吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)《機(jī)器人視覺(jué)融合檢測(cè)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)《機(jī)器人視覺(jué)融合檢測(cè)技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理和問(wèn)題求解。以下關(guān)于自動(dòng)推理的說(shuō)法，不正確的是（）A.自動(dòng)推理可以應(yīng)用于定理證明、規(guī)劃和診斷等領(lǐng)域B.基于規(guī)則的推理和基于模型的推理是自動(dòng)推理的常見(jiàn)方法C.自動(dòng)推理系統(tǒng)能夠處理所有復(fù)雜的邏輯問(wèn)題，無(wú)需人類(lèi)干預(yù)D.不確定性推理和非單調(diào)推理是自動(dòng)推理中的難點(diǎn)和研究熱點(diǎn)2、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)要在一個(gè)公共場(chǎng)所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？（）A.監(jiān)控?cái)z像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式C.算法對(duì)異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬3、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過(guò)程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來(lái)欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過(guò)程中，生成器和判別器的性能會(huì)交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像，無(wú)需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性4、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個(gè)大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過(guò)刪除不重要的神經(jīng)元和連接來(lái)壓縮模型，不會(huì)影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會(huì)導(dǎo)致較大的精度損失C.知識(shí)蒸餾將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會(huì)犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率5、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于傳感器融合的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更準(zhǔn)確的車(chē)輛狀態(tài)估計(jì)B.簡(jiǎn)單地將各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)相加，作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，自動(dòng)學(xué)習(xí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)系D.采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權(quán)重6、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩種主要的學(xué)習(xí)方式?？紤]一個(gè)場(chǎng)景，我們有大量未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹(shù)C.聚類(lèi)分析D.邏輯回歸7、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行文本摘要生成，從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并形成簡(jiǎn)潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是8、在人工智能的智能客服中，以下哪個(gè)能力對(duì)于提高用戶(hù)滿(mǎn)意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問(wèn)題B.理解用戶(hù)的情感和意圖C.提供個(gè)性化的服務(wù)D.主動(dòng)引導(dǎo)用戶(hù)進(jìn)行交流9、人工智能中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中檢測(cè)出異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法適用于所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性高B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無(wú)需人工特征工程D.以上方法在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇10、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個(gè)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)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計(jì)合理的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于機(jī)器人的學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以使機(jī)器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù)，無(wú)需重新訓(xùn)練D.機(jī)器人在學(xué)習(xí)過(guò)程中可能會(huì)經(jīng)歷多次失敗，但通過(guò)不斷嘗試最終能夠?qū)W會(huì)行走11、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)的精度C.知識(shí)蒸餾，將大模型的知識(shí)傳遞給小模型D.以上都是12、人工智能在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別水果種類(lèi)的圖像識(shí)別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.對(duì)圖像進(jìn)行裁剪和旋轉(zhuǎn)，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)和去噪處理，提高圖像質(zhì)量D.隨機(jī)打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性13、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的波動(dòng)，以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最小？（）A.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)14、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個(gè)大型的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量B.模型壓縮可能會(huì)導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)彌補(bǔ)C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)效D.需要在模型性能和資源消耗之間進(jìn)行平衡，找到最優(yōu)的解決方案15、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無(wú)需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對(duì)原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類(lèi)型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域16、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的系統(tǒng)，需要從大量的手寫(xiě)數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題上具有較大的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)能夠適應(yīng)不同的書(shū)寫(xiě)風(fēng)格和變形？（）A.決策樹(shù)算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.支持向量機(jī)（SVM）17、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.解釋模型的決策過(guò)程和依據(jù)，有助于提高醫(yī)生對(duì)診斷結(jié)果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對(duì)診斷結(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)雜性，無(wú)法進(jìn)行任何形式的解釋D.開(kāi)發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對(duì)于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要18、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績(jī)B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置19、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)資源有限。以下關(guān)于在有限資源下訓(xùn)練模型的策略描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換來(lái)增加數(shù)據(jù)量B.選擇輕量級(jí)的模型架構(gòu)，減少參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量C.降低模型的訓(xùn)練精度，如使用低精度數(shù)值表示，以加快訓(xùn)練速度D.為了保證模型性能，無(wú)論資源如何有限，都不能對(duì)模型進(jìn)行任何簡(jiǎn)化和壓縮20、在人工智能的情感計(jì)算中，需要從人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來(lái)準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合，在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合，分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析21、當(dāng)利用人工智能技術(shù)進(jìn)行股票市場(chǎng)的預(yù)測(cè)時(shí)，需要綜合考慮多種因素，如公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)情緒等。在這種復(fù)雜的場(chǎng)景下，以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力？（）A.基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.遺傳算法D.模糊邏輯22、在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)，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(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間23、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。以下關(guān)于人工智能智能客服的說(shuō)法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見(jiàn)問(wèn)題，提高客戶(hù)服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過(guò)自然語(yǔ)言交互理解客戶(hù)的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質(zhì)和全面的服務(wù)D.仍需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化，以提高回答的準(zhǔn)確性和滿(mǎn)意度24、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一個(gè)銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以下關(guān)于金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類(lèi)專(zhuān)家的判斷，獨(dú)立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對(duì)人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒(méi)有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類(lèi)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn)25、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)26、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶(hù)提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過(guò)濾算法只考慮用戶(hù)的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶(hù)推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無(wú)法滿(mǎn)足所有用戶(hù)的需求27、在人工智能的倫理和社會(huì)影響方面，存在許多值得關(guān)注的問(wèn)題。假設(shè)人工智能系統(tǒng)在招聘過(guò)程中被用于篩選候選人，以下關(guān)于這種應(yīng)用的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.可以完全避免人為的偏見(jiàn)和不公平B.可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差導(dǎo)致某些群體受到不公平對(duì)待C.其決策結(jié)果應(yīng)該無(wú)條件被接受和執(zhí)行D.不需要對(duì)其進(jìn)行監(jiān)管和評(píng)估28、在深度學(xué)習(xí)中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是29、在人工智能的算法中，遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法。考慮一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，需要在一個(gè)復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對(duì)于大規(guī)模的優(yōu)化問(wèn)題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過(guò)程是隨機(jī)的，沒(méi)有任何規(guī)律可循30、人工智能中的知識(shí)表示和推理是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)醫(yī)療診斷專(zhuān)家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識(shí)表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識(shí)和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在Scikit-learn中，使用高斯混合模型（GMM）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。選擇合適的組件數(shù)量，評(píng)估聚類(lèi)的緊湊性和分離度。2、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個(gè)機(jī)器人的路徑規(guī)劃問(wèn)題，使其在復(fù)雜環(huán)境中快速找到最優(yōu)路徑。3、（本題5分）利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)進(jìn)行文本摘要提取，對(duì)長(zhǎng)篇文檔進(jìn)行概括，方便用戶(hù)快速了解主要內(nèi)容。4、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自然語(yǔ)言翻譯模型，提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。5、（本題5分）使用聚類(lèi)算法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)