四川文理學(xué)院《智能科學(xué)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁四川文理學(xué)院

《智能科學(xué)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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1分，共15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、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以改善交通流量和安全性。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r優(yōu)化交通信號燈的系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只考慮當前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設(shè)置交通信號燈，不進行實時調(diào)整D.忽略行人的需求，只關(guān)注車輛的通行2、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，能夠準確識別各種口音和語速的語音D.深度學(xué)習的應(yīng)用顯著提高了語音識別的性能和準確率3、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自主學(xué)習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓(xùn)練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學(xué)習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學(xué)習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯4、在人工智能的強化學(xué)習中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時面臨高風險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現(xiàn)更好的學(xué)習效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優(yōu)動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經(jīng)驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用5、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)習的文本生成模型可以學(xué)習語言的模式和規(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?shù)奈恼?、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標和策略7、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中，例如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會發(fā)揮重要作用？（）A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機制C.對抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是8、在人工智能的目標檢測任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關(guān)于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標檢測算法在復(fù)雜場景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習算法B.深度學(xué)習的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標檢測算法都能夠?qū)崟r處理視頻中的目標檢測任務(wù)9、深度學(xué)習在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同種類的動物。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動物類別的樣本數(shù)量過少，可能會導(dǎo)致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓(xùn)練速度加快D.模型的準確率提高10、人工智能中的語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語音助手和智能客服。假設(shè)正在改進一個語音識別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語音識別的描述，正確的是：（）A.語音識別的準確率只取決于聲學(xué)模型，語言模型對其影響不大B.環(huán)境噪聲對語音識別的結(jié)果沒有顯著影響，系統(tǒng)可以自動過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語言模型，并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，可以提高語音識別的準確率D.語音識別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語速差異，能夠統(tǒng)一處理11、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12、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)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(xué)圖像數(shù)據(jù)進行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域13、在人工智能的圖像增強技術(shù)中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強，以下關(guān)于圖像增強的方法，哪一項是不準確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲14、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)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性15、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準確性和可靠性進行驗證B.知識圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構(gòu)建完成，就無需更新和維護，因為知識是固定不變的二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能客服滿意度提升中的技術(shù)。2、（本題5分）解釋人工智能在智能績效數(shù)據(jù)分析中的方法。3、（本題5分）說明如何培養(yǎng)適應(yīng)人工智能時代的人才。4、（本題5分）解釋生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理和用途。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用模擬退火算法解決旅行商問題（TSP）。定義城市坐標，計算路徑長度，設(shè)計模擬退火的降溫策略和鄰域操作，展示優(yōu)化過程中的路徑變化和最終的最優(yōu)路徑。2、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的形態(tài)學(xué)操作（如膨脹、腐蝕），分析其在圖像預(yù)處理中的作用和效果。3、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對微博文本數(shù)據(jù)進行話題分類。探索不同的注意力權(quán)重計算方法和模型結(jié)構(gòu)對分類結(jié)果的影響。4、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于強化學(xué)習的物流路徑優(yōu)化模型，降低運輸成本和時間。5、（本題5分）使用OpenCV和深度學(xué)習模型，實現(xiàn)對人體姿態(tài)的估計。從圖像或視頻中檢測人體關(guān)節(jié)的位置，繪制姿態(tài)骨架。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析一款利用人工智能進行文