江南大學《智能優(yōu)化算法》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《智能優(yōu)化算法》

2022-2023學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、在人工智能的發(fā)展過程中，算法的創(chuàng)新起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要設(shè)計一種新的人工智能算法，以下關(guān)于算法設(shè)計的原則，哪一項是不正確的？（）A.高效性B.可擴展性C.復(fù)雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性2、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。假設(shè)一個醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項是錯誤的？（）A.能夠提高診斷的準確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷相結(jié)合，提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨立做出診斷結(jié)論D.需要經(jīng)過嚴格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性3、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗和直覺，隨機選擇一組超參數(shù)進行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)4、在人工智能的應(yīng)用中，智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設(shè)一個電商平臺要為用戶提供個性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)上表現(xiàn)更為出色？（）A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘5、假設(shè)在一個智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來優(yōu)化交通信號燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率。考慮到實時交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學習預(yù)測交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬6、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣7、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標是讓計算機理解和生成人類語言。以下關(guān)于自然語言處理的說法，錯誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語義理解是自然語言處理中的關(guān)鍵步驟B.機器翻譯是自然語言處理的重要應(yīng)用之一，但目前的機器翻譯質(zhì)量已經(jīng)完全達到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務(wù)都屬于自然語言處理的范疇D.自然語言處理面臨著詞匯歧義、句法結(jié)構(gòu)復(fù)雜和語義理解困難等諸多挑戰(zhàn)8、在人工智能的語音識別任務(wù)中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會影響識別效果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準確識別語音的系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵？（）A.聲學模型的優(yōu)化B.語言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用9、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)一個能夠在嘈雜環(huán)境中準確識別語音的系統(tǒng)，以下關(guān)于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風陣列技術(shù)，對多個麥克風采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學習中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預(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.利用語音增強算法，提高語音的信噪比10、在人工智能的強化學習中，探索與利用的平衡是一個關(guān)鍵問題。假設(shè)一個智能體在一個未知的環(huán)境中學習，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機策略D.固定策略11、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12、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng)，以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項是最為重要的？（）A.能夠準確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對肺部影像的分析過程和決策依據(jù)C.提供一個簡單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競爭對手模仿13、在人工智能的聯(lián)邦學習中，假設(shè)多個參與方需要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個模型。以下哪種技術(shù)或機制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機構(gòu)進行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)14、在一個利用人工智能進行能源管理的系統(tǒng)中，例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度，以下哪個方面的考慮可能是至關(guān)重要的？（）A.實時數(shù)據(jù)采集和處理B.精準的預(yù)測模型C.多目標優(yōu)化策略D.以上都是15、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個人隱私保護面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數(shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮16、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設(shè)要評估一個圖像分類模型的性能。以下關(guān)于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數(shù)綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應(yīng)用中一定表現(xiàn)良好17、在人工智能的農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，精準農(nóng)業(yè)可以通過傳感器和數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)對農(nóng)作物的精細化管理。假設(shè)要根據(jù)土壤濕度和氣象數(shù)據(jù)決定灌溉量，以下哪個技術(shù)環(huán)節(jié)是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)的采集和傳輸B.數(shù)據(jù)分析和建模C.灌溉設(shè)備的控制D.傳感器的校準18、在一個利用人工智能進行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準確性和全面性，以下哪個方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的？（）A.知識庫的構(gòu)建和更新B.自然語言處理模型的改進C.對話流程的設(shè)計D.以上都是19、人工智能中的計算機視覺技術(shù)能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計算機視覺的描述，不準確的是（）A.目標檢測、圖像分類和語義分割是計算機視覺中的常見任務(wù)B.計算機視覺技術(shù)可以應(yīng)用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域C.計算機視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學習算法的出現(xiàn)極大地推動了計算機視覺技術(shù)的發(fā)展20、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是21、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的計算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過程B.云計算平臺可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關(guān)D.合理分配和利用算力資源對于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要22、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是23、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯24、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細節(jié)的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關(guān)鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能25、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學習到真實數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成26、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識別任務(wù)進行數(shù)據(jù)標注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確和一致的標注能夠提高模型的學習效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進行數(shù)據(jù)標注，但需要進行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響27、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來實現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項是錯誤的？（）A.由生成器和判別器兩個部分組成，它們通過相互對抗來學習B.生成器的目標是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強，生成器就越難學習到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題28、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術(shù)實現(xiàn)貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求29、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設(shè)車輛面臨復(fù)雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術(shù)或方法是至關(guān)重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學習模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學習決策模式C.隨機決策，根據(jù)概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關(guān)注自身車輛的狀態(tài)30、強化學習是人工智能中的一個重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學習就能表現(xiàn)良好二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsNet）模型，對MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集進行分類。與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行性能比較和分析。2、（本題5分）運用深度學習框架構(gòu)建一個語音識別模型，對不同口音的語音進行識別，提高識別的準確率和魯棒性。3、（本題5分）運用自然語言處理技術(shù)進行文本分類，如將新聞文章分為不同的類別，選擇合適的模型和特征工程方法。4、（本題5分）使用機器學習算法對氣象數(shù)據(jù)進行預(yù)測，如預(yù)測未來的氣溫、降雨量等，分析不同算法的性能。5、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）的模型，對社交網(wǎng)絡(luò)中的信息