安慶師范大學(xué)《智能終端開發(fā)技術(shù)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)安慶師范大學(xué)《智能終端開發(fā)技術(shù)》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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2分，共40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、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。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)情感，以下關(guān)于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關(guān)鍵詞匹配就能夠準(zhǔn)確判斷文本的情感傾向B.深度學(xué)習(xí)模型在情感分析中總是比傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法更準(zhǔn)確C.考慮文本的上下文、語(yǔ)義和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)等多方面信息，能夠提高情感分析的準(zhǔn)確性D.情感分析的結(jié)果不受文本的語(yǔ)言風(fēng)格和表達(dá)方式的影響2、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一個(gè)銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以下關(guān)于金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨(dú)立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對(duì)人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗(yàn)，可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn)3、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像識(shí)別和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)獲取農(nóng)作物的生長(zhǎng)參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)病蟲害的發(fā)生，及時(shí)采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進(jìn)行農(nóng)作物的種植和管理，無(wú)需人工干預(yù)D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率4、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型，以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語(yǔ)言的文化背景和語(yǔ)境無(wú)關(guān)5、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠檢測(cè)產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對(duì)圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應(yīng)能力D.建立光照和角度的模型，對(duì)圖像進(jìn)行校正6、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，噪聲環(huán)境會(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量7、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型C.對(duì)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略8、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如GPT-3，在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù)，以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類，無(wú)需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)計(jì)算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用9、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績(jī)B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置10、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型商場(chǎng)部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于智能監(jiān)控的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為B.自動(dòng)識(shí)別人員身份C.預(yù)測(cè)潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問題11、在人工智能的圖像識(shí)別模型中，假設(shè)需要提高模型對(duì)不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可能有效？（）A.隨機(jī)改變圖像的亮度和對(duì)比度B.對(duì)圖像進(jìn)行裁剪和縮放C.旋轉(zhuǎn)圖像一定角度D.以上都是12、在人工智能的圖像識(shí)別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類，以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能13、人工智能在自動(dòng)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(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)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(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)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(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)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14、在人工智能的知識(shí)表示方法中，語(yǔ)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(gè)關(guān)于動(dòng)物分類的知識(shí)系統(tǒng)，以下關(guān)于這兩種表示方法的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識(shí)B.框架表示難以處理知識(shí)的不確定性和模糊性C.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)難以表達(dá)復(fù)雜的對(duì)象及其關(guān)系D.框架表示在知識(shí)的擴(kuò)展和更新方面較為困難15、在人工智能的語(yǔ)音處理領(lǐng)域，語(yǔ)音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類語(yǔ)音。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語(yǔ)音的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)音的韻律、語(yǔ)調(diào)等因素。以下哪種語(yǔ)音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語(yǔ)音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語(yǔ)音合成B.參數(shù)式語(yǔ)音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語(yǔ)音合成D.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成16、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的圖像分類模型應(yīng)用到一個(gè)特定的小數(shù)據(jù)集上，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，快速獲得較好的性能B.由于數(shù)據(jù)集差異較大，原模型無(wú)法在新數(shù)據(jù)集上使用，需要重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)只能在相同領(lǐng)域的任務(wù)之間進(jìn)行，不同領(lǐng)域無(wú)法應(yīng)用D.遷移學(xué)習(xí)會(huì)導(dǎo)致模型過擬合新數(shù)據(jù)集，降低泛化能力17、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(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)分揀和識(shí)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18、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(jiǎn)單快速，但對(duì)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(cè)的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣，但對(duì)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19、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯20、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）具有強(qiáng)大的生成能力。假設(shè)使用GAN生成逼真的圖像，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.GAN可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的分布特征，從而生成新的、與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質(zhì)量和真實(shí)性上可以與真實(shí)拍攝的圖像完全無(wú)法區(qū)分D.調(diào)整GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)可以影響生成圖像的效果二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明蒙特卡羅樹搜索在游戲中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述零樣本學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茇?cái)務(wù)管理投資決策中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)品鑒定系統(tǒng)，探討其如何識(shí)別藝術(shù)品的真?zhèn)魏蛢r(jià)值評(píng)估。2、（本題5分）分析一個(gè)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(yàn)。3、（本題5分）研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行戲曲臉譜設(shè)計(jì)的案例，分析其設(shè)計(jì)風(fēng)格和文化內(nèi)涵。4、（本題5分）考察某社交平臺(tái)運(yùn)用人工智能進(jìn)行內(nèi)容審核的案例，分析其準(zhǔn)確性和公正性。5、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能會(huì)議安排系統(tǒng)，