江蘇旅游職業(yè)學(xué)院《智能移動(dòng)設(shè)備軟件開發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《智能移動(dòng)設(shè)備軟件開發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標(biāo)跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響2、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來實(shí)現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.由生成器和判別器兩個(gè)部分組成，它們通過相互對(duì)抗來學(xué)習(xí)B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強(qiáng)，生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問題3、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠同時(shí)理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說的系統(tǒng)，以下哪種多模態(tài)學(xué)習(xí)方法在整合和理解這些異構(gòu)數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機(jī)制D.混合融合4、情感計(jì)算是人工智能的一個(gè)新興領(lǐng)域，旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類的情感。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關(guān)于情感計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過分析語(yǔ)音、面部表情和文本等多模態(tài)信息來判斷情感B.情感計(jì)算的應(yīng)用可以包括心理咨詢、客戶服務(wù)等領(lǐng)域C.目前的情感計(jì)算技術(shù)已經(jīng)能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地識(shí)別和理解所有復(fù)雜的人類情感D.情感模型的訓(xùn)練需要大量標(biāo)注了情感標(biāo)簽的數(shù)據(jù)5、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(duì)患者數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)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(chǔ)在公共云服務(wù)上，以降低存儲(chǔ)成本6、在人工智能的情感分析任務(wù)中，假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向，以下關(guān)于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡(jiǎn)單直觀，但準(zhǔn)確性較低，容易受到語(yǔ)境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢(shì)和局限性7、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8、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問題。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型由于其內(nèi)部運(yùn)作的復(fù)雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對(duì)于所有類型的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級(jí)之分9、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言。以下關(guān)于自然語(yǔ)言處理的說法，錯(cuò)誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語(yǔ)義理解是自然語(yǔ)言處理中的關(guān)鍵步驟B.機(jī)器翻譯是自然語(yǔ)言處理的重要應(yīng)用之一，但目前的機(jī)器翻譯質(zhì)量已經(jīng)完全達(dá)到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務(wù)都屬于自然語(yǔ)言處理的范疇D.自然語(yǔ)言處理面臨著詞匯歧義、句法結(jié)構(gòu)復(fù)雜和語(yǔ)義理解困難等諸多挑戰(zhàn)10、在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，情感分析是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評(píng)論，以確定消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進(jìn)行情感分析時(shí)，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預(yù)定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），自動(dòng)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動(dòng)化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，如支持向量機(jī)（SVM）11、在人工智能的農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以通過傳感器和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的精細(xì)化管理。假設(shè)要根據(jù)土壤濕度和氣象數(shù)據(jù)決定灌溉量，以下哪個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)的采集和傳輸B.數(shù)據(jù)分析和建模C.灌溉設(shè)備的控制D.傳感器的校準(zhǔn)12、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時(shí)效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無(wú)關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)13、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患14、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，需要將一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)和特定的文化背景知識(shí)。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機(jī)器翻譯模型，不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識(shí)圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機(jī)器翻譯D.隨機(jī)選擇翻譯結(jié)果，不考慮準(zhǔn)確性15、在人工智能的語(yǔ)音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語(yǔ)音，以下關(guān)于語(yǔ)音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語(yǔ)音的特征，但音質(zhì)相對(duì)較差B.拼接合成方法生成的語(yǔ)音自然度高，但需要大量的語(yǔ)音庫(kù)支持C.深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成模型可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語(yǔ)音生成D.語(yǔ)音合成的情感表達(dá)只能通過調(diào)整語(yǔ)音的音調(diào)來實(shí)現(xiàn)16、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越普遍。假設(shè)要為一個(gè)電商平臺(tái)開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮用戶興趣動(dòng)態(tài)變化的方法，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購(gòu)買記錄進(jìn)行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個(gè)人興趣D.隨機(jī)推薦商品，期望能夠滿足用戶的動(dòng)態(tài)興趣17、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術(shù)可以減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。以下關(guān)于模型壓縮和量化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過剪枝、量化和低秩分解等方法實(shí)現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會(huì)導(dǎo)致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計(jì)算效率C.模型壓縮和量化技術(shù)只適用于小型模型，對(duì)于大型復(fù)雜模型效果不佳D.這些技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署人工智能模型具有重要意義18、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，對(duì)抗樣本的存在對(duì)模型的安全性構(gòu)成威脅。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別模型容易受到對(duì)抗樣本的攻擊，導(dǎo)致錯(cuò)誤的分類結(jié)果。以下哪種方法在提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型正則化C.對(duì)抗訓(xùn)練D.以上方法綜合運(yùn)用19、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域的探索引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用人工智能生成音樂作品，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)大量的音樂作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂家合作，共同創(chuàng)作出獨(dú)特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術(shù)價(jià)值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創(chuàng)作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創(chuàng)造力20、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)一個(gè)用于信用評(píng)估的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復(fù)雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確就行B.可解釋性只對(duì)研究人員有意義，對(duì)于實(shí)際應(yīng)用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強(qiáng)用戶對(duì)模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無(wú)法解釋的黑盒部分二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能質(zhì)量追溯中的技術(shù)。2、（本題5分）解釋情感分析在自然語(yǔ)言處理中的重要性。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茇?cái)務(wù)管理投資決策中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用和風(fēng)險(xiǎn)。5、（本題5分）解釋人工智能在智能企業(yè)文化建設(shè)評(píng)估中的方法。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能民間藝術(shù)創(chuàng)新發(fā)展系統(tǒng)，討論其如何推動(dòng)民間藝術(shù)的創(chuàng)新。2、（本題5分）考察一款智能交通管理系統(tǒng)中人工智能的運(yùn)用，如交通流量預(yù)測(cè)和信號(hào)燈控制。3、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能游戲開發(fā)工具，分析其如何生成游戲內(nèi)容和提升玩家體驗(yàn)。4、（本題5分）研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行客戶滿意度預(yù)測(cè)的模型，分析其數(shù)據(jù)來源和預(yù)測(cè)能力。5、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能酒店客房服務(wù)管理系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)客人需求提供個(gè)性化服務(wù)。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）運(yùn)用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)行人的跟蹤