德陽科貿(mào)職業(yè)學(xué)院《爬蟲及可視化分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁德陽科貿(mào)職業(yè)學(xué)院

《爬蟲及可視化分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設(shè)一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優(yōu)先保護車內(nèi)乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機做出選擇，將命運交給概率C.設(shè)計算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認的選擇策略，用戶無法干預(yù)2、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用可以提高預(yù)測的準確性和精細化程度。假設(shè)要開發(fā)一個能夠預(yù)測局部地區(qū)短期天氣變化的人工智能模型，需要考慮多種氣象因素的相互作用。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法在處理這種復(fù)雜的時空數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型結(jié)合使用3、在一個利用人工智能進行自動化文本分類的項目中，例如將新聞文章分類為不同的主題，為了提高分類的準確性，以下哪種措施可能是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.選擇更復(fù)雜的分類算法C.對文本進行更精細的預(yù)處理D.以上都是4、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。假設(shè)我們要在一個大規(guī)模的狀態(tài)空間中尋找最優(yōu)解，例如在物流配送中規(guī)劃最優(yōu)的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問題時可能具有優(yōu)勢？（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法5、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個人隱私保護面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數(shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮6、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確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中7、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識別8、在人工智能的應(yīng)用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素9、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的策略，哪一項是不正確的？（）A.使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，并在特定任務(wù)上進行微調(diào)B.從簡單的句子生成開始，逐漸過渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗知識或語言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)D.引入對抗訓(xùn)練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性10、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。假設(shè)一個醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項是錯誤的？（）A.能夠提高診斷的準確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷相結(jié)合，提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨立做出診斷結(jié)論D.需要經(jīng)過嚴格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性11、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，假設(shè)一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進行信用評估，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會出現(xiàn)任何錯誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準確性至關(guān)重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務(wù)數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務(wù)因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結(jié)果進行審核和監(jiān)督12、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)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標？（）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.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是13、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14、在人工智能的發(fā)展歷程中，機器學(xué)習(xí)算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠預(yù)測股票價格走勢的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財務(wù)報表等信息。以下關(guān)于選擇機器學(xué)習(xí)算法的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.選擇簡單直觀的線性回歸算法，因為其易于理解和解釋B.采用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式C.運用決策樹算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機選擇一種算法，碰碰運氣15、在人工智能的機器學(xué)習(xí)算法中，決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測他們是否會購買某款產(chǎn)品，使用決策樹進行建模。那么，關(guān)于決策樹的特點，以下哪一項是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進行特征選擇二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋量子計算對人工智能的潛在影響。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)增強技術(shù)在解決過擬合中的作用。3、（本題5分）簡述人工智能對社會結(jié)構(gòu)和文化的影響。4、（本題5分）解釋異常檢測在數(shù)據(jù)分析中的方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個深度強化學(xué)習(xí)模型，讓智能體在具有動態(tài)環(huán)境的游戲中學(xué)習(xí)適應(yīng)策略，分析模型的魯棒性。2、（本題5分）在Python中，運用啟發(fā)式搜索算法（如A*算法）解決迷宮問題，展示搜索路徑和擴展節(jié)點。3、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個目標檢測模型，對圖像中的特定物體進行檢測和定位。4、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個圖像分割模型，對醫(yī)學(xué)圖像中的器官和組織進行分割，輔助醫(yī)生進行診斷和治療。5、（本題5分）運用自然語言處理技術(shù)，對新聞標題進行分類和熱度預(yù)測。為新聞推薦系統(tǒng)提供支持。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某智能風(fēng)箏制作指導(dǎo)系統(tǒng)為例，探討