玉溪師范學(xué)院《智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)技術(shù)》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2分，共30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、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶(hù)提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過(guò)濾算法只考慮用戶(hù)的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶(hù)推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無(wú)法滿(mǎn)足所有用戶(hù)的需求2、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域的探索引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用人工智能生成音樂(lè)作品，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)大量的音樂(lè)作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類(lèi)音樂(lè)家合作，共同創(chuàng)作出獨(dú)特的音樂(lè)作品C.人工智能生成的音樂(lè)作品在藝術(shù)價(jià)值和創(chuàng)造性上能夠超越人類(lèi)音樂(lè)家的作品D.為音樂(lè)創(chuàng)作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類(lèi)的創(chuàng)造力3、在人工智能的文本分類(lèi)任務(wù)中，例如將新聞文章分類(lèi)為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類(lèi)別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類(lèi)別。為了提高分類(lèi)模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對(duì)少數(shù)類(lèi)進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類(lèi)進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類(lèi)別，忽略少數(shù)類(lèi)別4、在人工智能的應(yīng)用中，語(yǔ)音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音。假設(shè)要為一款智能導(dǎo)航應(yīng)用開(kāi)發(fā)語(yǔ)音合成功能，以下哪個(gè)因素對(duì)于合成語(yǔ)音的質(zhì)量影響最大？（）A.語(yǔ)音的音色選擇B.文本的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)C.語(yǔ)音的韻律和語(yǔ)調(diào)D.文本的詞匯量5、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，例如疾病預(yù)測(cè)和診斷輔助，假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴(lài)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(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證B.只依靠模型的輸出，不進(jìn)行額外驗(yàn)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(shí)際情況，追求高準(zhǔn)確率6、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策，以下關(guān)于這種應(yīng)用可能帶來(lái)的問(wèn)題，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見(jiàn)，保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明，可能導(dǎo)致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無(wú)需對(duì)人工智能招聘系統(tǒng)的決策負(fù)責(zé)，因?yàn)槭撬惴ㄗ詣?dòng)做出的決策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會(huì)對(duì)求職者的個(gè)人隱私造成任何威脅7、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(yǔ)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(yǔ)法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語(yǔ)言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問(wèn)題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒(méi)有任何隨機(jī)性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類(lèi)寫(xiě)作水平相當(dāng)?shù)奈恼?、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶(hù)問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語(yǔ)言處理在該系統(tǒng)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞法分析、句法分析和語(yǔ)義理解等技術(shù)有助于理解用戶(hù)輸入的問(wèn)題B.機(jī)器翻譯技術(shù)可以將用戶(hù)的問(wèn)題翻譯成其他語(yǔ)言，以便更好地處理C.利用大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)和預(yù)訓(xùn)練模型，可以提高回答的準(zhǔn)確性和合理性D.自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠完美理解人類(lèi)語(yǔ)言的所有含義和語(yǔ)境，不會(huì)出現(xiàn)誤解9、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要部署智能客服系統(tǒng)。以下關(guān)于智能客服的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠快速回答常見(jiàn)問(wèn)題，提高客戶(hù)服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高回答的準(zhǔn)確性和滿(mǎn)意度C.智能客服能夠完全理解客戶(hù)的復(fù)雜情感和意圖，提供個(gè)性化的服務(wù)D.與人工客服相結(jié)合，可以提供更優(yōu)質(zhì)的客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)10、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用包括交通流量預(yù)測(cè)和智能信號(hào)燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個(gè)城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng)，以下關(guān)于智能交通中的人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的信號(hào)燈控制策略，無(wú)需考慮實(shí)時(shí)交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測(cè)中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的交通狀況，不受突發(fā)情況的影響C.結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學(xué)習(xí)算法，可以動(dòng)態(tài)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制，提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加，不如傳統(tǒng)方法可靠11、在深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是12、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺(tái)通過(guò)分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史和瀏覽行為為用戶(hù)推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾進(jìn)行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶(hù)的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過(guò)濾和協(xié)同過(guò)濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應(yīng)用戶(hù)興趣的變化13、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(hù)滿(mǎn)意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問(wèn)題B.理解用戶(hù)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(hù)進(jìn)行交流14、在人工智能的模型評(píng)估中，除了準(zhǔn)確率和召回率等常見(jiàn)指標(biāo)，以下哪種指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問(wèn)題C.混淆矩陣，詳細(xì)展示分類(lèi)結(jié)果D.以上都是15、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)在人工智能中的作用的描述，不正確的是（）A.高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確和通用的模式B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟，可以減少噪聲和錯(cuò)誤C.即使數(shù)據(jù)量較少，通過(guò)巧妙的算法設(shè)計(jì)和模型架構(gòu)，也能訓(xùn)練出性能優(yōu)異的人工智能模型D.數(shù)據(jù)的標(biāo)注工作對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)非常重要，準(zhǔn)確的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋可視化技術(shù)在模型解釋中的作用。2、（本題5分）解釋目標(biāo)檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的方法。3、（本題5分）簡(jiǎn)述智能家居中的人工智能應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于對(duì)比學(xué)習(xí)（ContrastiveLearning）的模型，用于圖像或文本的表示學(xué)習(xí)。2、（本題5分）運(yùn)用Python中的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的語(yǔ)義分割。使用深度學(xué)習(xí)模型，將圖像分割為不同的語(yǔ)義區(qū)域，并對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。3、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語(yǔ)言文本的情感分析。4、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高斯混合模型（GMM）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)優(yōu)化聚類(lèi)效果。5、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于對(duì)MNIST手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集進(jìn)行識(shí)別。采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練，