河北科技師范學(xué)院《智能計(jì)算系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁河北科技師范學(xué)院《智能計(jì)算系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動(dòng)設(shè)備上部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都有可能2、知識(shí)圖譜是人工智能中用于表示知識(shí)和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個(gè)智能問答系統(tǒng)基于知識(shí)圖譜來回答用戶的問題。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.知識(shí)圖譜將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來，便于知識(shí)的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動(dòng)抽取信息來構(gòu)建知識(shí)圖譜C.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的，一旦構(gòu)建完成就無需更新D.結(jié)合自然語言處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識(shí)圖譜的智能問答和推理3、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng)，以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.能夠準(zhǔn)確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對(duì)肺部影像的分析過程和決策依據(jù)C.提供一個(gè)簡單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個(gè)結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競爭對(duì)手模仿4、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù)，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計(jì)算技術(shù)和情感標(biāo)注數(shù)據(jù)B.意圖識(shí)別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是5、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，例如評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財(cái)務(wù)指標(biāo)B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)D.以上都是6、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，冷啟動(dòng)問題是指在新用戶或新物品加入時(shí)缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確推薦。假設(shè)要解決一個(gè)新上線電商平臺(tái)的冷啟動(dòng)問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關(guān)系的推薦D.以上策略結(jié)合使用7、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但可用的標(biāo)注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對(duì)數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.放棄深度學(xué)習(xí)模型，選擇傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法8、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，但可以通過優(yōu)化算法來彌補(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9、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中10、在人工智能的智能客服中，以下哪個(gè)能力對(duì)于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個(gè)性化的服務(wù)D.主動(dòng)引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流11、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語言。以下關(guān)于自然語言處理的說法，錯(cuò)誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語義理解是自然語言處理中的關(guān)鍵步驟B.機(jī)器翻譯是自然語言處理的重要應(yīng)用之一，但目前的機(jī)器翻譯質(zhì)量已經(jīng)完全達(dá)到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務(wù)都屬于自然語言處理的范疇D.自然語言處理面臨著詞匯歧義、句法結(jié)構(gòu)復(fù)雜和語義理解困難等諸多挑戰(zhàn)12、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時(shí)如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是13、人工智能中的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部運(yùn)作非常復(fù)雜，無法進(jìn)行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對(duì)輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu)，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對(duì)于實(shí)際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行14、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動(dòng)駕駛等。假設(shè)一個(gè)城市要實(shí)施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號(hào)燈控制，減少擁堵B.自動(dòng)駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測(cè)交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點(diǎn)15、在人工智能的自動(dòng)駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信16、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，對(duì)抗樣本的存在對(duì)模型的安全性構(gòu)成威脅。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別模型容易受到對(duì)抗樣本的攻擊，導(dǎo)致錯(cuò)誤的分類結(jié)果。以下哪種方法在提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型正則化C.對(duì)抗訓(xùn)練D.以上方法綜合運(yùn)用17、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會(huì)產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜18、在人工智能的語音處理領(lǐng)域，語音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語音。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調(diào)等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成19、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可解釋性對(duì)于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機(jī)制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯(cuò)誤20、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行決策。假設(shè)要解決一個(gè)分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時(shí)總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對(duì)于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個(gè)合適的選擇二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋集成學(xué)習(xí)的概念和常見方法。2、（本題5分）簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋人工智能在物流領(lǐng)域的優(yōu)化作用。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉趶V告營銷中的策略。5、（本題5分）解釋人工智能在社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警中的作用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）考察某智能民間舞蹈動(dòng)作分析系統(tǒng)中人工智能的動(dòng)作規(guī)范評(píng)估和改進(jìn)建議。2、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能戲曲表演形式創(chuàng)新系統(tǒng)，分析其如何推動(dòng)戲曲表演形式的創(chuàng)新。3、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行民俗文化活動(dòng)安全管理系統(tǒng)的項(xiàng)目，討論其風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和應(yīng)對(duì)措施。4、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂推薦系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)用戶喜好推薦音樂作品。5、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行雜技表演訓(xùn)練計(jì)劃制定的項(xiàng)目，討論其科學(xué)性和針對(duì)性。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)自編碼器（Autoencod