遼寧科技大學(xué)《機(jī)械制圖與計(jì)算機(jī)繪圖》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁遼寧科技大學(xué)《機(jī)械制圖與計(jì)算機(jī)繪圖》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和表現(xiàn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，提供相應(yīng)的激勵(lì)和支持C.人工智能驅(qū)動(dòng)的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)2、在人工智能的發(fā)展中，模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個(gè)大型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)化的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量B.模型壓縮可能會(huì)導(dǎo)致一定程度的性能損失，但可以通過優(yōu)化算法來彌補(bǔ)C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進(jìn)行平衡，找到最優(yōu)的解決方案3、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計(jì)算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況4、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實(shí)現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是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(chǎng)景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對(duì)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、情感分析是自然語言處理中的一個(gè)重要任務(wù)。以下關(guān)于情感分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性B.可以基于詞典、機(jī)器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行情感分析C.情感分析在社交媒體監(jiān)測(cè)、客戶反饋分析等方面有廣泛的應(yīng)用D.情感分析的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，不受文本的復(fù)雜性和多義性影響7、人工智能中的語音識(shí)別技術(shù)能夠?qū)⑷祟惖恼Z音轉(zhuǎn)換為文字。以下關(guān)于語音識(shí)別的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.語音識(shí)別系統(tǒng)通常包括聲學(xué)模型、語言模型和解碼器等部分B.語音識(shí)別的準(zhǔn)確率受到語音質(zhì)量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常完美，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種口音和語速的語音D.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用顯著提高了語音識(shí)別的性能和準(zhǔn)確率8、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9、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)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對(duì)不同性別、種族的候選人給出了不同的評(píng)價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評(píng)估指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)10、在人工智能的音樂創(chuàng)作領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可以生成音樂作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關(guān)于人工智能音樂創(chuàng)作的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂風(fēng)格和作曲家的特點(diǎn)B.能夠完全替代人類音樂家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)11、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)要訓(xùn)練一個(gè)高精度的圖像識(shí)別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和增強(qiáng)等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量12、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)智能客服的性能，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.回答的準(zhǔn)確性B.響應(yīng)的速度C.語言的優(yōu)美程度D.能夠解決問題的復(fù)雜程度13、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要在一個(gè)復(fù)雜的迷宮環(huán)境中找到出口，每次到達(dá)出口會(huì)獲得高獎(jiǎng)勵(lì)，碰到墻壁會(huì)獲得低獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合訓(xùn)練機(jī)器人找到最優(yōu)路徑？（）A.Q-learning算法，通過估計(jì)狀態(tài)動(dòng)作值來選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行學(xué)習(xí)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法，通過多次試驗(yàn)估計(jì)價(jià)值14、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(duì)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)15、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)二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在宏觀經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測(cè)中的嘗試。2、（本題5分）簡述人工智能在智能人力資源離職預(yù)測(cè)中的技術(shù)。3、（本題5分）說明人工智能在人力資源規(guī)劃和招聘中的創(chuàng)新。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制問題，使其能夠更加靈活地運(yùn)動(dòng)和執(zhí)行任務(wù)。2、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體學(xué)習(xí)在圍棋游戲中制定策略。研究智能體的棋藝提升和策略優(yōu)化。3、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)圖像超分辨率模型，提高低分辨率圖像的質(zhì)量。4、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)決策樹算法對(duì)乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。對(duì)決策樹進(jìn)行剪枝操作，以防止過擬合，并通過交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)的超參數(shù)，最后繪制決策樹的圖形。5、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)，收集歷史股票數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練，評(píng)估預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確