圖木舒克職業(yè)技術(shù)學(xué)院《專業(yè)導(dǎo)論（軟件工程）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù)，以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類，無需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語言模型對(duì)計(jì)算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用2、在人工智能的模型評(píng)估中，需要選擇合適的指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)一個(gè)圖像分類模型，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評(píng)估指標(biāo)，其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對(duì)于不平衡的數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確率可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)，應(yīng)該使用更合適的指標(biāo)如召回率和F1值C.模型評(píng)估指標(biāo)只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)分布無關(guān)D.選擇評(píng)估指標(biāo)時(shí)不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求3、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）”的主要優(yōu)勢(shì)是？（）A.對(duì)姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓(xùn)練速度D.增強(qiáng)可解釋性4、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸興起。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，以下關(guān)于這種系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)能夠根據(jù)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點(diǎn)，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案B.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以完全取代教師的作用，學(xué)生無需與教師進(jìn)行交流C.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的效果只取決于系統(tǒng)的功能，與學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和習(xí)慣無關(guān)D.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問題5、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割，以下關(guān)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(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時(shí)效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)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(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)6、在人工智能的智能客服中，以下哪個(gè)能力對(duì)于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個(gè)性化的服務(wù)D.主動(dòng)引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流7、人工智能中的語音識(shí)別技術(shù)在智能語音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語音識(shí)別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能，以下關(guān)于解決方法的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用更先進(jìn)的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語音信號(hào)的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)8、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數(shù)的方法通過估計(jì)狀態(tài)值或動(dòng)作值來選擇最優(yōu)動(dòng)作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù)，輸出動(dòng)作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)不同9、在人工智能的文本分類任務(wù)中，類別不平衡是一個(gè)常見的問題。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時(shí)最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)C.特征選擇D.以上方法綜合運(yùn)用10、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(gè)能夠同時(shí)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11、情感計(jì)算是人工智能的一個(gè)新興領(lǐng)域，旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類的情感。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關(guān)于情感計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過分析語音、面部表情和文本等多模態(tài)信息來判斷情感B.情感計(jì)算的應(yīng)用可以包括心理咨詢、客戶服務(wù)等領(lǐng)域C.目前的情感計(jì)算技術(shù)已經(jīng)能夠準(zhǔn)確無誤地識(shí)別和理解所有復(fù)雜的人類情感D.情感模型的訓(xùn)練需要大量標(biāo)注了情感標(biāo)簽的數(shù)據(jù)12、在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購買某款產(chǎn)品，使用決策樹進(jìn)行建模。那么，關(guān)于決策樹的特點(diǎn)，以下哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇13、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(gè)能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化交通信號(hào)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(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只考慮當(dāng)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(shí)間段、天氣條件和特殊事件等對(duì)交通的影響C.按照固定的模式設(shè)置交通信號(hào)燈，不進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整D.忽略行人的需求，只關(guān)注車輛的通行14、在人工智能的情感計(jì)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(gè)能夠?qū)崟r(shí)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(shí)時(shí)性方面面臨更大的挑戰(zhàn)？（）A.基于傳統(tǒng)計(jì)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)15、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會(huì)產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诮鹑谛袠I(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。2、（本題5分）說明密度聚類算法的特點(diǎn)和應(yīng)用。3、（本題5分）說明自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)。4、（本題5分）說明局部可解釋模型-解釋（LIME）的原理。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)決策樹算法對(duì)乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。展示決策樹的生成過程，通過交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)的超參數(shù)，并計(jì)算模型在測(cè)試集上的F1分?jǐn)?shù)。2、（本題5分）運(yùn)用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和計(jì)數(shù)。使用背景減除算法或光流法，實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的數(shù)量和運(yùn)動(dòng)軌跡。3、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的車牌號(hào)碼識(shí)別系統(tǒng)。能夠在不同天氣和光照條件下準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)庫更新和查詢。4、（本題5分）使用聚類算法對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以便企業(yè)更好地了解客戶群體，制定針對(duì)性的營(yíng)銷策略。5、（本題5分）使用聚類算法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的病理特征和疾病類型，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一個(gè)基于人工智能的民間舞蹈創(chuàng)作