隴南師范高等專科學(xué)?！度斯ぶ悄芫C合實驗》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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頁隴南師范高等?？茖W(xué)?！度斯ぶ悄芫C合實驗》

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、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以實現(xiàn)家電的智能控制和自動化運(yùn)行，根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進(jìn)行個性化設(shè)置B.通過語音指令和智能傳感器，提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級階段，功能較為單一，無法滿足用戶的多樣化需求2、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3、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎勵信號存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對這種情況？（）A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗知識和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是4、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導(dǎo)致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關(guān)鍵信息D.以上都有可能5、人工智能中的異常檢測技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求，如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個大型網(wǎng)絡(luò)中檢測異常的流量模式，需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態(tài)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用6、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、音頻等。假設(shè)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(xué)習(xí)方法在整合和理解這些異構(gòu)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(jī)制D.混合融合7、在人工智能的發(fā)展歷程中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)帶來了重大突破。假設(shè)我們正在研究圖像識別任務(wù)，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以識別不同的物體和場景。深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)時具有獨(dú)特的優(yōu)勢。那么，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行預(yù)處理C.其訓(xùn)練過程需要大量的計算資源和時間D.對于復(fù)雜的圖像分類任務(wù)，準(zhǔn)確率通常高于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法8、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9、人工智能中的機(jī)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(jī)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(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯10、在人工智能的音樂創(chuàng)作領(lǐng)域，計算機(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、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中12、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報告，確保知識的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗和知識，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進(jìn)行篩選和評估13、在深度學(xué)習(xí)中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是14、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下關(guān)于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術(shù)通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會導(dǎo)致較大的精度損失C.知識蒸餾將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到簡單模型中，但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率15、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型性能至關(guān)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(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評估指標(biāo)，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨(dú)立，沒有關(guān)聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問題，對于多分類問題沒有作用16、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設(shè)自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權(quán)利C.不同的文化和價值觀可能導(dǎo)致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響17、在人工智能的自動駕駛場景中，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18、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓(xùn)練來生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定等19、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進(jìn)行壓縮20、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，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.實時檢測異常行為B.自動識別人員身份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21、在人工智能的情感計算領(lǐng)域，除了文本和語音，面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r分析人類面部表情來推斷情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下哪種方法在準(zhǔn)確性和實時性方面面臨更大的挑戰(zhàn)？（）A.基于傳統(tǒng)計算機(jī)視覺的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于傳感器的方法D.以上方法難度相當(dāng)22、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越普遍。假設(shè)要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進(jìn)行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個人興趣D.隨機(jī)推薦商品，期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣23、自動駕駛是人工智能的一個具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于自動駕駛的描述，不正確的是（）A.自動駕駛分為不同的級別，從輔助駕駛到完全自動駕駛B.自動駕駛需要依靠傳感器、計算機(jī)視覺和決策算法等技術(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動駕駛技術(shù)已經(jīng)非常成熟，可以在任何路況下安全可靠地運(yùn)行D.自動駕駛面臨著法律、道德和技術(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問題24、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)具有應(yīng)用價值。假設(shè)一個工廠要利用人工智能檢測產(chǎn)品缺陷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動識別產(chǎn)品表面的缺陷B.可以對大量的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷提高缺陷檢測的準(zhǔn)確率C.人工智能檢測系統(tǒng)能夠完全取代人工檢測，不需要人工復(fù)檢D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，提高檢測的可靠性25、在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病，以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進(jìn)行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機(jī)制，優(yōu)化診斷策略D.機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預(yù)26、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時保持圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型，學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進(jìn)行簡單的放大處理D.隨機(jī)生成高分辨率圖像27、假設(shè)在一個智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)用中，需要利用人工智能技術(shù)來監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況并預(yù)測病蟲害的發(fā)生，以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是28、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)一個企業(yè)要部署智能客服系統(tǒng)。以下關(guān)于智能客服的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過不斷學(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29、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA30、人工智能中的語音識別技術(shù)能夠?qū)⑷祟惖恼Z音轉(zhuǎn)換為文字。以下關(guān)于語音識別的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.語音識別系統(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.語音識別技術(shù)已經(jīng)非常完美，能夠準(zhǔn)確識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別的性能和準(zhǔn)確率二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)一個實時的人體動作檢測系統(tǒng)。能夠在視頻流中準(zhǔn)確檢測出人的各種動作，如行走、跑步、跳躍等，并進(jìn)行實時的標(biāo)記和分析。2、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個強(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)建一個語音合成模型，生成具有不同音色和語調(diào)的語音。4、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個圖像生成模型，根據(jù)輸入的描述生成逼真的圖像。探索不同的描述方式對生成效果的影響。5、（本題5分）運(yùn)用自然語言處理技術(shù)，對大量的學(xué)術(shù)論文進(jìn)行主題建模，如使用潛在狄利克雷分配（LDA）模型。提取論文中的關(guān)鍵詞和主題，分析不同主題