蚌埠學(xué)院《計算機輔助產(chǎn)品設(shè)計》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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《計算機輔助產(chǎn)品設(shè)計》2021-2022學(xué)年第一學(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20個小題,每小題1分,共20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、人工智能中的情感識別不僅可以應(yīng)用于人類的情感分析,還可以用于動物的行為研究。假設(shè)我們要通過動物的行為來判斷其情感狀態(tài),以下關(guān)于動物情感識別的說法,哪一項是正確的?()A.動物的情感表達和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識別的模型和方法C.需要結(jié)合動物的生理特征和行為模式進行分析D.動物的情感識別沒有實際應(yīng)用價值2、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)一個企業(yè)要部署智能客服系統(tǒng)。以下關(guān)于智能客服的描述,哪一項是不正確的?()A.能夠快速回答常見問題,提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化,提高回答的準確性和滿意度C.智能客服能夠完全理解客戶的復(fù)雜情感和意圖,提供個性化的服務(wù)D.與人工客服相結(jié)合,可以提供更優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)體驗3、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中,需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng),以下關(guān)于自然語言生成的描述,正確的是:()A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預(yù)測,不考慮語義和上下文信息,也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù),并結(jié)合語義理解和規(guī)劃,可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風(fēng)格和體裁,能夠生成通用的文本4、在自然語言處理領(lǐng)域,情感分析是一項重要的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評論,以確定消費者對產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進行情感分析時,以下哪種方法可能不是最有效的?()A.基于詞典的方法,通過查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型,如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),自動學(xué)習(xí)語言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷,不使用任何自動化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機器學(xué)習(xí)分類算法,如支持向量機(SVM)5、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用戶相似的其他用戶,進行推薦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,不需要用戶進一步篩選和選擇6、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果,特別是在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述,不準確的是()A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法,能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題,如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定,就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行調(diào)整和優(yōu)化7、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評估一個二分類模型的性能,除了準確率之外,以下哪種指標在某些情況下更能反映模型的實際效果,特別是當(dāng)類別分布不均衡時?()A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差8、在人工智能的自動駕駛道德決策中,假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景,需要在保護車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受?()A.優(yōu)先保護車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境,沒有明確的決策原則9、在人工智能的發(fā)展中,倫理原則和規(guī)范的制定至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能倫理原則的敘述,不正確的是()A.應(yīng)遵循公平、公正、透明和可解釋的原則,確保人工智能系統(tǒng)的決策不帶有偏見B.要保障人類的安全和福祉,避免人工智能對人類造成潛在的危害C.知識產(chǎn)權(quán)和隱私保護在人工智能倫理中不重要,可以忽略D.鼓勵公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展,促進社會對人工智能的信任10、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測未來幾天的天氣情況,以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項是最重要的?()A.對氣象數(shù)據(jù)進行標準化處理,使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值,保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對數(shù)據(jù)進行降維處理,減少計算量D.隨機打亂數(shù)據(jù)的順序,增加數(shù)據(jù)的隨機性11、人工智能中的自動機器學(xué)習(xí)(AutoML)旨在自動化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設(shè)一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家,希望使用AutoML來構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動機器學(xué)習(xí)的描述,哪一項是錯誤的?()A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻,使非專業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家手動構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預(yù)和監(jiān)督,以確保模型的合理性和可靠性12、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、文本和音頻。假設(shè)要開發(fā)一個能夠同時理解圖像和文本內(nèi)容的系統(tǒng),以下哪個挑戰(zhàn)是最突出的?()A.數(shù)據(jù)的標注和對齊B.模型的訓(xùn)練效率C.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取D.模型的可擴展性13、在人工智能的教育應(yīng)用中,個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。假設(shè)要開發(fā)一個這樣的系統(tǒng),需要準確評估學(xué)生的知識水平和學(xué)習(xí)能力。以下哪種評估方法和模型在實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)方面最為準確和有效?()A.基于標準化測試的評估B.基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的動態(tài)評估C.教師的主觀評價D.同學(xué)之間的相互評價14、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域,車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策,如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設(shè)車輛面臨復(fù)雜的交通場景,包括多個車輛、行人、交通信號燈等,為了確保安全和高效的駕駛決策,以下哪種技術(shù)或方法是至關(guān)重要的?()A.基于規(guī)則的決策制定,遵循固定的交通規(guī)則B.深度學(xué)習(xí)模型,自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策模式C.隨機決策,根據(jù)概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人,只關(guān)注自身車輛的狀態(tài)15、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,不正確的是()A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識,在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用,無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能16、在人工智能的圖像識別領(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)我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類,以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用,以提高分類效果?()A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能17、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越普遍。假設(shè)要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng),以下關(guān)于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法,哪一項是最重要的?()A.定期重新訓(xùn)練模型,以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進行推薦,不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品,不考慮其個人興趣D.隨機推薦商品,期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣18、在人工智能的藥物研發(fā)中,機器學(xué)習(xí)可以輔助藥物分子的設(shè)計和篩選。假設(shè)要開發(fā)一種治療特定疾病的新藥,以下哪種機器學(xué)習(xí)方法可能最有助于找到潛在的有效分子結(jié)構(gòu)?()A.分類算法B.回歸分析C.聚類分析D.強化學(xué)習(xí)19、在人工智能的發(fā)展中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個高精度的圖像識別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述,哪一項是不準確的?()A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓(xùn)練影響不大,可以忽略D.對數(shù)據(jù)進行清洗、預(yù)處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量20、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù),旨在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下進行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個人工智能模型,但又不希望共享各自的數(shù)據(jù)。那么,聯(lián)邦學(xué)習(xí)是如何實現(xiàn)這一目標的?()A.將所有數(shù)據(jù)集中到一個中心服務(wù)器進行訓(xùn)練B.每個機構(gòu)只上傳模型參數(shù),在云端進行聚合C.通過加密技術(shù)直接共享原始數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.不需要數(shù)據(jù)交互,各自獨立訓(xùn)練模型二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)簡述人工智能在智能成本控制策略制定中的技術(shù)。2、(本題5分)說明人工智能在社會應(yīng)急響應(yīng)和恢復(fù)中的策略。3、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茇攧?wù)管理欺詐檢測中的應(yīng)用。4、(本題5分)解釋人工智能在質(zhì)量控制和檢測中的方法。5、(本題5分)談?wù)剤D像分割的技術(shù)和應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)考察一個基于人工智能的智能民間藝術(shù)人才傳承體系評估系統(tǒng),討論其如何評估民間藝術(shù)人才傳承體系的有效性。2、(本題5分)剖析某智能民間戲曲舞臺布景設(shè)計系統(tǒng)中人工智能的創(chuàng)意和視覺效果。3、(本題5分)剖析一個利用人工智能進行股票市場預(yù)測的嘗試,討論其可靠性和局限性。4、(本題5分)剖析某智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)中人工智能的水分監(jiān)測和灌溉決策機制。5、(本題5分)分析一個利用人工智能進行民間藝術(shù)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展預(yù)測的實例,討論其預(yù)測依據(jù)和

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