江南大學《模式識別與機器學習》2022-2023學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁江南大學

《模式識別與機器學習》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、圖像識別是人工智能的一個重要應用領域。假設一個安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實時識別出特定的人物或物體。以下關于圖像識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.深度學習算法在圖像識別中表現(xiàn)出色，能夠自動學習圖像的特征B.圖像識別系統(tǒng)需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，以提高識別準確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會對識別結果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識別模型訓練完成，就無需再進行更新和改進，可以一直準確識別各種新的圖像2、在人工智能的目標檢測任務中，假設要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標檢測算法在復雜場景下的性能優(yōu)于深度學習算法B.深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠實現(xiàn)高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復雜度，與訓練數(shù)據(jù)無關D.所有的目標檢測算法都能夠實時處理視頻中的目標檢測任務3、在人工智能的發(fā)展歷程中，深度學習技術的出現(xiàn)帶來了重大突破。假設我們正在研究圖像識別任務，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行訓練，以識別不同的物體和場景。深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢。那么，以下關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠自動提取圖像的特征，減少了人工特征工程的工作量B.可以處理任意大小的圖像輸入，無需對圖像進行預處理C.其訓練過程需要大量的計算資源和時間D.對于復雜的圖像分類任務，準確率通常高于傳統(tǒng)機器學習算法4、人工智能中的異常檢測技術可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設要在網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計算資源的可用性5、自然語言處理是人工智能的重要應用領域之一。假設我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關鍵作用。那么，關于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠將單詞表示為低維的實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關系B.可以通過對大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息6、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結果，增強信任B.一些復雜的深度學習模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異7、當利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復雜的深度學習模型D.以上都是8、在人工智能的圖像語義分割任務中，需要將圖像中的每個像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進行訓練B.采用簡單的分割算法，降低計算復雜度C.忽略物體邊界的像素，只關注主要區(qū)域D.不進行任何預處理，直接對原始圖像進行分割9、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理原則的制定至關重要。假設要制定人工智能倫理原則，以下關于其制定的描述，哪一項是不正確的？（）A.應考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應隨著技術的發(fā)展和應用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術層面的問題，無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見，確保倫理原則的合理性和可行性10、圖像識別是人工智能的常見應用之一。假設要開發(fā)一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關于圖像識別技術的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結構B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征，無需人工干預特征設計C.對于復雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質量、光照條件和拍攝角度等因素的影響11、在人工智能的圖像生成領域，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）取得了令人矚目的成果。假設要生成逼真的藝術畫作，同時具有獨特的風格和創(chuàng)造力。以下哪種改進的GAN架構或訓練方法能夠更好地實現(xiàn)這一目標？（）A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結合使用12、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?3、人工智能中的自動推理技術旨在讓計算機自動進行邏輯推理。假設要開發(fā)一個能夠自動證明數(shù)學定理的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識的表示和編碼D.計算資源的需求14、人工智能中的知識圖譜用于表示實體之間的關系和知識。假設一個知識圖譜被用于智能問答系統(tǒng)，以下關于知識圖譜的描述，正確的是：（）A.知識圖譜中的知識是固定不變的，不能進行更新和擴展B.知識圖譜能夠自動從大量文本中抽取知識，無需人工干預C.可以通過知識圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識和關系D.知識圖譜只適用于特定領域的知識表示，通用性較差15、情感計算是人工智能的一個新興領域，旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設要開發(fā)一個能夠識別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關于情感計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過分析語音、面部表情和文本等多模態(tài)信息來判斷情感B.情感計算的應用可以包括心理咨詢、客戶服務等領域C.目前的情感計算技術已經(jīng)能夠準確無誤地識別和理解所有復雜的人類情感D.情感模型的訓練需要大量標注了情感標簽的數(shù)據(jù)16、在人工智能的對話系統(tǒng)中，需要實現(xiàn)自然流暢的交互。假設要開發(fā)一個客服機器人，以下關于對話系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要對話系統(tǒng)能夠回答用戶的問題，就不需要考慮回答的方式和語氣B.對話系統(tǒng)可以完全理解用戶的意圖和情感，無需進一步的優(yōu)化C.利用大規(guī)模的對話數(shù)據(jù)進行訓練，并結合語義理解和生成技術，可以提高客服機器人的對話能力D.對話系統(tǒng)的性能不受語言多樣性和文化差異的影響17、人工智能中的多模態(tài)學習旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等。假設要開發(fā)一個能夠同時理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說的系統(tǒng)，以下哪種多模態(tài)學習方法在整合和理解這些異構數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機制D.混合融合18、深度學習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域。以下關于深度學習的敘述，不準確的是（）A.深度學習是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征B.深度學習模型需要大量的訓練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進行訓練C.深度學習可以解決傳統(tǒng)機器學習方法難以處理的復雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學習模型的結構和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行調整和優(yōu)化19、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎技術之一。假設要對大量文本進行處理和分析。以下關于詞向量的描述，哪一項是不準確的？（）A.詞向量可以將單詞轉換為數(shù)值向量，便于計算機處理和計算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達能力越強，但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進行更新和優(yōu)化20、人工智能中的異常檢測是一項重要任務。假設要在一個工業(yè)生產(chǎn)過程中檢測出異常的數(shù)據(jù)點，以下關于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計的異常檢測方法適用于所有類型的數(shù)據(jù)，準確性高B.基于機器學習的異常檢測模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進行訓練C.深度學習的異常檢測方法能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應用場景中都有各自的優(yōu)缺點，需要根據(jù)實際情況選擇二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述線性回歸模型的原理和應用。2、（本題5分）談談人工智能在智能供應鏈績效評估中的應用。3、（本題5分）說明SARSA算法與Q-learning算法的區(qū)別。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能皮影戲表演優(yōu)化系統(tǒng)為例，探討人工智能在動作流暢性和劇情吸引力方面的作用。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能攝影設備選擇與預算規(guī)劃系統(tǒng)，探討其如何選擇攝影設備并規(guī)劃預算。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能藝術作品營銷渠道分析系統(tǒng)，探討其如何分析有效的營銷渠道。4、（本題5分）分析一個利用人工智能進行書法作品評價的實例，討論其評價標準和客觀性。5、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能書法材料選擇與成本控制系統(tǒng)，探討其如何選