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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)華東師范大學(xué)
《智能終端操作系統(tǒng)開發(fā)》2022-2023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、在人工智能的應(yīng)用中,自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息,如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素2、在人工智能的文本分類任務(wù)中,除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,深度學(xué)習(xí)方法也取得了很好的效果。以下關(guān)于文本分類中深度學(xué)習(xí)方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對(duì)于長(zhǎng)文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進(jìn)行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大,效果一定越好3、假設(shè)在一個(gè)智能教育系統(tǒng)中,需要利用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求,以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的?()A.學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識(shí)掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學(xué)習(xí)偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是4、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過(guò)多的噪聲,會(huì)產(chǎn)生什么后果?()A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜5、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,感知模塊負(fù)責(zé)對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行理解。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)對(duì)道路上行人的準(zhǔn)確檢測(cè),以下哪種技術(shù)可能是最關(guān)鍵的?()A.激光雷達(dá)B.毫米波雷達(dá)C.攝像頭D.超聲波傳感器6、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)和分析,及時(shí)了解公眾對(duì)某一事件或話題的看法和情緒傾向,以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源和分析手段可能是有效的?()A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評(píng)論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)D.以上都是7、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷的人工智能系統(tǒng),需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù),如病歷、影像、檢驗(yàn)報(bào)告等。在這個(gè)過(guò)程中,以下哪個(gè)環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的?()A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性8、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(lè),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(guò)濾B.基于內(nèi)容的推薦C.混合推薦D.以上都是9、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)一個(gè)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(xiàng)是不正確的?()A.能夠快速回答常見問(wèn)題,提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化,提高回答的準(zhǔn)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(gè)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(yàn)10、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(jiǎn)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11、在人工智能的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中,車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互,以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出?()A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信(DSRC)D.Wi-Fi通信12、在人工智能的發(fā)展中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型,以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗13、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng),以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最難以克服的?()A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識(shí)的表示和編碼D.計(jì)算資源的需求14、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的成果。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別不同種類的動(dòng)物,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的描述,正確的是:()A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確率,層數(shù)越多越好B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對(duì)模型的性能影響不大,關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)C.模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高,但在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率很低,可能是出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象D.深度學(xué)習(xí)模型不需要進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化,直接使用默認(rèn)參數(shù)就能得到較好的結(jié)果15、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,如積極、消極或中性。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,以下哪種方法在處理大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)效果較好?()A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷16、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的策略,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型,并在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)B.從簡(jiǎn)單的句子生成開始,逐漸過(guò)渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗(yàn)知識(shí)或語(yǔ)言規(guī)則,完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)D.引入對(duì)抗訓(xùn)練,提高生成文本的質(zhì)量和多樣性17、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像,以下哪個(gè)因素對(duì)于生成效果的影響最為關(guān)鍵?()A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇18、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如,電商平臺(tái)通過(guò)分析用戶的購(gòu)買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為,忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過(guò)濾和協(xié)同過(guò)濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應(yīng)用戶興趣的變化19、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,“Q-learning”算法通過(guò)估計(jì)什么來(lái)進(jìn)行決策?()A.狀態(tài)價(jià)值B.動(dòng)作價(jià)值C.策略D.獎(jiǎng)勵(lì)20、在人工智能的倫理和法律問(wèn)題中,算法偏見是一個(gè)需要關(guān)注的重點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對(duì)某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要?()A.算法審計(jì)B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在建筑設(shè)計(jì)和規(guī)劃中的可能性。2、(本題5分)說(shuō)明人工智能在水利和水資源管理中的潛力。3、(本題5分)簡(jiǎn)述隨機(jī)森林算法的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景。4、(本題5分)談?wù)勌卣鞴こ淘跀?shù)據(jù)分析中的重要性。5、(本題5分)解釋人工智能在城市規(guī)劃中的影響。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)剖析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)的嘗試,討論其可靠性和局限性。2、(本題5分)分析一款利用人工智能進(jìn)行音樂(lè)創(chuàng)作的工具,研究其創(chuàng)作風(fēng)格和對(duì)音樂(lè)產(chǎn)業(yè)的潛在影響。3、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書法材料選擇與成本控制系統(tǒng),探討其如何選擇合適的書法材料并控制成本。4、(本題5分)研究一個(gè)使用人工智能的智能客服投訴處理系統(tǒng),分析其如何分類和解決用戶投訴。5、(本題5分)研究一個(gè)使用人工智能的智能影視作品消費(fèi)者滿意度調(diào)查系統(tǒng),分析其如何調(diào)查消費(fèi)者的滿意度。四、操作題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)運(yùn)用Python的OpenCV庫(kù),實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的人群密度
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