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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁,共1頁湖南文理學(xué)院《人工智能》
2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題1分,共20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、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割,以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時(shí)效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征,具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法,與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支,常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)智能機(jī)器人需要在迷宮中找到出口,通過與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下,以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的選擇,哪一項(xiàng)是最合適的?()A.Q-learning算法,通過估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動(dòng)作B.策略梯度算法,直接優(yōu)化策略以最大化期望回報(bào)C.蒙特卡羅方法,通過隨機(jī)采樣來估計(jì)價(jià)值函數(shù)D.以上算法都不合適,應(yīng)該選擇其他方法3、在人工智能的倫理原則中,公平性是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)用于招聘的人工智能系統(tǒng),以下關(guān)于確保公平性的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息,只根據(jù)能力評(píng)估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策,不進(jìn)行人工干預(yù)4、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,倫理和社會(huì)問題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)在招聘過程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策,可能會(huì)導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況,以下哪種措施最為關(guān)鍵?()A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機(jī)制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析5、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說法,不正確的是()A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性,減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合,共同為患者提供診斷服務(wù)6、在人工智能的聚類分析中,例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組,假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好?()A.K-Means聚類算法,基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法,基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法,隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組7、人工智能中的模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。假設(shè)要在移動(dòng)設(shè)備上部署一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,以下哪種模型壓縮方法可能最有效?()A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都有可能8、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行欺詐檢測,例如在金融交易中識(shí)別異常行為,以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素?()A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是9、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中,數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識(shí)別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注,以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注,但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡單易做,不需要專業(yè)知識(shí)和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)模型的性能有重要影響10、在人工智能的音頻處理中,語音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語音的清晰度,以下關(guān)于語音增強(qiáng)技術(shù)的描述,正確的是:()A.簡單的濾波方法就能夠完全去除噪聲,恢復(fù)清晰的語音B.語音增強(qiáng)技術(shù)只對(duì)特定類型的噪聲有效,對(duì)復(fù)雜的噪聲環(huán)境無能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型,可以更有效地從噪聲中提取有用的語音信息D.語音增強(qiáng)的效果不受原始語音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響11、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測房價(jià)的人工智能模型,以下關(guān)于過擬合和欠擬合的描述,正確的是:()A.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差,在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好;欠擬合則相反B.模型越復(fù)雜,越不容易出現(xiàn)過擬合問題,因此應(yīng)該盡量增加模型的復(fù)雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過擬合,而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān),與數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過程無關(guān)12、在人工智能的算法中,遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法??紤]一個(gè)優(yōu)化問題,需要在一個(gè)復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程來尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對(duì)于大規(guī)模的優(yōu)化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機(jī)的,沒有任何規(guī)律可循13、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來,以下關(guān)于選擇分割算法的考慮,哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的?()A.算法的計(jì)算復(fù)雜度,以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果,而不是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù),如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果,而不是分割的準(zhǔn)確性14、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問題中,假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車面臨不可避免的碰撞,必須在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法,哪一項(xiàng)是最具爭議的?()A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全,因?yàn)樗麄兪擒囕v的使用者B.隨機(jī)做出選擇,將命運(yùn)交給概率C.設(shè)計(jì)算法,根據(jù)具體情況(如行人的數(shù)量、年齡等)進(jìn)行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略,用戶無法干預(yù)15、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì),例如為用戶推薦個(gè)性化的電影或音樂,以下哪種技術(shù)可能有助于提高推薦的準(zhǔn)確性和新穎性?()A.協(xié)同過濾B.基于內(nèi)容的推薦C.混合推薦D.以上都是16、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠檢測產(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17、在人工智能的智能客服應(yīng)用中,需要快速準(zhǔn)確地回答用戶的問題。假設(shè)用戶的問題類型多樣,包括咨詢、投訴、技術(shù)問題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率,以下哪種技術(shù)或策略是重要的?()A.建立大規(guī)模的問題庫和標(biāo)準(zhǔn)答案B.運(yùn)用自然語言生成技術(shù)生成回答C.引導(dǎo)用戶提出更簡單的問題D.對(duì)復(fù)雜問題直接拒絕回答18、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類模型,以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)在類別不平衡的情況下可能不太適用?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣19、在人工智能的研究中,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)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析,以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù),無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大,遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對(duì)原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào),并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練,可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務(wù),不能跨越不同領(lǐng)域20、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行文本摘要生成,從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并形成簡潔的摘要,以下哪種策略和算法可能是有效的?()A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是二、簡答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)說明算法偏見的產(chǎn)生和防范。2、(本題5分)解釋人工智能在智能市場競爭對(duì)手分析中的方法。3、(本題5分)簡述人工智能在智能物流路徑規(guī)劃中的技術(shù)。4、(本題5分)解釋人工智能在項(xiàng)目管理和資源分配中的應(yīng)用。5、(本題5分)解釋人工智能在智慧城市建設(shè)和社區(qū)發(fā)展中的作用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)以某智能保險(xiǎn)理賠評(píng)估系統(tǒng)為例,探討人工智能在理賠決策中的作用。2、(本題5分)研究一個(gè)使用人工智能的智能舞蹈作品版權(quán)監(jiān)測系統(tǒng),分析其如何發(fā)現(xiàn)舞蹈作品的盜版和侵權(quán)。3、(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。4、(本題5分)剖析某智能燃?xì)獍踩O(jiān)測系統(tǒng)中人工智能的泄漏檢測和預(yù)警功能。5、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行室內(nèi)裝修設(shè)計(jì)的案例,包括風(fēng)格搭配和空間規(guī)劃。四、操作題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)跟蹤
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