湖南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器人專業(yè)英語》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁湖南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器人專業(yè)英語》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、人工智能在語音識別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.聲學(xué)模型用于分析語音的聲學(xué)特征，語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中能夠提高識別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性2、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個(gè)強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成3、人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。假設(shè)要對一組未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的線性回歸算法，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進(jìn)行分類B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分類4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一種學(xué)習(xí)方法，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獲得的獎勵來調(diào)整自己的行為策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要大量的試驗(yàn)和錯(cuò)誤來找到最優(yōu)策略，計(jì)算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境有任何先驗(yàn)知識，完全依靠隨機(jī)探索來學(xué)習(xí)5、在人工智能的情感計(jì)算領(lǐng)域，除了文本和語音，面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)分析人類面部表情來推斷情感狀態(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)6、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要將人類的語音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準(zhǔn)確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標(biāo)注語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的聲學(xué)模型，減少計(jì)算復(fù)雜度C.忽略背景噪音，只關(guān)注語音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對原始語音進(jìn)行識別7、在人工智能的圖像增強(qiáng)技術(shù)中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強(qiáng)不會引入任何噪聲8、自然語言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一，涉及到文本分類、機(jī)器翻譯等多個(gè)任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機(jī)器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關(guān)系和語義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯C.神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）D.詞袋模型9、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個(gè)特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報(bào)告，確保知識的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)和知識，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進(jìn)行篩選和評估10、人工智能中的模型評估指標(biāo)對于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評估一個(gè)二分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率之外，以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實(shí)際效果，特別是當(dāng)類別分布不均衡時(shí)？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差11、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型，以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力？（）A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用12、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預(yù)測，減少停機(jī)時(shí)間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了人工智能的全面應(yīng)用，不存在尚未被覆蓋的領(lǐng)域13、人工智能在金融欺詐檢測中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)警，及時(shí)采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生，無需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提高檢測的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性14、人工智能中的知識圖譜用于表示實(shí)體之間的關(guān)系和知識。假設(shè)一個(gè)知識圖譜被用于智能問答系統(tǒng)，以下關(guān)于知識圖譜的描述，正確的是：（）A.知識圖譜中的知識是固定不變的，不能進(jìn)行更新和擴(kuò)展B.知識圖譜能夠自動從大量文本中抽取知識，無需人工干預(yù)C.可以通過知識圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識和關(guān)系D.知識圖譜只適用于特定領(lǐng)域的知識表示，通用性較差15、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)能夠自動進(jìn)行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng)，以下關(guān)于自動推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和符號推理的方法，可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限，沒有實(shí)際價(jià)值二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能倉儲任務(wù)分配中的技術(shù)。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诮鹑谛袠I(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用。3、（本題5分）談?wù)勛藨B(tài)估計(jì)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)彈性網(wǎng)絡(luò)（ElasticNet）回歸算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。比較不同正則化參數(shù)組合下的模型性能。2、（本題5分）利用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行文本自動糾錯(cuò)和潤色，提高文本的質(zhì)量和可讀性。3、（本題5分）運(yùn)用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像超分辨率重建模型。將低分辨率圖像重建為高分辨率圖像，評估重建效果。4、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的機(jī)器翻譯模型。研究不同規(guī)模的模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)對翻譯質(zhì)量的影響。5、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型，用于對股票價(jià)格時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測。分析數(shù)據(jù)特征，訓(xùn)練模型并預(yù)測未來的股票價(jià)格。四