西南交通大學《人工智能與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《人工智能與應用》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、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調度，以下哪種算法和技術可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是2、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法3、在人工智能的知識圖譜構建中，例如整合多個領域的知識并建立關聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網技術B.信息抽取和實體識別C.關系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是4、假設要開發(fā)一個能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應的服務，以下哪種技術和數(shù)據(jù)可能是關鍵的？（）A.情感計算技術和情感標注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是5、在人工智能的發(fā)展趨勢中，邊緣計算與人工智能的結合越來越受到關注。假設我們要在物聯(lián)網設備上實現(xiàn)實時的人工智能推理，以下關于邊緣計算與人工智能融合的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應速度B.能夠降低對云計算中心的依賴C.邊緣設備的計算能力足以處理所有復雜的人工智能任務D.需要考慮能源消耗和設備成本等因素6、在人工智能的語音合成任務中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設需要模擬不同人的聲音特點和情感表達，以下哪種技術或方法是關鍵的？（）A.基于深度學習的語音合成模型，學習語音特征B.使用固定的語音模板，進行簡單組合C.隨機生成語音的音調和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音7、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設一個招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡歷，以下哪種情況可能違反倫理原則？（）A.算法基于候選人的教育背景和工作經驗進行篩選B.算法的決策過程對用戶不可見C.算法對不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結果的依據(jù)8、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關重要。假設要解決一個復雜的優(yōu)化問題。以下關于人工智能算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復雜度，與實際應用中的數(shù)據(jù)特點和計算環(huán)境無關9、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用不斷發(fā)展。以下關于人工智能在醫(yī)療影像診斷應用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準確地檢測病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經驗和專業(yè)知識相結合，共同為患者提供診斷服務10、人工智能中的模型壓縮技術對于在資源受限的設備上部署模型至關重要。假設要將一個大型的深度學習模型部署到移動設備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用11、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關于機器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結構的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質量已經超越了人類翻譯12、人工智能在金融風險管理中的應用逐漸增多。假設要利用人工智能模型預測市場風險，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最重要的？（）A.準確率，即模型正確預測的比例B.召回率，即模型正確識別出風險的比例C.F1值，綜合考慮準確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預測值與實際值之間的差異13、在人工智能的模型評估中，除了準確率和召回率等常見指標，以下哪種指標對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細展示分類結果D.以上都是14、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關于傳感器融合的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進行融合，以獲得更準確的車輛狀態(tài)估計B.簡單地將各個傳感器的數(shù)據(jù)相加，作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學習的方法，自動學習不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關系D.采用加權平均的方式，根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權重15、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能體正在通過強化學習算法學習玩一款復雜的游戲，以下關于強化學習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學習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)的設計對智能體的學習效果沒有顯著影響，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.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關注當前的動作和獎勵二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談談人工智能在電商行業(yè)的應用實例。2、（本題5分）解釋人工智能的主要研究領域。3、（本題5分）談談人工智能在游戲開發(fā)中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的知識圖譜推理模型，進行知識的推斷和補充。2、（本題5分）運用Python的TensorFlow框架，構建一個生成對抗網絡（GAN），用于生成手寫數(shù)字圖像。設計合適的生成器和判別器架構，訓練網絡直到生成逼真的手寫數(shù)字，通過可視化生成的圖像評估效果。3、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現(xiàn)一個實時的交通信號燈識別系統(tǒng)。能夠在車輛行駛過程中準確識別出前方交通信號燈的狀態(tài)，并給出相應的提示。4、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構建一個多層雙向GRU模型，用于情感分析任務，比較不同層數(shù)和方向對性能的影響。5、（本題5分）在PyTorch中，構建一個生成式對抗網絡（GAN）用于圖像超分辨率重建。比較重建圖像與原始高分辨率圖像的質量差異。四、案