江南大學(xué)《智能優(yōu)化方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁江南大學(xué)《智能優(yōu)化方法》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、人工智能中的計算機視覺技術(shù)能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計算機視覺的描述，不準確的是（）A.目標檢測、圖像分類和語義分割是計算機視覺中的常見任務(wù)B.計算機視覺技術(shù)可以應(yīng)用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域C.計算機視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)極大地推動了計算機視覺技術(shù)的發(fā)展2、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實現(xiàn)自動化控制，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件，自動調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語音識別和自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約3、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險評估、投資決策和欺詐檢測等。假設(shè)一個銀行正在使用人工智能進行風(fēng)險評估，以下關(guān)于金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨立做出準確的風(fēng)險評估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗，可以更有效地進行金融風(fēng)險評估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險和監(jiān)管挑戰(zhàn)4、對于一個智能聊天機器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個復(fù)雜且含義模糊的問題，聊天機器人要準確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復(fù)B.運用深度學(xué)習(xí)模型，如Transformer架構(gòu)進行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成，限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)5、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，強化學(xué)習(xí)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(shè)一個機器人需要學(xué)會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設(shè)計D.機器人的硬件性能6、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說法，哪一項是不正確的？（）A.可解釋性對于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤7、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結(jié)合使用以提高分割效果8、在人工智能的教育應(yīng)用中，個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。假設(shè)要開發(fā)一個這樣的系統(tǒng)，需要準確評估學(xué)生的知識水平和學(xué)習(xí)能力。以下哪種評估方法和模型在實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)方面最為準確和有效？（）A.基于標準化測試的評估B.基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的動態(tài)評估C.教師的主觀評價D.同學(xué)之間的相互評價9、人工智能中的語音識別技術(shù)在智能語音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語音識別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能，以下關(guān)于解決方法的說法，哪一項是不正確的？（）A.使用更先進的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語音信號的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)10、在人工智能的強化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時面臨高風(fēng)險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優(yōu)動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經(jīng)驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用11、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12、在人工智能的可解釋性研究中，對于一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過程D.以上都是13、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14、在人工智能的倫理和社會影響方面，存在許多需要思考的問題。假設(shè)一個基于人工智能的招聘系統(tǒng)根據(jù)候選人的簡歷和面試表現(xiàn)進行篩選。以下關(guān)于這種系統(tǒng)可能帶來的潛在問題，哪一項是最值得關(guān)注的？（）A.系統(tǒng)可能會因為數(shù)據(jù)偏差而對某些群體產(chǎn)生不公平的篩選結(jié)果B.系統(tǒng)的決策過程過于透明，導(dǎo)致企業(yè)招聘策略被競爭對手輕易了解C.系統(tǒng)可能會過于依賴簡歷信息，而忽略了候選人的實際能力和潛力D.系統(tǒng)的運行成本過高，對企業(yè)造成經(jīng)濟負擔(dān)15、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進行決策。假設(shè)要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇16、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設(shè)一個用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進行調(diào)整17、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)一個醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來給出診斷建議。以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因為其基于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果更準確B.醫(yī)生仍需對系統(tǒng)的診斷結(jié)果進行最終判斷和綜合考量，因為存在數(shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響18、在人工智能的目標檢測任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是19、在人工智能的研究中，遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù)，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行再訓(xùn)練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域20、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標來衡量模型的性能。假設(shè)評估一個分類模型，以下關(guān)于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應(yīng)用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能中的優(yōu)化問題和求解方法。2、（本題5分）解釋人工智能在智能倉儲庫存控制中的策略。3、（本題5分）簡述自然語言處理的任務(wù)和挑戰(zhàn)。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫色彩搭配建議系統(tǒng)，討論其如何提供合適的色彩搭配方案。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測的項目，包括監(jiān)測手段和防治建議。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能舞蹈動作編排系統(tǒng)，探討其如何根據(jù)音樂和主題生成舞蹈動作。4、（本題5分）剖析某智能陶瓷燒制工藝優(yōu)化系統(tǒng)中人工智能的溫度