山西運(yùn)城農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《神經(jīng)計算原理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁山西運(yùn)城農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《神經(jīng)計算原理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到一個特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機(jī)初始化訓(xùn)練2、知識圖譜是一種用于表示知識和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于知識圖譜的說法，不正確的是（）A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識，構(gòu)建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體，邊表示實(shí)體之間的關(guān)系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問答系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用D.構(gòu)建知識圖譜非常簡單，不需要大量的人力和時間投入3、在人工智能的情感分析任務(wù)中，比如分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極，以下哪種特征提取方法可能會產(chǎn)生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結(jié)構(gòu)D.基于語義網(wǎng)絡(luò)4、人工智能中的知識圖譜用于表示實(shí)體之間的關(guān)系和知識。假設(shè)一個知識圖譜被用于智能問答系統(tǒng)，以下關(guān)于知識圖譜的描述，正確的是：（）A.知識圖譜中的知識是固定不變的，不能進(jìn)行更新和擴(kuò)展B.知識圖譜能夠自動從大量文本中抽取知識，無需人工干預(yù)C.可以通過知識圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識和關(guān)系D.知識圖譜只適用于特定領(lǐng)域的知識表示，通用性較差5、人工智能中的語音識別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計算機(jī)的交互方式。假設(shè)要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關(guān)于語音識別的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.特征提取是語音識別中的關(guān)鍵步驟，用于將語音信號轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語言模型共同作用，提高語音識別的準(zhǔn)確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時說話的場景能夠輕松應(yīng)對，不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語音識別系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的性能6、當(dāng)使用人工智能進(jìn)行疾病診斷時，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的統(tǒng)計分析，不使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法7、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析D.以上都是8、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)我們要利用深度學(xué)習(xí)模型診斷肺部CT影像中的結(jié)節(jié)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的說法，哪一項是正確的？（）A.可以使用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)獲得準(zhǔn)確的診斷結(jié)果B.模型的泛化能力對于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的魯棒性D.不需要對模型進(jìn)行驗證和評估9、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)一個模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是10、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等。假設(shè)要開發(fā)一個能夠同時理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說的系統(tǒng)，以下哪種多模態(tài)學(xué)習(xí)方法在整合和理解這些異構(gòu)數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機(jī)制D.混合融合11、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗和直覺，隨機(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實(shí)踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)12、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫作，同時具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進(jìn)的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用13、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠回答用戶各種問題的智能客服系統(tǒng)，需要考慮以下幾個方面。以下關(guān)于提高回答準(zhǔn)確性的方法，哪一項是最重要的？（）A.建立一個龐大的知識庫，涵蓋各種常見問題和答案B.運(yùn)用自然語言生成技術(shù)，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋，對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.使用多種語言模型進(jìn)行融合，提高回答的多樣性14、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標(biāo)在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣15、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設(shè)要訓(xùn)練一個大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，正確的是：（）A.普通的個人電腦就能夠滿足訓(xùn)練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進(jìn)，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計算平臺可以提供強(qiáng)大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實(shí)質(zhì)性的幫助16、自動駕駛是人工智能的一個具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于自動駕駛的描述，不正確的是（）A.自動駕駛分為不同的級別，從輔助駕駛到完全自動駕駛B.自動駕駛需要依靠傳感器、計算機(jī)視覺和決策算法等技術(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動駕駛技術(shù)已經(jīng)非常成熟，可以在任何路況下安全可靠地運(yùn)行D.自動駕駛面臨著法律、道德和技術(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問題17、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是18、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(jìn)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19、在人工智能的知識表示方法中，語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示是常見的方式。假設(shè)我們要構(gòu)建一個關(guān)于動物分類的知識系統(tǒng)，以下關(guān)于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識B.框架表示難以處理知識的不確定性和模糊性C.語義網(wǎng)絡(luò)難以表達(dá)復(fù)雜的對象及其關(guān)系D.框架表示在知識的擴(kuò)展和更新方面較為困難20、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理21、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。假設(shè)一個電商平臺要利用人工智能為用戶提供個性化推薦，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.通過分析用戶的瀏覽歷史、購買行為等數(shù)據(jù)，了解用戶的興趣偏好B.利用協(xié)同過濾算法可以找到與目標(biāo)用戶相似的其他用戶，進(jìn)行推薦C.深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉復(fù)雜的用戶行為模式，提供更精準(zhǔn)的推薦D.智能推薦系統(tǒng)能夠完全滿足用戶的所有需求，不需要用戶進(jìn)一步篩選和選擇22、在人工智能的圖像語義分割任務(wù)中，需要將圖像中的每個像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設(shè)圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的分割算法，降低計算復(fù)雜度C.忽略物體邊界的像素，只關(guān)注主要區(qū)域D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對原始圖像進(jìn)行分割23、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷24、人工智能在金融風(fēng)險預(yù)測中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測股票市場的波動，以下哪種數(shù)據(jù)來源可能對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最小？（）A.公司的財務(wù)報表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)25、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個因素對于提高識別準(zhǔn)確率至關(guān)重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)增強(qiáng)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用。2、（本題5分）簡述人工智能系統(tǒng)的安全性考量。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)創(chuàng)新管理中的應(yīng)用。4、（本題5分）說明人工智能在社會輿論監(jiān)測和引導(dǎo)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）分析某款智能寫作助手的功能和對寫作過程的幫助。2、（本題5分）研究一個利用人工智能進(jìn)行傳統(tǒng)民間藝術(shù)品牌形象塑造的案例，分析其品牌定位和傳播效果。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進(jìn)行智能圖書分類和推薦系統(tǒng)，探討其如何提高圖書館管理效率和讀者體驗。4、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能民間藝術(shù)比賽組織與傳承系統(tǒng)，討論其如何組織比賽并促進(jìn)民間藝術(shù)的傳承。5、（本題5分）研究一個利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)，如智能電網(wǎng)中的應(yīng)用，分析其如何優(yōu)化能源分配和降低消耗。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題