南京林業(yè)大學(xué)《人工智能概論》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頁南京林業(yè)大學(xué)《人工智能概論》

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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場景中做出完美的決策，不會出現(xiàn)錯誤C.自動駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時的環(huán)境感知和決策制定D.自動駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患2、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?。浚ǎ〢.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)3、人工智能中的知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識表示方法。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下哪個方面是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.事件的時間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評估D.以上都是4、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肺部影像的分析過程和決策依據(jù)C.提供一個簡單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競爭對手模仿5、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對大量文本進(jìn)行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于計算機(jī)處理和計算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達(dá)能力越強(qiáng)，但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化6、在開發(fā)一個能夠與人類進(jìn)行自然流暢對話的人工智能聊天機(jī)器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓(xùn)練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建7、人工智能中的語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個語音識別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語音識別的描述，正確的是：（）A.語音識別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語言模型對其影響不大B.環(huán)境噪聲對語音識別的結(jié)果沒有顯著影響，系統(tǒng)可以自動過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語言模型，并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語音識別的準(zhǔn)確率D.語音識別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語速差異，能夠統(tǒng)一處理8、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險評估和欺詐檢測中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要構(gòu)建一個系統(tǒng)來檢測信用卡交易中的欺詐行為，需要實(shí)時分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術(shù)或方法在處理這種實(shí)時、動態(tài)的數(shù)據(jù)時最為有效？（）A.實(shí)時數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則判斷D.隨機(jī)抽樣檢查9、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個社交媒體平臺要利用人工智能過濾不良信息，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式，提高過濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無需人工監(jiān)督D.平衡過濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗(yàn)，避免誤判正常內(nèi)容10、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要將人類的語音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準(zhǔn)確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標(biāo)注語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的聲學(xué)模型，減少計算復(fù)雜度C.忽略背景噪音，只關(guān)注語音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對原始語音進(jìn)行識別11、人工智能中的情感計算旨在讓計算機(jī)理解和處理人類的情感。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠根據(jù)用戶的語音和文本判斷其情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下關(guān)于情感計算的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析語音的語調(diào)、語速等特征來判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.情感計算的準(zhǔn)確性完全取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模D.多模態(tài)情感分析結(jié)合了語音、文本、面部表情等多種信息源12、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率13、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無法生成復(fù)雜的自然圖像14、假設(shè)在一個智能工廠的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)，需要利用人工智能技術(shù)自動檢測產(chǎn)品的缺陷，以下哪種圖像分析技術(shù)和模型可能會被采用？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測C.基于特征工程的分類模型D.以上都是15、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，假設(shè)多個參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)16、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(jìn)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(zhǔn)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(jìn)行審核和監(jiān)督17、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對大量的動物圖片進(jìn)行分類。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.卷積層通過卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸，降低計算量，同時保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，CNN的性能一定會不斷提高D.可以通過調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化CNN的性能18、人工智能中的模型壓縮技術(shù)對于在資源受限的設(shè)備上部署模型至關(guān)重要。假設(shè)要將一個大型的深度學(xué)習(xí)模型部署到移動設(shè)備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運(yùn)用19、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成20、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，常常結(jié)合使用以提高分割效果21、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對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.提供個性化的服務(wù)D.主動引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流22、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(xiàng)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(shí)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23、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過機(jī)器視覺技術(shù)檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動化生產(chǎn)和裝配24、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運(yùn)輸路線，降低運(yùn)輸成本B.利用圖像識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求25、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)，能夠利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無需任何調(diào)整B.只需要對模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能倉儲任務(wù)分配中的技術(shù)。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈合作伙伴選擇中的方法。3、（本題5分）解釋人工智能在智能倉儲布局優(yōu)化中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡述人工智能在培訓(xùn)與發(fā)展中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能物流配送系統(tǒng)為例，探討人工智能在路線規(guī)劃和資源調(diào)度方面的應(yīng)用。2、（本題5分）研究一個基于人工智能的物流倉儲布局優(yōu)化方案，分析其空間利用率和作業(yè)效率。3、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能交通信號控制系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)實(shí)時交通流量調(diào)整信號燈。4、（本題5分）分析一個利用人工智能進(jìn)行智能裝修設(shè)計系統(tǒng)，探討其如何根據(jù)用戶需求和房屋結(jié)構(gòu)生成設(shè)計方案。5、（本