漯河食品職業(yè)學院《智慧醫(yī)學數(shù)據(jù)處理與應用》2023-2024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頁漯河食品職業(yè)學院

《智慧醫(yī)學數(shù)據(jù)處理與應用》2023-2024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15個小題，每小題2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2、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術(shù)。假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于醫(yī)學圖像分析，以下關于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫(yī)學圖像任務，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行再訓練，可以提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務，不能跨越不同領域3、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關于模型可解釋性的說法，哪一項是不正確的？（）A.可解釋性對于建立用戶信任至關重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤4、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的應用。假設正在開發(fā)一種新的機器翻譯模型，以下關于機器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓練就能達到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計方法和神經(jīng)網(wǎng)絡的機器翻譯模型能夠更好地處理復雜的語言結(jié)構(gòu)和語義D.機器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關5、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。假設一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關于智能代理的描述，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學習和經(jīng)驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調(diào)整自己的行為，以達到目標C.智能代理的決策完全基于預設的規(guī)則，無法從環(huán)境中學習和適應D.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復雜的任務6、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時，遵循倫理原則，制定相關法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關鍵，倫理可以在后期考慮7、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設要對醫(yī)學影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復雜的醫(yī)學影像時效果總是優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（FCN）在醫(yī)學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學領域的應用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和改進8、情感分析是自然語言處理中的一個重要任務。以下關于情感分析的描述，不準確的是（）A.情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性B.可以基于詞典、機器學習算法或深度學習模型來進行情感分析C.情感分析在社交媒體監(jiān)測、客戶反饋分析等方面有廣泛的應用D.情感分析的結(jié)果總是準確無誤的，不受文本的復雜性和多義性影響9、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則10、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GANs），通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像11、在人工智能的發(fā)展中，機器學習是一個重要的分支。假設一個醫(yī)療團隊想要利用機器學習來預測某種疾病的發(fā)病風險，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習慣、病史等多維度信息。在選擇機器學習算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特點、模型的復雜度和預測的準確性等因素。以下哪種機器學習算法可能最適合這個任務？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進行預測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關系進行預測C.支持向量機算法，尋找最優(yōu)分類超平面進行分類預測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進行分類12、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）表現(xiàn)出色。假設要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)C.訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇13、在人工智能的強化學習中，探索與利用的平衡是一個關鍵問題。假設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14、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策，以下關于這種應用可能帶來的問題，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見，保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明，可能導致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無需對人工智能招聘系統(tǒng)的決策負責，因為是算法自動做出的決策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會對求職者的個人隱私造成任何威脅15、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡的層數(shù)一定能提高模型的識別準確率，層數(shù)越多越好B.訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關鍵在于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學習模型不需要進行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認參數(shù)就能得到較好的結(jié)果二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述自監(jiān)督學習的原理和方法。2、（本題5分）簡述決策樹算法的原理和應用。3、（本題5分）解釋人工智能在智能營銷活動策劃中的策略。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的PyTorch庫，構(gòu)建一個基于注意力機制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）模型，對學術(shù)論文引用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行研究領域的分類和預測。2、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)一個決策樹算法對乳腺癌數(shù)據(jù)集進行分類。詳細展示數(shù)據(jù)預處理、特征選擇、模型訓練和預測的過程，并分析模型的性能和決策路徑。3、（本題5分）使用Python和Keras框架，構(gòu)建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型，用于對MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集進行識別。設計合適的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，包括卷積層、池化層和全連接層，并對模型進行訓練和測試。4、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于擴散模型（DiffusionModel）的圖像生成模型，生成高質(zhì)量的逼真圖像。5、（本題5分）在Python中，運用強化學習算法（