唐山科技職業(yè)技術學院《智能傳感器與多源信息融合》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《智能傳感器與多源信息融合》2023-2024學年第一學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25個小題，每小題1分，共25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、人工智能中的遷移學習技術可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮2、人工智能中的異常檢測在許多領域都有重要應用，如網(wǎng)絡安全、金融欺詐檢測等。假設我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下關于異常檢測的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征3、在人工智能的自動駕駛感知任務中，假設需要同時處理來自多個傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）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，在特征層面進行融合B.中期融合，在決策層面進行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進行融合D.隨機選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)4、人工智能中的異常檢測是一項重要任務。假設要在一個工業(yè)生產(chǎn)過程中檢測出異常的數(shù)據(jù)點，以下關于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計的異常檢測方法適用于所有類型的數(shù)據(jù)，準確性高B.基于機器學習的異常檢測模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進行訓練C.深度學習的異常檢測方法能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應用場景中都有各自的優(yōu)缺點，需要根據(jù)實際情況選擇5、在人工智能的強化學習應用中，比如訓練一個智能體在游戲中獲得高分，以下哪個因素對于學習效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎勵函數(shù)的設計B.策略網(wǎng)絡的架構(gòu)C.環(huán)境的復雜度D.以上都是6、人工智能在交通領域的應用包括智能交通管理、自動駕駛等。假設一個城市要實施智能交通系統(tǒng)。以下關于人工智能在交通中的應用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號燈控制，減少擁堵B.自動駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎設施的改進D.利用人工智能預測交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點7、在人工智能的自動駕駛領域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關鍵的技術挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學習C.基于貝葉斯估計D.以上都是8、人工智能中的語音識別技術在許多領域都有應用，如語音助手和智能客服。假設正在改進一個語音識別系統(tǒng)的性能，以下關于語音識別的描述，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)化聲學模型和語言模型，并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進行訓練，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9、在一個利用人工智能進行智能安防的系統(tǒng)中，例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術可能對于實時處理和準確識別起到重要作用？（）A.快速目標檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是10、在人工智能的機器翻譯任務中，為了提高翻譯的質(zhì)量和準確性，尤其是對于具有特定領域知識的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規(guī)模通用語料庫B.引入領域特定的詞典和知識C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)D.以上都是11、圖像識別是人工智能的常見應用之一。假設要開發(fā)一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關于圖像識別技術的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征，無需人工干預特征設計C.對于復雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響12、人工智能在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設要開發(fā)一個能夠識別水果種類的圖像識別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關于圖像數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最關鍵的？（）A.對圖像進行裁剪和旋轉(zhuǎn)，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對圖像進行增強和去噪處理，提高圖像質(zhì)量D.隨機打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性13、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種熱門的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN由一個生成器和一個判別器組成，它們相互競爭，共同提高生成效果B.生成器的目標是盡量使生成的圖像與真實圖像差異增大，以迷惑判別器C.判別器的能力越強，生成器生成的圖像質(zhì)量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應用于其他領域，如音頻生成14、在人工智能的自然語言生成任務中，假設要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗知識和約束，指導生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進行任何引導C.減少生成的文本長度，降低復雜性D.不考慮語法和邏輯，只關注內(nèi)容的豐富性15、人工智能中的語音識別技術正在改變?nèi)藗兣c計算機的交互方式。假設要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關于語音識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.特征提取是語音識別中的關鍵步驟，用于將語音信號轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學模型和語言模型共同作用，提高語音識別的準確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時說話的場景能夠輕松應對，不受任何影響D.不斷增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語音識別系統(tǒng)在復雜場景下的性能16、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實際問題。假設要將一個訓練好的人工智能模型部署到移動設備上，以下關于模型壓縮和優(yōu)化的方法，哪一項是不正確的？（）A.采用量化技術，減少模型的參數(shù)精度B.進行模型剪枝，去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓練好的模型原封不動地部署到移動設備上，不進行任何優(yōu)化D.使用知識蒸餾技術，將復雜模型的知識遷移到較小的模型中17、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設開發(fā)了一個用于預測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預測的？（）A.繪制復雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量18、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學習就能表現(xiàn)良好19、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內(nèi)部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分20、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設一個農(nóng)場使用人工智能來監(jiān)測作物生長和病蟲害情況。以下關于人工智能在農(nóng)業(yè)中的應用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過圖像識別技術可以及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象，采取相應的防治措施B.利用傳感器收集的數(shù)據(jù)和分析模型，優(yōu)化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷，自主管理農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動D.結(jié)合天氣預報和市場需求預測，制定合理的種植計劃21、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關注。假設要利用預訓練語言模型進行特定任務的微調(diào)。以下關于預訓練語言模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.預訓練語言模型在大規(guī)模通用語料上學習了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時可以使用少量的特定任務數(shù)據(jù)，快速適應新的任務C.預訓練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預訓練語言模型的輸出進行進一步的處理和優(yōu)化22、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關于道德決策的描述，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.道德決策應該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權利C.不同的文化和價值觀可能導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23、在一個利用人工智能進行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準確性和全面性，以下哪個方面的優(yōu)化可能是關鍵的？（）A.知識庫的構(gòu)建和更新B.自然語言處理模型的改進C.對話流程的設計D.以上都是24、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準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25、在人工智能的智能客服應用中，需要快速準確地回答用戶的問題。假設用戶的問題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術問題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.建立大規(guī)模的問題庫和標準答案B.運用自然語言生成技術生成回答C.引導用戶提出更簡單的問題D.對復雜問題直接拒絕回答二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在社會應急響應和恢復中的策略。2、（本題5分）談談人工智能中的強化學習算法。3、（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。4、（本題5分）解釋可視化技術在模型解釋中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能戲曲舞臺布景設計系統(tǒng)，分析其如何設計富有創(chuàng)意的舞臺布景。2、（本題5分）分析一個基于人工智能的圖像生成模型，如生成對抗網(wǎng)絡（GAN），探討其如何創(chuàng)造逼真的圖像以及潛在的應用。3、（本題5分）分析一個基于人工智能的民間舞蹈創(chuàng)作靈感激發(fā)系統(tǒng)，評估其創(chuàng)意啟發(fā)能力和實用性。4、（本題5分）以某智能廣播電視節(jié)目推薦系統(tǒng)為例，探討人工智能在內(nèi)容篩選和用戶興趣匹配中的應用。5、（本題5分）分析一款利用人工智能進行個性化推薦的電商平臺，研究其推薦算法的工作原理和對用戶購買行為的影響。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）運用PyTorch