湖南工學(xué)院《智能機(jī)器人技術(shù)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖南工學(xué)院

《智能機(jī)器人技術(shù)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號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、在人工智能的圖像識別模型中，假設(shè)需要提高模型對不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可能有效？（）A.隨機(jī)改變圖像的亮度和對比度B.對圖像進(jìn)行裁剪和縮放C.旋轉(zhuǎn)圖像一定角度D.以上都是2、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)測和智能信號燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個(gè)城市的交通信號燈系統(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)的信號燈控制策略，無需考慮實(shí)時(shí)交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來的交通狀況，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(yīng)用會導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加，不如傳統(tǒng)方法可靠3、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要整合患者的病歷、檢查報(bào)告和影像資料等信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的考慮，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.采用加密技術(shù)對患者數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲和傳輸，確保數(shù)據(jù)不被泄露B.允許醫(yī)療數(shù)據(jù)在未經(jīng)患者同意的情況下用于研究和開發(fā)新的診斷模型C.忽略數(shù)據(jù)隱私和安全問題，優(yōu)先考慮系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確性D.將患者數(shù)據(jù)存儲在公共云服務(wù)上，以降低存儲成本4、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響5、在人工智能的情感計(jì)算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合，在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合，分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析6、人工智能中的弱人工智能和強(qiáng)人工智能是兩個(gè)不同的概念。假設(shè)我們在討論人工智能的發(fā)展階段，以下關(guān)于弱人工智能和強(qiáng)人工智能的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強(qiáng)人工智能目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務(wù)，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強(qiáng)人工智能的關(guān)鍵在于計(jì)算能力7、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實(shí)現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會被運(yùn)用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是8、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)評估一個(gè)分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標(biāo)之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實(shí)際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)更全面的評估指標(biāo)D.只要模型的準(zhǔn)確率高，就說明模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標(biāo)9、在深度學(xué)習(xí)中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是10、在自然語言處理中，詞向量是一種重要的表示方法。假設(shè)要對一段文本進(jìn)行語義分析，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，對詞語的表示就越精確，不會出現(xiàn)語義混淆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之間的語義關(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11、在人工智能的文本分類任務(wù)中，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)方法也取得了很好的效果。以下關(guān)于文本分類中深度學(xué)習(xí)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以自動學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對于長文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進(jìn)行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，效果一定越好12、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測房價(jià)的人工智能模型，以下關(guān)于過擬合和欠擬合的描述，正確的是：（）A.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好；欠擬合則相反B.模型越復(fù)雜，越不容易出現(xiàn)過擬合問題，因此應(yīng)該盡量增加模型的復(fù)雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過擬合，而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過程無關(guān)13、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)習(xí)時(shí)間、答題情況等B.收集學(xué)生的個(gè)人興趣愛好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績，了解其知識掌握程度D.通過問卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好14、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng)，以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識的表示和編碼D.計(jì)算資源的需求15、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.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過對抗訓(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D.隨機(jī)生成像素值來創(chuàng)建圖像二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋情感計(jì)算在人工智能中的研究內(nèi)容。2、（本題5分）談?wù)劸垲愃惴ㄔ跀?shù)據(jù)分析中的作用。3、（本題5分）簡述人工智能在培訓(xùn)與發(fā)展中的作用。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄軇?chuàng)新潛力評估中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法讓智能體學(xué)習(xí)在一個(gè)模擬的迷宮游戲中找到出口。設(shè)計(jì)迷宮的結(jié)構(gòu)和獎勵(lì)機(jī)制，觀察智能體在不同大小和復(fù)雜度的迷宮中的學(xué)習(xí)效率和路徑選擇策略。2、（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，能夠處理多語言文本的情感分析。3、（本題5分）利用Python中的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對視頻中的目標(biāo)行為分析，例如判斷目標(biāo)是靜止、移動還是有特定的動作模式。4、（本題5分）利用Python的Keras庫，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于多層感知機(jī)（MLP）的模型，對氣象衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)進(jìn)行天氣類型分類。分析不同的特征提取方法和模型超參數(shù)對分類準(zhǔn)確率的影響。5、（本題5分）在Python中，運(yùn)用模擬退火算法解決旅行商問題（TSP）。定義城市坐標(biāo)，計(jì)算路徑長度，設(shè)計(jì)模擬退火的降溫策略和鄰域操作，展示優(yōu)化過程中的路徑變化和最終的最優(yōu)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）考察一個(gè)基于人工智能的智