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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁天津國土資源和房屋職業(yè)學(xué)院《計算與人工智能》
2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果,特別是在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計算資源來進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題,如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定,就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化2、在人工智能的情感分析任務(wù)中,假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向,以下關(guān)于情感分析方法的描述,正確的是:()A.基于詞典的情感分析方法簡單直觀,但準(zhǔn)確性較低,容易受到語境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù),且模型訓(xùn)練時間長C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動學(xué)習(xí)文本的特征,無需人工設(shè)計特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢和局限性3、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法,不正確的是()A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預(yù)測,減少停機(jī)時間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置,降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資,但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用,不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域4、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機(jī)自動進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng),以下哪個挑戰(zhàn)是最難以克服的?()A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識的表示和編碼D.計算資源的需求5、在人工智能的應(yīng)用場景中,比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域,要開發(fā)一個能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測疾病的系統(tǒng)。為了實現(xiàn)高精度的預(yù)測,以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用?()A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時間6、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒,以下關(guān)于獎勵函數(shù)的設(shè)計,哪一項是最需要仔細(xì)考慮的?()A.只根據(jù)機(jī)器人是否到達(dá)目標(biāo)位置給予獎勵B.綜合考慮機(jī)器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值,不考慮機(jī)器人的表現(xiàn)D.隨機(jī)給予獎勵,增加學(xué)習(xí)的不確定性7、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實現(xiàn)自動化控制,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件,自動調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語音識別和自然語言處理技術(shù),實現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖,不會出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約8、知識圖譜是人工智能的重要技術(shù)之一。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜,以下關(guān)于知識圖譜的描述,哪一項是不正確的?()A.知識圖譜可以整合各種來源的歷史信息,形成結(jié)構(gòu)化的知識表示B.實體識別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識圖譜可以通過推理和查詢,回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問題D.一旦構(gòu)建完成,知識圖譜不需要更新和維護(hù),就能始終提供準(zhǔn)確的信息9、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割,以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動學(xué)習(xí)特征,具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法,與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)10、在人工智能的發(fā)展中,模型的評估指標(biāo)至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能模型評估指標(biāo)的描述,不準(zhǔn)確的是()A.準(zhǔn)確率、召回率和F1值常用于分類任務(wù)的評估B.均方誤差(MSE)和平均絕對誤差(MAE)常用于回歸任務(wù)的評估C.評估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型,與具體的應(yīng)用場景無關(guān)D.可以結(jié)合多個評估指標(biāo)來全面評估模型的性能11、在人工智能的發(fā)展過程中,倫理原則的制定至關(guān)重要。假設(shè)要制定人工智能倫理原則,以下關(guān)于其制定的描述,哪一項是不正確的?()A.應(yīng)考慮公平、公正、透明、可解釋等原則,保障公眾利益B.倫理原則應(yīng)隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術(shù)層面的問題,無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見,確保倫理原則的合理性和可行性12、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個機(jī)器人需要通過學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走,并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進(jìn)策略B.獎勵信號對于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進(jìn)行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎勵13、人工智能中的異常檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求,如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個大型網(wǎng)絡(luò)中檢測異常的流量模式,需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態(tài)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)更為出色?()A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用14、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來,以下關(guān)于選擇分割算法的考慮,哪一項是最關(guān)鍵的?()A.算法的計算復(fù)雜度,以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果,而不是針對醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù),如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果,而不是分割的準(zhǔn)確性15、在人工智能的圖像識別任務(wù)中,需要對大量的圖像進(jìn)行分類,例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像,為了提高圖像識別的準(zhǔn)確率和泛化能力,以下哪種技術(shù)或策略是重要的?()A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作,如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量,以加快訓(xùn)練速度16、在人工智能的文本分類任務(wù)中,類別不平衡是一個常見的問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本,而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效,能夠提高少數(shù)類別的分類性能?()A.重采樣技術(shù)B.代價敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用17、在人工智能的語音識別領(lǐng)域,假設(shè)要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統(tǒng),以下關(guān)于語音識別技術(shù)的描述,正確的是:()A.語音識別系統(tǒng)只需要對清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語音進(jìn)行訓(xùn)練,就能應(yīng)對各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識別能力C.語音識別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型,與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率,無需進(jìn)一步改進(jìn)18、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感,以下哪種方法可能不太適用?()A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法19、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以將在一個任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識應(yīng)用到其他相關(guān)任務(wù)中。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型,要將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析,以下哪個因素可能會限制遷移學(xué)習(xí)的效果?()A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復(fù)雜度C.計算資源的限制D.任務(wù)的相似性20、假設(shè)在一個智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中,需要利用人工智能技術(shù)來監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況并預(yù)測病蟲害的發(fā)生,以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分?()A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解釋詞向量表示方法,如Word2Vec和GloVe。2、(本題5分)簡述人工智能在社會發(fā)展未來展望和挑戰(zhàn)應(yīng)對中的策略。3、(本題5分)解釋人工智能在社會福利和扶貧中的應(yīng)用。4、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉趹?yīng)急管理中的作用。5、(本題5分)解釋人工智能在社會可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系建立中的方法。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)研究一個使用人工智能的智能舞蹈服裝與道具設(shè)計系統(tǒng),分析其如何設(shè)計符合舞蹈主題的服裝和道具。2、(本題5分)分析一個利用人工智能進(jìn)行智能書法作品版權(quán)保護(hù)系統(tǒng),探討其如何識別書法作品的侵權(quán)行為。3、(本題5分)考察一個基于人工智能的智能民間藝術(shù)人才傳承體系評估系統(tǒng),討論其如何評估民間藝術(shù)人才傳承體系的有效性。4、(本題5分)考察一個基于人工智能的機(jī)器翻譯系統(tǒng),討論其翻譯質(zhì)量和在跨語言交流中的應(yīng)用。5、(本題5分)分析一個利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)品鑒定系統(tǒng),探討其如何識別藝術(shù)品的真?zhèn)魏蛢r值評估。四、操作題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)使用Python中的TensorFlow框架,構(gòu)建一個基于生成式流網(wǎng)絡(luò)(Generativ
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