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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學號:凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁北京交通大學《人工智能原理及應用》
2022-2023學年第一學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2分,共40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、在人工智能的文本分類任務中,例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟、體育等類別。假設數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題,某些類別的樣本數(shù)量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能,以下哪種方法是有效的?()A.對少數(shù)類進行過采樣,增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進行欠采樣,減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓練模型,不做處理D.只關注樣本數(shù)量多的類別,忽略少數(shù)類別2、在人工智能的藝術創(chuàng)作中,以下哪種方式可能會引發(fā)關于作品原創(chuàng)性和版權的爭議?()A.基于已有作品的風格進行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術作品C.人類藝術家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能3、在人工智能的文本分類任務中,除了傳統(tǒng)的機器學習算法,深度學習方法也取得了很好的效果。以下關于文本分類中深度學習方法的描述,哪一項是不準確的?()A.可以自動學習文本的特征表示B.對于長文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進行特征工程D.訓練數(shù)據(jù)量越大,效果一定越好4、強化學習是人工智能中的一種學習方法,常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個機器人需要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關于強化學習的描述,哪一項是不正確的?()A.智能體通過與環(huán)境進行交互,根據(jù)獲得的獎勵來調(diào)整自己的行為策略B.強化學習需要大量的試驗和錯誤來找到最優(yōu)策略,計算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強化學習不需要對環(huán)境有任何先驗知識,完全依靠隨機探索來學習5、在人工智能的發(fā)展過程中,算力的提升起到了重要的推動作用。假設一個研究團隊需要進行大規(guī)模的人工智能模型訓練。以下關于算力對人工智能的影響的描述,哪一項是不正確的?()A.強大的算力能夠加速模型的訓練過程,縮短研發(fā)周期B.更高的算力可以支持更復雜的模型結構和更多的數(shù)據(jù)處理C.只要有足夠的算力,就可以忽略模型的優(yōu)化和算法的改進D.算力的成本和可獲取性會影響人工智能技術的應用和推廣6、在人工智能的圖像生成任務中,例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像,假設需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色?()A.生成對抗網(wǎng)絡(GANs),通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器(Autoencoder),壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法,如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像7、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況,需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效?()A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合隨機森林算法8、在人工智能的強化學習中,假設環(huán)境的獎勵信號存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應對這種情況?()A.使用深度強化學習算法,具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發(fā)式策略C.增加訓練的迭代次數(shù)D.以上都是9、深度學習在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設我們正在訓練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡來識別不同種類的動物。如果訓練數(shù)據(jù)中某些動物類別的樣本數(shù)量過少,可能會導致什么問題?()A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓練速度加快D.模型的準確率提高10、人工智能中的無監(jiān)督學習可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結構。以下關于無監(jiān)督學習的描述,不正確的是()A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學習方法B.無監(jiān)督學習不需要事先標注數(shù)據(jù),能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征C.無監(jiān)督學習的結果通常難以解釋和評估,應用范圍相對較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預處理、特征提取和異常檢測等任務11、在人工智能的發(fā)展中,模型的評估指標至關重要。以下關于人工智能模型評估指標的描述,不準確的是()A.準確率、召回率和F1值常用于分類任務的評估B.均方誤差(MSE)和平均絕對誤差(MAE)常用于回歸任務的評估C.評估指標的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型,與具體的應用場景無關D.可以結合多個評估指標來全面評估模型的性能12、深度學習作為一種強大的人工智能技術,在圖像識別領域取得了顯著成果。假設要開發(fā)一個能夠識別各種動物的圖像識別系統(tǒng),以下關于深度學習在該任務中的描述,哪一項是不正確的?()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)常用于圖像特征提取和分類,能有效識別動物圖像B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的標注圖像數(shù)據(jù)進行訓練,以提高識別準確率C.通過調(diào)整網(wǎng)絡結構和參數(shù),可以優(yōu)化圖像識別模型的性能D.深度學習模型一旦訓練完成,就無需再進行優(yōu)化和改進,能夠始終保持高精度13、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對視頻內(nèi)容進行分析。假設要在一個公共場所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測異常行為,以下哪個因素對于檢測的準確性至關重要?()A.監(jiān)控攝像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲方式C.算法對異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡帶寬14、人工智能在能源管理領域有潛在應用。假設一個智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配,以下關于其應用的描述,哪一項是不正確的?()A.分析用戶用電模式和需求,實現(xiàn)精準的電力調(diào)度B.預測電力負荷變化,提前做好發(fā)電和儲能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng),不需要人工干預和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動性,優(yōu)化能源組合,提高電網(wǎng)穩(wěn)定性15、在人工智能的文本生成任務中,假設要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章,以下關于文本生成模型的描述,正確的是:()A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學習的文本生成模型可以學習語言的模式和規(guī)律,但可能存在重復和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定,沒有任何隨機性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當?shù)奈恼?6、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應用潛力。假設要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑,以下關于其應用的描述,哪一項是不準確的?()A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時間等因素,優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的,不會受到任何突發(fā)情況的影響D.實時更新路況信息,動態(tài)調(diào)整配送路徑,提高配送效率17、人工智能在醫(yī)療領域的應用日益廣泛,假設一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來提供診斷建議。以下關于人工智能在醫(yī)療診斷中應用的描述,哪一項是不正確的?()A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù),提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類醫(yī)生可能忽略的細微模式和特征,提高診斷的準確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類醫(yī)生,獨立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補充信息,幫助醫(yī)生做出更全面和準確的診斷18、人工智能在智能家居領域的應用不斷豐富。假設一個智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實現(xiàn)自動化控制,以下關于其應用的描述,哪一項是不正確的?()A.根據(jù)家庭成員的習慣和環(huán)境條件,自動調(diào)整燈光、溫度和家電設備B.利用語音識別和自然語言處理技術,實現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖,不會出現(xiàn)誤解D.結合傳感器數(shù)據(jù)和機器學習算法,實現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約19、人工智能中的異常檢測在許多領域都有重要應用,如網(wǎng)絡安全、金融欺詐檢測等。假設我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為,以下關于異常檢測的方法,哪一項是不準確的?()A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征20、人工智能在自動駕駛領域的應用面臨著諸多技術和法律挑戰(zhàn)。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策,如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關鍵?()A.基于概率的決策模型B.遵循預設的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數(shù)據(jù)進行分析二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋人工智能在智能倉儲任務分配中的技術。2、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)增強技術在解決過擬合中的作用。3、(本題5分)談談人工智能在智能招聘人才畫像構建中的應用。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繪畫作品銷售預測系統(tǒng),討論其如何預測繪畫作品的銷售情況。2、(本題5分)分析一個基于人工智能的智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng),如精準灌溉和病蟲害監(jiān)測,探討其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。3、(本題5分)以某智能民間工藝材料選擇系統(tǒng)為例,探討人工智能在材料適配和成本控制方面的
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