吉林工程技術(shù)師范學(xué)院《模式識別技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(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頁吉林工程技術(shù)師范學(xué)院

《模式識別技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(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個小題，每小題1分，共15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、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信2、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測、病蟲害預(yù)測等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生情況，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確預(yù)測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過高，不具有實際推廣價值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲害信息等，可以提高病蟲害預(yù)測的準(zhǔn)確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對人工智能應(yīng)用的效果沒有影響3、人工智能中的語音識別技術(shù)能夠?qū)⑷祟惖恼Z音轉(zhuǎn)換為文字。以下關(guān)于語音識別的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.語音識別系統(tǒng)通常包括聲學(xué)模型、語言模型和解碼器等部分B.語音識別的準(zhǔn)確率受到語音質(zhì)量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語音識別技術(shù)已經(jīng)非常完美，能夠準(zhǔn)確識別各種口音和語速的語音D.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用顯著提高了語音識別的性能和準(zhǔn)確率4、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識別5、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像識別和傳感器數(shù)據(jù)，實時獲取農(nóng)作物的生長參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測病蟲害的發(fā)生，及時采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進(jìn)行農(nóng)作物的種植和管理，無需人工干預(yù)D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率6、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能7、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實際問題。假設(shè)要將一個訓(xùn)練好的人工智能模型部署到移動設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的方法，哪一項是不正確的？（）A.采用量化技術(shù)，減少模型的參數(shù)精度B.進(jìn)行模型剪枝，去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓(xùn)練好的模型原封不動地部署到移動設(shè)備上，不進(jìn)行任何優(yōu)化D.使用知識蒸餾技術(shù)，將復(fù)雜模型的知識遷移到較小的模型中8、在人工智能的情感分析任務(wù)中，比如分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極，以下哪種特征提取方法可能會產(chǎn)生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結(jié)構(gòu)D.基于語義網(wǎng)絡(luò)9、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)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(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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(jié)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(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中10、在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測他們是否會購買某款產(chǎn)品，使用決策樹進(jìn)行建模。那么，關(guān)于決策樹的特點，以下哪一項是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇11、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會受到任何突發(fā)情況的影響D.實時更新路況信息，動態(tài)調(diào)整配送路徑，提高配送效率12、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預(yù)測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風(fēng)格和體裁，能夠生成通用的文本13、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗證B.知識圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識圖譜需要對知識進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構(gòu)建完成，就無需更新和維護(hù)，因為知識是固定不變的14、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯15、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動識別手寫數(shù)字的系統(tǒng)，需要從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類問題上具有較大的優(yōu)勢，同時能夠適應(yīng)不同的書寫風(fēng)格和變形？（）A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.支持向量機(jī)（SVM）二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在社會發(fā)展綜合評估和決策支持中的作用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能市場趨勢分析中的作用。3、（本題5分）解釋目標(biāo)檢測在計算機(jī)視覺中的方法。4、（本題5分）解釋半監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點和應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個圖像分類模型，對衛(wèi)星圖像中的自然災(zāi)害進(jìn)行分類，如洪水、火災(zāi)等。2、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個圖像超分辨率模型，提高低分辨率圖像的質(zhì)量。3、（本題5分）利用Python的PyTorch庫，構(gòu)建一個變分自編碼器（VAE）模型，對音樂旋律數(shù)據(jù)進(jìn)行生成和潛在空間的探索。分析生成的音樂旋律的創(chuàng)新性和合理性。4、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個生成對抗模仿學(xué)習(xí)模型，讓智能體從專家示范中學(xué)習(xí)策略，評估學(xué)習(xí)效果。5、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個圖像壓縮算法，提高壓縮比和圖像質(zhì)量。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察一個基于人工