大興安嶺職業(yè)學(xué)院《醫(yī)學(xué)人工智能》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)大興安嶺職業(yè)學(xué)院

《醫(yī)學(xué)人工智能》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、在人工智能的音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可以生成音樂(lè)作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關(guān)于人工智能音樂(lè)創(chuàng)作的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂(lè)風(fēng)格和作曲家的特點(diǎn)B.能夠完全替代人類(lèi)音樂(lè)家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂(lè)可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)2、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無(wú)需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要3、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測(cè)D.隨機(jī)生成像素值來(lái)創(chuàng)建圖像4、在自然語(yǔ)言處理中，詞向量是一種重要的表示方法。假設(shè)要對(duì)一段文本進(jìn)行語(yǔ)義分析，使用詞向量模型。以下關(guān)于詞向量的描述，正確的是：（）A.詞向量的維度越高，對(duì)詞語(yǔ)的表示就越精確，不會(huì)出現(xiàn)語(yǔ)義混淆B.不同的詞向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的詞向量不能相互轉(zhuǎn)換和比較C.詞向量可以捕捉詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系，例如相似性和相關(guān)性D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化5、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在智能語(yǔ)音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語(yǔ)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(shuō)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(yǔ)音信號(hào)的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)6、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類(lèi)型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計(jì)算資源的可用性7、人工智能中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類(lèi)分析和主成分分析是常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評(píng)估，應(yīng)用范圍相對(duì)較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測(cè)等任務(wù)8、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過(guò)程B.云計(jì)算平臺(tái)可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無(wú)關(guān)D.合理分配和利用算力資源對(duì)于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要9、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶(hù)對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)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(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法10、在人工智能的音頻處理中，語(yǔ)音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語(yǔ)音的清晰度，以下關(guān)于語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語(yǔ)音B.語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)只對(duì)特定類(lèi)型的噪聲有效，對(duì)復(fù)雜的噪聲環(huán)境無(wú)能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語(yǔ)音信息D.語(yǔ)音增強(qiáng)的效果不受原始語(yǔ)音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響11、在人工智能的情感計(jì)算領(lǐng)域，除了文本和語(yǔ)音，面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)分析人類(lèi)面部表情來(lái)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(jué)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)12、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)中，為了提高預(yù)測(cè)的精度和時(shí)效性，以下哪個(gè)因素可能是需要重點(diǎn)關(guān)注和改進(jìn)的？（）A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復(fù)雜度和計(jì)算效率C.模型的融合和集成D.以上都是13、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，為了提高翻譯的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，尤其是對(duì)于具有特定領(lǐng)域知識(shí)的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規(guī)模通用語(yǔ)料庫(kù)B.引入領(lǐng)域特定的詞典和知識(shí)C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)D.以上都是14、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，倫理和社會(huì)問(wèn)題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)在招聘過(guò)程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策，可能會(huì)導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關(guān)鍵？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機(jī)制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析15、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)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)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(wú)需考慮其可能對(duì)個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開(kāi)發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí)，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無(wú)害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問(wèn)題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用和微調(diào)技巧。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能成本控制策略制定中的技術(shù)。3、（本題5分）說(shuō)明決策樹(shù)算法的構(gòu)建過(guò)程和特點(diǎn)。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄艿目山忉屝院屯该鞫取Ｈ?、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫(kù)，運(yùn)用主成分分析（PCA）對(duì)一個(gè)高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，并使用降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)任務(wù)。評(píng)估降維對(duì)分類(lèi)性能的影響。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體在一個(gè)物流配送環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)的配送路徑規(guī)劃策略。考慮不同的交通狀況和配送需求，優(yōu)化配送效率。3、（本題5分）運(yùn)用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于變分自監(jiān)督學(xué)習(xí)（VariationalSelf-SupervisedLearning）的模型，從未標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用特征。4、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，如預(yù)測(cè)未來(lái)的氣溫、降雨量等，分析不同算法的性能。5、（本題5分）運(yùn)用遺傳算法解決一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，例如旅行商問(wèn)題，通過(guò)不斷進(jìn)化種群找到最短路徑。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）以某智能廣播電視節(jié)目