遼源職業(yè)技術(shù)學(xué)院《輕化工程專業(yè)發(fā)展概論》2023-2024學(xué)年第一學(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，共3頁遼源職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《輕化工程專業(yè)發(fā)展概論》2023-2024學(xué)年第一學(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30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在人工智能的語音合成任務(wù)中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設(shè)需要模擬不同人的聲音特點(diǎn)和情感表達(dá)，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的語音合成模型，學(xué)習(xí)語音特征B.使用固定的語音模板，進(jìn)行簡單組合C.隨機(jī)生成語音的音調(diào)和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音2、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶信用評(píng)估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場(chǎng)環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類專家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性和效率3、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問題中，假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法，哪一項(xiàng)是最具爭(zhēng)議的？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全，因?yàn)樗麄兪擒囕v的使用者B.隨機(jī)做出選擇，將命運(yùn)交給概率C.設(shè)計(jì)算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進(jìn)行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略，用戶無法干預(yù)4、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)時(shí)間、答題情況等B.收集學(xué)生的個(gè)人興趣愛好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績，了解其知識(shí)掌握程度D.通過問卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好5、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)高精度的圖像識(shí)別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和增強(qiáng)等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量6、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一個(gè)銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(dú)立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對(duì)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(yàn)，可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn)7、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識(shí)，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能8、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是9、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市計(jì)劃廣泛部署具有人臉識(shí)別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.需要考慮個(gè)人隱私保護(hù)，確保人臉識(shí)別數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和使用B.應(yīng)該評(píng)估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險(xiǎn)C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會(huì)影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過程中，表達(dá)自己的意見和關(guān)切10、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11、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)報(bào)表等信息。以下關(guān)于選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法的考慮，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.選擇簡單直觀的線性回歸算法，因?yàn)槠湟子诶斫夂徒忉孊.采用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式C.運(yùn)用決策樹算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機(jī)選擇一種算法，碰碰運(yùn)氣12、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對(duì)這種情況？（）A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是13、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識(shí)和模型來解決新的問題。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到小樣本的特定領(lǐng)域圖像分類任務(wù)中。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取部分應(yīng)用到新任務(wù)中，并在新數(shù)據(jù)上微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠有效解決新任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預(yù)訓(xùn)練模型的輸出結(jié)果，無需任何調(diào)整，就能在新任務(wù)中取得好的效果D.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略對(duì)于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要14、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能的人工智能圖像識(shí)別系統(tǒng)，用于識(shí)別不同種類的動(dòng)物。在訓(xùn)練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯15、在開發(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16、人工智能中的知識(shí)表示和推理是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識(shí)表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識(shí)和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯17、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場(chǎng)景，需要在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則18、人工智能中的語音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)我們要為一款智能語音助手開發(fā)語音合成功能，以下關(guān)于語音合成的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過拼接預(yù)先錄制的語音片段來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成更自然的語音語調(diào)C.語音合成的質(zhì)量只取決于聲學(xué)模型D.韻律和情感的表達(dá)是語音合成中的重要挑戰(zhàn)19、在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，決策樹是一種常見的算法。假設(shè)我們要根據(jù)一些用戶的特征來預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購買某款產(chǎn)品，使用決策樹進(jìn)行建模。那么，關(guān)于決策樹的特點(diǎn)，以下哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規(guī)則清晰明了B.對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)D.決策樹的構(gòu)建不需要進(jìn)行特征選擇20、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測(cè)的比例B.召回率，即模型正確識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異21、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要22、在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間23、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯24、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對(duì)個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí)，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮25、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識(shí)的系統(tǒng)。假設(shè)有一個(gè)用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識(shí)的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識(shí)C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時(shí)間和專業(yè)知識(shí)D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)26、人工智能中的自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù)，需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級(jí)和交貨日期等約束條件。以下哪種自動(dòng)規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法27、在人工智能的發(fā)展歷程中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)帶來了重大突破。假設(shè)我們正在研究圖像識(shí)別任務(wù)，需要對(duì)大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以識(shí)別不同的物體和場(chǎng)景。深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。那么，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠自動(dòng)提取圖像的特征，減少了人工特征工程的工作量B.可以處理任意大小的圖像輸入，無需對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理C.其訓(xùn)練過程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.對(duì)于復(fù)雜的圖像分類任務(wù)，準(zhǔn)確率通常高于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法28、人工智能中的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）旨在自動(dòng)化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設(shè)一個(gè)企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，希望使用AutoML來構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.AutoML可以自動(dòng)搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家手動(dòng)構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預(yù)和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性29、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)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實(shí)圖像和生成的圖像B.訓(xùn)練過程中，生成器和判別器的性能會(huì)交替提升，直到達(dá)到平衡C.一旦GAN訓(xùn)練完成，生成器就能夠獨(dú)立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性30、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)之分二、操作題