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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頁華東理工大學(xué)《人工智能技術(shù)與應(yīng)用》
2023-2024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25個(gè)小題,每小題1分,共25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、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2、人工智能中的語音識別技術(shù)在智能語音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語音識別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能,以下關(guān)于解決方法的說法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用更先進(jìn)的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語音信號的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)3、在人工智能的文本摘要生成中,假設(shè)需要從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點(diǎn)?()A.基于注意力機(jī)制的模型,關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析,直接輸出原文的前幾段4、在人工智能的自動(dòng)駕駛感知任務(wù)中,假設(shè)需要同時(shí)處理來自多個(gè)傳感器(如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá))的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息?()A.早期融合,在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合,在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合,在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)5、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域,例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場景,以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用?()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)6、在人工智能的語音識別任務(wù)中,需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境中準(zhǔn)確識別語音的系統(tǒng),以下關(guān)于解決噪聲問題的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用麥克風(fēng)陣列技術(shù),對多個(gè)麥克風(fēng)采集的信號進(jìn)行處理,增強(qiáng)有用信號,抑制噪聲B.采用深度學(xué)習(xí)中的降噪自編碼器,對輸入的語音信號進(jìn)行預(yù)處理,去除噪聲C.完全忽略噪聲,只關(guān)注語音的關(guān)鍵特征D.利用語音增強(qiáng)算法,提高語音的信噪比7、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)域無法應(yīng)用D.遷移學(xué)習(xí)會導(dǎo)致模型過擬合新數(shù)據(jù)集,降低泛化能力8、在人工智能的藥物研發(fā)中,機(jī)器學(xué)習(xí)可以輔助藥物分子的設(shè)計(jì)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(jī)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(qiáng)化學(xué)習(xí)9、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)要在一個(gè)公共場所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測異常行為,以下哪個(gè)因素對于檢測的準(zhǔn)確性至關(guān)重要?()A.監(jiān)控?cái)z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(luò)帶寬10、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以將在一個(gè)任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識應(yīng)用到其他相關(guān)任務(wù)中。假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型,要將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析,以下哪個(gè)因素可能會限制遷移學(xué)習(xí)的效果?()A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的限制D.任務(wù)的相似性11、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(hù)在人工智能倫理中不重要,可以忽略D.鼓勵(lì)公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展,促進(jìn)社會對人工智能的信任12、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型,如GPT-3,在自然語言處理任務(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)練語言模型對計(jì)算資源要求不高,任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用13、在人工智能的語音合成領(lǐng)域,假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語音,以下關(guān)于語音合成技術(shù)的描述,正確的是:()A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語音的特征,但音質(zhì)相對較差B.拼接合成方法生成的語音自然度高,但需要大量的語音庫支持C.深度學(xué)習(xí)的語音合成模型可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語音生成D.語音合成的情感表達(dá)只能通過調(diào)整語音的音調(diào)來實(shí)現(xiàn)14、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷,它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來給出診斷建議。以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷,因?yàn)槠浠诖髷?shù)據(jù)的分析結(jié)果更準(zhǔn)確B.醫(yī)生仍需對系統(tǒng)的診斷結(jié)果進(jìn)行最終判斷和綜合考量,因?yàn)榇嬖跀?shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷,對于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響15、人工智能是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門話題,其應(yīng)用涵蓋了眾多領(lǐng)域。以下關(guān)于人工智能的定義,不準(zhǔn)確的是()A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)B.人工智能是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣思考和行動(dòng),能夠自主地解決各種復(fù)雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)對特定任務(wù)的預(yù)測和決策,不涉及對智能本質(zhì)的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學(xué)習(xí)知識、進(jìn)行推理和決策,并能夠與人類進(jìn)行交互的智能體16、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手,例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù),以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的?()A.情感計(jì)算技術(shù)和情感標(biāo)注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是17、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)檢測異常行為B.自動(dòng)識別人員身份C.預(yù)測潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問題18、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像,假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)感的圖像。以下哪種技術(shù)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(luò)(GANs),通過對抗訓(xùn)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(jī)生成像素值來創(chuàng)建圖像19、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的說法,不正確的是()A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下,實(shí)現(xiàn)多個(gè)參與方之間的模型訓(xùn)練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機(jī)構(gòu)之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開銷較大,限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風(fēng)險(xiǎn)20、人工智能中的語音識別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計(jì)算機(jī)的交互方式。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關(guān)于語音識別的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.特征提取是語音識別中的關(guān)鍵步驟,用于將語音信號轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語言模型共同作用,提高語音識別的準(zhǔn)確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時(shí)說話的場景能夠輕松應(yīng)對,不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模,可以改善語音識別系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的性能21、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(gè)能夠同時(shí)理解圖像和文本內(nèi)容的系統(tǒng),以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最突出的?()A.數(shù)據(jù)的標(biāo)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(kuò)展性22、在人工智能的文本分類任務(wù)中,假設(shè)要對大量的新聞文章進(jìn)行分類,如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法,哪一項(xiàng)是最常用的?()A.使用詞袋模型,將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入,不進(jìn)行任何特征提取C.運(yùn)用句法分析,提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題,忽略正文內(nèi)容23、在人工智能的模型部署階段,需要考慮許多實(shí)際問題。假設(shè)要將一個(gè)訓(xùn)練好的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上,以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.采用量化技術(shù),減少模型的參數(shù)精度B.進(jìn)行模型剪枝,去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓(xùn)練好的模型原封不動(dòng)地部署到移動(dòng)設(shè)備上,不進(jìn)行任何優(yōu)化D.使用知識蒸餾技術(shù),將復(fù)雜模型的知識遷移到較小的模型中24、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越廣泛,但也存在誤診的風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)要提高一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性,以下哪種方法最為重要?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類專家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要25、在人工智能的自然語言處理領(lǐng)域中,當(dāng)需要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng),以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問題時(shí),以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)?()A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20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)簡述人工智能在智能客服質(zhì)量提升中的作用。3、(本題5分)說明教育領(lǐng)域中人工智能的潛力。4、(本題5分)說明如何培養(yǎng)適應(yīng)人工智能時(shí)代的人才。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)使用人工智能進(jìn)行圖像識別的案例,討論其技術(shù)實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用場景和可能的挑戰(zhàn)。2、(本題5分)研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行攝影作品后期處理的案例,分析其處理效果和風(fēng)格特點(diǎn)。3、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng),討論其如何根據(jù)流行趨勢和用戶需求生成設(shè)計(jì)方案。4、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的民間舞蹈創(chuàng)作靈感激發(fā)系統(tǒng),評估其創(chuàng)意啟發(fā)能力和實(shí)用性。5、(本題5分)以某智能民間藝術(shù)文化交流平臺推薦系統(tǒng)為例,探討人工智能在用戶匹配和交流效果方面的作用。四、操作題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)基于Python的Scikit-learn庫,運(yùn)用IsolationFore
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