哈爾濱信息工程學(xué)院《智能終端軟件開(kāi)發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(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)哈爾濱信息工程學(xué)院《智能終端軟件開(kāi)發(fā)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、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、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)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(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過(guò)高，不具有實(shí)際推廣價(jià)值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲(chóng)害信息等，可以提高病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)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(duì)人工智能應(yīng)用的效果沒(méi)有影響2、知識(shí)圖譜在人工智能中用于整合和表示知識(shí)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)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(wú)需對(duì)知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證B.知識(shí)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(shí)圖譜需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢(xún)和推理D.知識(shí)圖譜一旦構(gòu)建完成，就無(wú)需更新和維護(hù)，因?yàn)橹R(shí)是固定不變的3、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(hù)對(duì)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(huì)產(chǎn)生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語(yǔ)法結(jié)構(gòu)D.基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)4、人工智能中的知識(shí)圖譜技術(shù)可以將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式表示，為智能應(yīng)用提供豐富的語(yǔ)義信息。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識(shí)抽取和融合方面最為關(guān)鍵？（）A.自然語(yǔ)言處理技術(shù)B.圖像識(shí)別技術(shù)C.音頻處理技術(shù)D.以上技術(shù)綜合運(yùn)用5、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進(jìn)行癌癥檢測(cè)，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多，模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的驗(yàn)證和監(jiān)管6、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn)，為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可以完全取代教師的作用，實(shí)現(xiàn)教育的自動(dòng)化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量，但也需要關(guān)注學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題7、知識(shí)圖譜是人工智能中用于表示知識(shí)和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)基于知識(shí)圖譜來(lái)回答用戶(hù)的問(wèn)題。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.知識(shí)圖譜將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來(lái)，便于知識(shí)的表示和查詢(xún)B.可以通過(guò)從大量文本中自動(dòng)抽取信息來(lái)構(gòu)建知識(shí)圖譜C.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的，一旦構(gòu)建完成就無(wú)需更新D.結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答和推理8、在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，情感分析是一項(xiàng)常見(jiàn)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)品的情感傾向是積極、消極還是中性?？紤]到語(yǔ)言的復(fù)雜性和多義性，以及評(píng)論中可能存在的諷刺、反語(yǔ)等情況，以下哪種方法在進(jìn)行情感分析時(shí)更為有效？（）A.基于詞典的方法，通過(guò)查找情感詞來(lái)判斷情感B.基于規(guī)則的方法，制定一系列的規(guī)則來(lái)判斷情感C.深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)文本進(jìn)行建模D.人工閱讀和判斷，確保準(zhǔn)確性9、人工智能中的異常檢測(cè)在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測(cè)等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為，以下關(guān)于異常檢測(cè)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)模型的方法B.基于聚類(lèi)的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測(cè)不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征10、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個(gè)因素對(duì)于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇11、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心要通過(guò)人工智能分配計(jì)算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無(wú)需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況12、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)人工智能模型，同時(shí)保護(hù)各自的數(shù)據(jù)隱私，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，直接合并各機(jī)構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過(guò)程中不存在通信開(kāi)銷(xiāo)和安全風(fēng)險(xiǎn)C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的模型，對(duì)于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用13、在人工智能的對(duì)話系統(tǒng)中，假設(shè)需要根據(jù)用戶(hù)的上下文和歷史對(duì)話信息生成連貫且有針對(duì)性的回復(fù)。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）捕捉序列信息B.只關(guān)注當(dāng)前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對(duì)上下文信息進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析D.隨機(jī)生成回復(fù)，不依賴(lài)上下文14、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(guò)擬合C.提高模型精度D.以上都是15、人工智能在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.聲學(xué)模型用于分析語(yǔ)音的聲學(xué)特征，語(yǔ)言模型用于理解語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語(yǔ)音識(shí)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(duì)大量不同口音和背景噪音的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能客服質(zhì)量提升中的作用。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)增強(qiáng)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谔煳挠^測(cè)中的作用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在社會(huì)信任和合作機(jī)制建設(shè)中的貢獻(xiàn)。三、操作題（本大題共5個(gè)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(gè)語(yǔ)音合成模型，生成具有不同音色和語(yǔ)調(diào)的語(yǔ)音。2、（本題5分）使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型，對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中的多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)。調(diào)整模型參數(shù)以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率和召回率。3、（本題5分）利用Python的Keras庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管理模型。優(yōu)化貨物的存儲(chǔ)位置和出庫(kù)順序，提高倉(cāng)儲(chǔ)效率。4、（本題5分）使用聚類(lèi)算法對(duì)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病基因和生物標(biāo)志物，為精準(zhǔn)醫(yī)療提供支持。5、（本題5分）使用Python中的Keras庫(kù)，搭建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配模型，例如在云計(jì)算環(huán)境中合理分配計(jì)算資源。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行書(shū)法