西安郵電大學《工業(yè)機器人技術》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頁西安郵電大學

《工業(yè)機器人技術》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、人工智能中的異常檢測技術可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設要在網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計算資源的可用性2、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務中取得了顯著成果。假設要將預訓練語言模型應用于特定領域的文本分類任務，以下關于預訓練模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預訓練模型進行分類，無需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預訓練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務和數(shù)據(jù)進行調(diào)整C.在預訓練模型的基礎上，使用特定領域的數(shù)據(jù)進行微調(diào)，可以提高在該領域任務中的性能D.預訓練語言模型對計算資源要求不高，任何設備都能輕松應用3、在人工智能的教育應用中，個性化學習系統(tǒng)可以根據(jù)學生的學習情況提供定制的學習內(nèi)容和建議。假設要開發(fā)一個這樣的系統(tǒng)，需要準確評估學生的知識水平和學習能力。以下哪種評估方法和模型在實現(xiàn)個性化學習方面最為準確和有效？（）A.基于標準化測試的評估B.基于學習行為數(shù)據(jù)的動態(tài)評估C.教師的主觀評價D.同學之間的相互評價4、在人工智能的自然語言生成任務中，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個挑戰(zhàn)。假設要開發(fā)一個能夠自動撰寫新聞報道的系統(tǒng)，需要考慮文章的結(jié)構、語法和語義的一致性。以下哪種方法或技術在提高文本生成質(zhì)量方面最為關鍵？（）A.預訓練語言模型B.強化學習中的獎勵機制C.語法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用5、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權利主義原則D.以上都是6、當利用人工智能進行輿情監(jiān)測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數(shù)據(jù)來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)和趨勢預測D.以上都是7、在人工智能的圖像增強技術中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強，以下關于圖像增強的方法，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8、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9、在人工智能的自動駕駛領域，感知模塊負責對周圍環(huán)境進行理解。假設要實現(xiàn)對道路上行人的準確檢測，以下哪種技術可能是最關鍵的？（）A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器10、在人工智能的醫(yī)療應用中，例如疾病預測和診斷輔助，假設需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識結(jié)合進行驗證B.只依靠模型的輸出，不進行額外驗證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實際情況，追求高準確率11、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強信任B.一些復雜的深度學習模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異12、當利用人工智能技術進行股票市場的預測時，需要綜合考慮多種因素，如公司財務數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟指標、市場情緒等。在這種復雜的場景下，以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力？（）A.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)B.強化學習C.遺傳算法D.模糊邏輯13、人工智能在金融領域的風險評估和欺詐檢測中發(fā)揮著重要作用。假設要構建一個系統(tǒng)來檢測信用卡交易中的欺詐行為，需要實時分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術或方法在處理這種實時、動態(tài)的數(shù)據(jù)時最為有效？（）A.實時數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗的規(guī)則判斷D.隨機抽樣檢查14、在人工智能的強化學習中，假設環(huán)境的獎勵信號存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應對這種情況？（）A.使用深度強化學習算法，具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發(fā)式策略C.增加訓練的迭代次數(shù)D.以上都是15、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題受到越來越多的關注。假設一個城市正在考慮大規(guī)模部署自動駕駛汽車。以下關于人工智能倫理問題的描述，哪一項是錯誤的？（）A.自動駕駛汽車在面臨道德困境時，如選擇保護乘客還是行人，需要制定明確的決策規(guī)則B.人工智能的應用可能導致部分工作崗位的消失，但同時也會創(chuàng)造新的就業(yè)機會C.只要人工智能技術能夠帶來便利和效率，就無需考慮其可能產(chǎn)生的倫理和社會影響D.數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能應用中需要重點關注的倫理問題，需要采取措施保護用戶的個人信息二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在生物科學中的研究方向。2、（本題5分）簡述線性回歸模型的原理和應用。3、（本題5分）解釋人工智能在能源領域的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于強化學習的物流路徑優(yōu)化模型，降低運輸成本和時間。2、（本題5分）利用深度學習框架TensorFlow或PyTorch，構建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，如多層感知機，對MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集進行訓練，實現(xiàn)數(shù)字識別功能。3、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用K近鄰（KNN）算法對一個包含手寫數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)集進行分類。研究不同K值和距離度量對分類效果的影響。4、（本題5分）使用PyTorch構建一個自動編碼器（Autoencoder），對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮和重構。分析壓縮后的圖像質(zhì)量，調(diào)整模型結(jié)構和參數(shù)以提高重構的準確性。5、（本題5分）利用深度學習框架構建一個圖像分割模型，將圖像中的不同物體分割出來，評估分割效果。四、案例分析題（本大題共3個小題，共