湛江科技學院《智能系統(tǒng)優(yōu)化設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁湛江科技學院

《智能系統(tǒng)優(yōu)化設計》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1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、人工智能在法律領域的輔助決策中具有一定作用。假設要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準確性，但最終決策權仍在法官手中2、人工智能在醫(yī)療領域有著廣泛的應用前景，例如疾病診斷、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像分析等。以下關于人工智能在醫(yī)療領域應用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病的早期診斷和預測B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過程C.雖然人工智能在醫(yī)療領域有諸多應用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗D.人工智能在醫(yī)療領域的應用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風險和挑戰(zhàn)3、在人工智能的計算機視覺任務中，目標跟蹤是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設我們要跟蹤一個在人群中移動的人物，以下關于目標跟蹤的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學習的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響4、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時，不需要考慮公平性和透明度，只要結果有效就行C.應該在開發(fā)和使用人工智能技術時，遵循倫理原則，制定相關法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術發(fā)展才是關鍵，倫理可以在后期考慮5、在人工智能的自然語言生成任務中，假設要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關于模型訓練的策略，哪一項是不正確的？（）A.使用預訓練的語言模型，并在特定任務上進行微調B.從簡單的句子生成開始，逐漸過渡到復雜的文章生成C.不使用任何先驗知識或語言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅動的學習D.引入對抗訓練，提高生成文本的質量和多樣性6、人工智能在農業(yè)領域的應用可以幫助提高農作物產(chǎn)量和質量。假設要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合隨機森林算法7、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務。假設我們要讓計算機生成一個富有想象力的童話故事，以下關于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望8、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術。以下關于聯(lián)邦學習的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學習可以在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機構之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應用D.聯(lián)邦學習技術已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術挑戰(zhàn)和安全風險9、人工智能在自動駕駛領域的應用面臨著諸多技術和法律挑戰(zhàn)。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預設的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數(shù)據(jù)進行分析10、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設正在訓練一個用于手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡，以下關于防止過擬合的方法，哪一項是最有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)D.不進行任何處理，認為過擬合不會影響模型性能11、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12、人工智能在智能家居領域的應用不斷豐富。假設一個智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實現(xiàn)自動化控制，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)家庭成員的習慣和環(huán)境條件，自動調整燈光、溫度和家電設備B.利用語音識別和自然語言處理技術，實現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會出現(xiàn)誤解D.結合傳感器數(shù)據(jù)和機器學習算法，實現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約13、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市計劃廣泛部署具有人臉識別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關于人工智能倫理的描述，哪一項是不正確的？（）A.需要考慮個人隱私保護，確保人臉識別數(shù)據(jù)的安全存儲和使用B.應該評估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風險C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會影響D.公眾應該參與到關于人工智能應用的決策過程中，表達自己的意見和關切14、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能，以下關于評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨立，沒有關聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問題，對于多分類問題沒有作用15、強化學習是另一種機器學習方法，通過與環(huán)境進行交互并根據(jù)獎勵信號來學習最優(yōu)策略。以下關于強化學習的敘述，不準確的是（）A.強化學習中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強化學習適用于解決序列決策問題，如機器人控制和游戲策略制定C.強化學習不需要對環(huán)境有先驗的了解，完全通過與環(huán)境的交互來學習D.強化學習的訓練過程簡單快速，通常能夠在短時間內得到最優(yōu)的策略16、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應用包括交通流量預測和智能信號燈控制等。假設要優(yōu)化一個城市的交通信號燈系統(tǒng)，以下關于智能交通中的人工智能應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實現(xiàn)最優(yōu)的信號燈控制策略，無需考慮實時交通狀況B.人工智能算法在交通流量預測中總是能夠準確預測未來的交通狀況，不受突發(fā)情況的影響C.結合實時交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學習算法，可以動態(tài)優(yōu)化交通信號燈控制，提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應用會導致交通管理的復雜性增加，不如傳統(tǒng)方法可靠17、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)。假設有一個用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識和經(jīng)驗轉化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機制。以下關于專家系統(tǒng)的描述，哪一項是不準確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識的準確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時間和專業(yè)知識D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進行更新和維護18、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個重要的考量因素。假設我們要開發(fā)一個用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關于確保公平性的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進行人工干預19、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結構C.忽略原文中的關鍵信息D.以上都有可能20、人工智能中的情感計算旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設我們要開發(fā)一個能夠根據(jù)用戶的語音和文本判斷其情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下關于情感計算的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析語音的語調、語速等特征來判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機器學習算法C.情感計算的準確性完全取決于數(shù)據(jù)的質量和規(guī)模D.多模態(tài)情感分析結合了語音、文本、面部表情等多種信息源21、在人工智能的模型壓縮中，假設需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是22、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，以下關于自然語言處理在該系統(tǒng)中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.詞法分析、句法分析和語義理解等技術有助于理解用戶輸入的問題B.機器翻譯技術可以將用戶的問題翻譯成其他語言，以便更好地處理C.利用大規(guī)模的語料庫和預訓練模型，可以提高回答的準確性和合理性D.自然語言處理技術能夠完美理解人類語言的所有含義和語境，不會出現(xiàn)誤解23、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24、人工智能中的模型壓縮技術可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。假設要在移動設備上部署一個深度學習模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能25、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能。以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數(shù)綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中一定表現(xiàn)良好26、機器學習是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。以下關于監(jiān)督學習的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學習需要有標記的訓練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應的期望輸出B.常見的監(jiān)督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡等C.監(jiān)督學習的目標是通過學習訓練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進行準確的預測或分類D.監(jiān)督學習只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理27、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28、人工智能中的知識圖譜技術可以將實體、關系和屬性以圖的形式表示，為智能應用提供豐富的語義信息。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關鍵？（）A.自然語言處理技術B.圖像識別技術C.音頻處理技術D.以上技術綜合運用29、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.樸素貝葉斯30、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術可以減少模型的參數(shù)和計算量。以下關于模型壓縮和量化的敘述，不準確的是（）A.可以通過剪枝、量化和低秩分解等方法實現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會導致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內提高計算效率C.模型壓縮和量化技術只適用于小型模型，對于大型復雜模型效果不佳D.這些技術對于在資源受限的設備上部署人工智能模型具有重要意義二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構建一個基于Transforme