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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頁沈陽城市學(xué)院《智能系統(tǒng)前端界面實(shí)現(xiàn)》2021-2022學(xué)年期末試卷題號一二三總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題2分,共40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、人工智能中的啟發(fā)式搜索算法不包括()A.A*算法B.深度優(yōu)先搜索C.貪心算法D.廣度優(yōu)先搜索2、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,探索與利用的平衡是指?()A.在嘗試新策略和利用已有經(jīng)驗(yàn)之間找到平衡B.在不同環(huán)境中選擇合適的策略C.在不同任務(wù)中分配資源D.以上都不是3、以下哪種方法常用于提高語音合成系統(tǒng)的自然度?A.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.優(yōu)化韻律模型D.以上都是4、以下哪種方法可以用于處理自然語言處理中的歧義問題?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.簡化模型結(jié)構(gòu)C.忽略歧義D.以上都不是5、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,集成學(xué)習(xí)的方法不包括?A.隨機(jī)森林B.AdaboostC.梯度提升樹D.主成分分析6、在自然語言處理中,語義角色標(biāo)注的目的是?A.確定句子中詞語的語義角色B.進(jìn)行文本分類C.提取關(guān)鍵詞D.分析句子結(jié)構(gòu)7、深度學(xué)習(xí)中的殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)主要解決了?()A.梯度消失問題B.過擬合問題C.計(jì)算效率問題D.數(shù)據(jù)不平衡問題8、人工智能中的“遷移學(xué)習(xí)”是指?A.將模型從一個領(lǐng)域應(yīng)用到另一個領(lǐng)域B.對模型進(jìn)行壓縮以減少參數(shù)數(shù)量C.優(yōu)化模型的訓(xùn)練過程以提高效率D.對多個模型進(jìn)行集成以提高性能9、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,K-Means算法是一種?()A.分類算法B.聚類算法C.回歸算法D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法10、在自然語言處理中,“語義依存分析”的目的是?A.分析句子的語法結(jié)構(gòu)B.確定詞匯之間的語義關(guān)系C.提取文本的關(guān)鍵信息D.對文本進(jìn)行分類11、以下哪種方法常用于解決圖像分類中的數(shù)據(jù)不平衡問題?A.重采樣B.特征選擇C.模型融合D.超參數(shù)調(diào)整12、以下哪種技術(shù)常用于解決自然語言處理中的歧義問題?()A.上下文分析B.詞典查詢C.語法分析D.以上都是13、在人工智能中,“可解釋人工智能(XAI)”的主要目標(biāo)是?A.提高模型精度B.使模型具有可解釋性C.減少模型參數(shù)D.加快模型訓(xùn)練14、人工智能中的“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”與以下哪種學(xué)習(xí)方式最相似?A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.主動學(xué)習(xí)15、深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法不包括?()A.隨機(jī)梯度下降B.牛頓法C.模擬退火D.動量法16、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,交叉驗(yàn)證的目的是?A.選擇最優(yōu)模型B.評估模型性能C.加速訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)清洗17、自然語言處理中的依存句法分析是為了()A.分析句子中詞語之間的依存關(guān)系B.確定句子的語法結(jié)構(gòu)C.提取句子的主題D.進(jìn)行情感分析18、以下哪種模型常用于語音合成?()A.WaveNetB.TransformerC.GAND.RNN19、以下哪個不是人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用?()A.作物監(jiān)測B.病蟲害預(yù)測C.農(nóng)產(chǎn)品銷售D.影視制作20、以下哪種技術(shù)常用于提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效率?A.分布式訓(xùn)練B.自動微分C.模型并行D.以上都是二、簡答題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)解釋人工智能在智能績效指標(biāo)制定中的方法。2、(本題10分)簡述人工智能在培訓(xùn)與發(fā)展中的作用。3、(本題10分)談?wù)勅斯ぶ悄茉趹?yīng)急管理中的作用。4、(本題10分)談?wù)勅斯ぶ悄苤械淖匀徽Z言處理技術(shù)。三、案例分析題(本大題共2個小題,共20分)1、(本題10分)研究一個使用人工智能的智能舞蹈作
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