華南農(nóng)業(yè)大學(xué)珠江學(xué)院《智能控制終端技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)華南農(nóng)業(yè)大學(xué)珠江學(xué)院《智能控制終端技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第一學(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、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)2、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機(jī)梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用3、在人工智能的音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可以生成音樂(lè)作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關(guān)于人工智能音樂(lè)創(chuàng)作的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂(lè)風(fēng)格和作曲家的特點(diǎn)B.能夠完全替代人類音樂(lè)家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂(lè)可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)4、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5、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，并在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)B.從簡(jiǎn)單的句子生成開(kāi)始，逐漸過(guò)渡到復(fù)雜的文章生成C.不使用任何先驗(yàn)知識(shí)或語(yǔ)言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)D.引入對(duì)抗訓(xùn)練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性6、在人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中，目標(biāo)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)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、人工智能中的知識(shí)圖譜用于表示實(shí)體之間的關(guān)系和知識(shí)。假設(shè)一個(gè)知識(shí)圖譜被用于智能問(wèn)答系統(tǒng)，以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，正確的是：（）A.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的，不能進(jìn)行更新和擴(kuò)展B.知識(shí)圖譜能夠自動(dòng)從大量文本中抽取知識(shí)，無(wú)需人工干預(yù)C.可以通過(guò)知識(shí)圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識(shí)和關(guān)系D.知識(shí)圖譜只適用于特定領(lǐng)域的知識(shí)表示，通用性較差9、在人工智能的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設(shè)車輛面臨復(fù)雜的交通場(chǎng)景，包括多個(gè)車輛、行人、交通信號(hào)燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術(shù)或方法是至關(guān)重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學(xué)習(xí)模型，自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策模式C.隨機(jī)決策，根據(jù)概率選擇行動(dòng)D.不考慮其他車輛和行人，只關(guān)注自身車輛的狀態(tài)10、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，需要將人類的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語(yǔ)速和背景噪音下的語(yǔ)音，為了提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標(biāo)注語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡(jiǎn)單的聲學(xué)模型，減少計(jì)算復(fù)雜度C.忽略背景噪音，只關(guān)注語(yǔ)音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對(duì)原始語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別11、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。假設(shè)已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型D.對(duì)原模型進(jìn)行壓縮12、在開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠與人類進(jìn)行自然流暢對(duì)話的人工智能聊天機(jī)器人時(shí)，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個(gè)方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語(yǔ)言模型的訓(xùn)練B.對(duì)話管理策略C.情感分析能力D.知識(shí)圖譜的構(gòu)建13、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實(shí)際問(wèn)題。假設(shè)要將一個(gè)訓(xùn)練好的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的方法，哪一項(xiàng)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(dòng)地部署到移動(dòng)設(shè)備上，不進(jìn)行任何優(yōu)化D.使用知識(shí)蒸餾技術(shù)，將復(fù)雜模型的知識(shí)遷移到較小的模型中14、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，為了提高翻譯的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，尤其是對(duì)于具有特定領(lǐng)域知識(shí)的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規(guī)模通用語(yǔ)料庫(kù)B.引入領(lǐng)域特定的詞典和知識(shí)C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)D.以上都是15、在人工智能的自動(dòng)駕駛場(chǎng)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(shí)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)述數(shù)據(jù)隱私保護(hù)在人工智能中的重要性。2、（本題5分）解釋人工智能在投資組合管理中的策略。3、（本題5分）解釋人工智能中的隱私保護(hù)措施。4、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能人力資源員工滿意度分析中的技術(shù)。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)（MLP）模型，用于對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。要求模型至少包含兩個(gè)隱藏層，使用隨機(jī)梯度下降（SGD）優(yōu)化器進(jìn)行訓(xùn)練，并在測(cè)試集上評(píng)估模型的準(zhǔn)確率。2、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的文本生成模型。生成富有創(chuàng)意和多樣性的文本內(nèi)容。3、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑，使其在最短時(shí)間內(nèi)到達(dá)目標(biāo)位置，同時(shí)避免障礙物。4、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)決策樹(shù)算法對(duì)乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。展示決策樹(shù)的生成過(guò)程，通過(guò)交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)的超參數(shù)，并計(jì)算模型在測(cè)試集上的F1分?jǐn)?shù)。5、（本題5分）基于Python的OpenCV庫(kù)和深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的物體追蹤系統(tǒng)。能夠在視頻流中準(zhǔn)確追蹤一個(gè)特定的物體，如一個(gè)移動(dòng)的籃球，并記錄其運(yùn)動(dòng)軌跡。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本