南京曉莊學(xué)院《專業(yè)導(dǎo)論計算機與科學(xué)》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頁南京曉莊學(xué)院

《專業(yè)導(dǎo)論計算機與科學(xué)》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、在人工智能的語音識別領(lǐng)域，假設(shè)要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語音識別系統(tǒng)只需要對清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語音進行訓(xùn)練，就能應(yīng)對各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識別能力C.語音識別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，無需進一步改進2、當(dāng)利用人工智能進行語音合成，使合成的語音聽起來更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點研究和改進的方向？（）A.改進聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是3、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關(guān)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(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)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(dāng)?shù)奈恼?、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準(zhǔn)確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性？（）A.語音的語調(diào)B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音5、強化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能體正在通過強化學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)玩一款復(fù)雜的游戲，以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學(xué)習(xí)過程中只需要隨機嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對智能體的學(xué)習(xí)效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關(guān)注當(dāng)前的動作和獎勵6、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法7、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領(lǐng)域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護D.以上方法同等重要8、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過濾進行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應(yīng)用戶興趣的變化9、深度學(xué)習(xí)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(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行調(diào)整和優(yōu)化10、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進行預(yù)處理，如歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應(yīng)能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正11、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)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(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇12、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13、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設(shè)一個醫(yī)療機構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來輔助診斷疾病，同時要確保患者數(shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴(yán)格的訪問控制機制D.以上方法綜合運用14、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15、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個用于手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下關(guān)于防止過擬合的方法，哪一項是最有效的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)D.不進行任何處理，認(rèn)為過擬合不會影響模型性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在物流和供應(yīng)鏈管理中的優(yōu)化。2、（本題5分）解釋人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的角色。3、（本題5分）解釋人工智能在碳排放監(jiān)測和管理中的方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用TensorFlow實現(xiàn)一個目標(biāo)檢測模型，對復(fù)雜場景中的多個目標(biāo)進行檢測和分類。調(diào)整模型參數(shù)以提高檢測的準(zhǔn)確率和召回率。2、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，對CIFAR-10數(shù)據(jù)集進行圖像分類。使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)增加數(shù)據(jù)的多樣性，如隨機旋轉(zhuǎn)、裁剪等，訓(xùn)練模型并保存最優(yōu)模型，在測試集上進行驗證。3、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)一個實時的植物病蟲害識別系統(tǒng)。能夠在農(nóng)田環(huán)境中通過攝像頭實時識別出常見的植物病蟲害，并給出相應(yīng)的防治建議。4、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個對抗樣本防御模型，提高圖像分類模型對對抗樣本攻擊的抵抗力。分析不同的防御策略和技術(shù)，評估防御模型在面對各種攻擊方法時的有效性。5、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個機器人的運動控制問題，