南京師范大學中北學院《智能信息處理》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南京師范大學中北學院

《智能信息處理》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、人工智能中的無人駕駛技術面臨著眾多技術和法律挑戰(zhàn)。假設我們在討論無人駕駛汽車的責任歸屬問題，以下關于無人駕駛責任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責任的判定應該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔責任C.法律法規(guī)需要隨著技術發(fā)展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔一定責任2、在人工智能的圖像生成領域，例如生成逼真的藝術作品或虛擬場景，以下哪種技術的發(fā)展起到了關鍵作用？（）A.生成對抗網(wǎng)絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機3、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設要對醫(yī)學影像中的病變區(qū)域進行分割，以下關于圖像分割技術的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復雜的醫(yī)學影像時效果總是優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（FCN）在醫(yī)學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結果只取決于所使用的算法，與圖像的質量和分辨率無關D.圖像分割技術在醫(yī)學領域的應用已經(jīng)非常成熟，不需要進一步的研究和改進4、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡（CapsuleNetwork）”的主要優(yōu)勢是？（）A.對姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓練速度D.增強可解釋性5、在人工智能的異常檢測任務中，例如檢測網(wǎng)絡中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設正常數(shù)據(jù)的模式較為復雜，而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學習方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學習方法，使用有標注的異常數(shù)據(jù)進行訓練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常6、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學習就能表現(xiàn)良好7、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過濾進行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結合內容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應用戶興趣的變化8、當利用人工智能進行藥物研發(fā)，例如預測藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學信息學和分子模擬B.生物醫(yī)學數(shù)據(jù)和機器學習C.藥物臨床試驗數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析D.以上都是9、人工智能中的語音識別技術能夠將人類的語音轉換為文字。以下關于語音識別的敘述，不準確的是（）A.語音識別系統(tǒng)通常包括聲學模型、語言模型和解碼器等部分B.語音識別的準確率受到語音質量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語音識別技術已經(jīng)非常完美，能夠準確識別各種口音和語速的語音D.深度學習的應用顯著提高了語音識別的性能和準確率10、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設要為用戶提供個性化的推薦服務，以下關于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結合了多種推薦方法的優(yōu)點，能夠提供更準確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無法滿足所有用戶的需求11、當利用人工智能進行文本摘要生成，從長篇文章中提取關鍵信息并形成簡潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是12、人工智能在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設要開發(fā)一個能夠識別水果種類的圖像識別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關于圖像數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最關鍵的？（）A.對圖像進行裁剪和旋轉，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對圖像進行增強和去噪處理，提高圖像質量D.隨機打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性13、人工智能是當前科技領域的熱門話題，其應用涵蓋了眾多領域。以下關于人工智能的定義，不準確的是（）A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學B.人工智能是指讓計算機像人類一樣思考和行動，能夠自主地解決各種復雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓練來實現(xiàn)對特定任務的預測和決策，不涉及對智能本質的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學習知識、進行推理和決策，并能夠與人類進行交互的智能體14、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15、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。假設一個企業(yè)要部署智能客服系統(tǒng)。以下關于智能客服的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務的響應速度B.可以通過不斷學習和優(yōu)化，提高回答的準確性和滿意度C.智能客服能夠完全理解客戶的復雜情感和意圖，提供個性化的服務D.與人工客服相結合，可以提供更優(yōu)質的客戶服務體驗16、人工智能在醫(yī)療領域有著廣泛的應用前景，例如疾病診斷、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像分析等。以下關于人工智能在醫(yī)療領域應用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病的早期診斷和預測B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過程C.雖然人工智能在醫(yī)療領域有諸多應用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗D.人工智能在醫(yī)療領域的應用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風險和挑戰(zhàn)17、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應用越來越普遍。假設要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個人興趣D.隨機推薦商品，期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣18、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設我們要利用深度學習模型診斷肺部CT影像中的結節(jié)，以下關于模型訓練的說法，哪一項是正確的？（）A.可以使用少量標注數(shù)據(jù)獲得準確的診斷結果B.模型的泛化能力對于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強技術可以提高模型的魯棒性D.不需要對模型進行驗證和評估19、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結果。以下關于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預處理，消除可能導致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標，對模型進行監(jiān)測和改進20、在人工智能的圖像語義分割任務中，需要將圖像中的每個像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進行訓練B.采用簡單的分割算法，降低計算復雜度C.忽略物體邊界的像素，只關注主要區(qū)域D.不進行任何預處理，直接對原始圖像進行分割21、人工智能在自動駕駛領域的應用面臨著諸多技術和法律挑戰(zhàn)。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預設的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數(shù)據(jù)進行分析22、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）具有強大的生成能力。假設使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，哪一項是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優(yōu)化B.GAN可以學習到數(shù)據(jù)的分布特征，從而生成新的、與真實數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質量和真實性上可以與真實拍攝的圖像完全無法區(qū)分D.調整GAN的網(wǎng)絡結構和訓練參數(shù)可以影響生成圖像的效果23、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24、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關于機器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結構的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質量已經(jīng)超越了人類翻譯25、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內容。以下關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B.計算機視覺技術可以應用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領域C.計算機視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學習算法的出現(xiàn)極大地推動了計算機視覺技術的發(fā)展二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談人工智能在天文觀測中的作用。2、（本題5分）談談人工智能在智能項目資源調度中的應用。3、（本題5分）簡述人工智能在成本控制中的應用。4、（本題5分）說明人工智能在社會創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展解決方案中的潛力。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能寵物健康監(jiān)測系統(tǒng)，分析其如何通過傳感器數(shù)據(jù)評估寵物健康狀況。2、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能戲曲唱腔分析系統(tǒng)，分析其如何解析唱腔特點和流派風格。3、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂人才評估與發(fā)展系統(tǒng)，討論其如何評估音樂人才的潛力和發(fā)展方向。4、（本題5分）以某智能語音助手為例，探討人工智能在自然語言處理方面的應用，包括語音識別和語義理解。5、（本題5分）分析一個基于人工智能的電子競技比賽戰(zhàn)術分析系統(tǒng)，討論其分析深度和實用性。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）利用深度學習框架TensorFlow或PyTorch，構建一個簡單