江南大學《智慧城市技術導論》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《智慧城市技術導論》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.樸素貝葉斯2、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用越來越廣泛。假設利用人工智能輔助醫(yī)生診斷X光片，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速檢測出影像中的異常區(qū)域，提高診斷效率B.可以為醫(yī)生提供量化的分析指標和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結果總是準確無誤的，醫(yī)生可以完全依賴D.醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗在結合人工智能診斷結果時仍然非常重要3、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標來衡量模型的性能。假設一個圖像分類模型，以下關于模型評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一重要的評估指標，其他指標如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準確率可能會產(chǎn)生誤導，應該使用更合適的指標如召回率和F1值C.模型評估指標只與模型的架構有關，與數(shù)據(jù)分布無關D.選擇評估指標時不需要考慮具體的應用場景和需求4、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關重要。假設要解決一個復雜的優(yōu)化問題。以下關于人工智能算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優(yōu)解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發(fā)，適用于求解組合優(yōu)化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復雜度，與實際應用中的數(shù)據(jù)特點和計算環(huán)境無關5、人工智能中的強化學習可以應用于機器人控制。假設一個機器人需要通過強化學習學會在復雜環(huán)境中行走和避障，以下關于機器人強化學習的描述，正確的是：（）A.機器人可以在沒有任何先驗知識的情況下，通過隨機探索快速學會有效的行走和避障策略B.強化學習中的獎勵設置對機器人的學習效果沒有關鍵影響，只要有獎勵就行C.結合機器人的物理模型和環(huán)境模型，可以為強化學習提供更好的先驗知識，加速學習過程D.機器人的強化學習只適用于簡單的環(huán)境，對于復雜多變的真實環(huán)境無法應用6、在人工智能的圖像識別任務中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）被廣泛應用。假設要設計一個用于識別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，以下哪個因素對于提高識別準確率至關重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量7、在人工智能領域，機器學習是重要的分支之一。假設一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預測疾病，以下關于機器學習在該場景中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.監(jiān)督學習可以利用有標記的病例數(shù)據(jù)訓練模型，以進行疾病預測B.無監(jiān)督學習能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結構，輔助診斷C.強化學習可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學習在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預8、當利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復雜的深度學習模型D.以上都是9、人工智能中的多模態(tài)學習旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等。假設要開發(fā)一個能夠同時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)學習方法在整合和理解這些異構數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機制D.混合融合10、在人工智能的藝術創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會引發(fā)關于作品原創(chuàng)性和版權的爭議？（）A.基于已有作品的風格進行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術作品C.人類藝術家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能11、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結構。假設我們要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜的說法，哪一項是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實關系B.構建知識圖譜不需要領域?qū)＜业膮⑴cC.可以通過知識圖譜進行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易12、在人工智能的機器人控制領域，強化學習可以讓機器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設一個機器人需要學會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學習的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設計D.機器人的硬件性能13、人工智能在藝術創(chuàng)作領域的探索引起了廣泛關注。假設要利用人工智能生成音樂作品，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，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)作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術價值和創(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14、人工智能在物流領域的應用能夠提高物流效率和服務質(zhì)量。以下關于人工智能在物流應用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術實現(xiàn)貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領域的應用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護等挑戰(zhàn)D.物流領域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求15、在人工智能的發(fā)展中，機器學習是一個重要的分支。假設一個醫(yī)療團隊想要利用機器學習來預測某種疾病的發(fā)病風險，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習慣、病史等多維度信息。在選擇機器學習算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特點、模型的復雜度和預測的準確性等因素。以下哪種機器學習算法可能最適合這個任務？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進行預測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關系進行預測C.支持向量機算法，尋找最優(yōu)分類超平面進行分類預測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進行分類二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述線性回歸模型的原理和應用。2、（本題5分）簡述人工智能在文學創(chuàng)作中的應用。3、（本題5分）簡述人工智能在公共服務創(chuàng)新和社會治理中的應用。4、（本題5分）談談問答系統(tǒng)的構建方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用機器學習算法對交通流量數(shù)據(jù)進行預測，為交通管理和規(guī)劃提供決策支持。2、（本題5分）利用Scikit-learn中的集成學習算法（如隨機森林或Adaboost），對信用卡欺詐數(shù)據(jù)進行檢測。分析模型的性能和特征的重要性。3、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現(xiàn)一個實時的交通信號燈識別系統(tǒng)。能夠在車輛行駛過程中準確識別出前方交通信號燈的狀態(tài)，并給出相應的提示。4、（本題5分）運用OpenCV和深度學習模型，實現(xiàn)對行人的跟蹤和計數(shù)。在公共場所的視頻流中準確跟蹤行人并統(tǒng)計人數(shù)。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的隨機森林分類算法，對醫(yī)療圖像進行疾病診斷。評估模型的診斷準確率和泛化能力。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析一個利用人工智能進行智能書法作品