上海科學(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)上?？茖W(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院《機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)實(shí)踐》

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2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、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)中，例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度，以下哪個(gè)方面的考慮可能是至關(guān)重要的？（）A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型C.多目標(biāo)優(yōu)化策略D.以上都是2、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作評(píng)價(jià)中，例如評(píng)價(jià)一幅由人工智能生成的繪畫作品，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的？（）A.創(chuàng)新性和獨(dú)特性B.技術(shù)技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達(dá)和審美價(jià)值D.以上都是3、在人工智能的應(yīng)用中，智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)要為用戶提供個(gè)性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購(gòu)買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)上表現(xiàn)更為出色？（）A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點(diǎn)？（）A.基于注意力機(jī)制的模型，關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析，直接輸出原文的前幾段5、在人工智能的對(duì)話系統(tǒng)中，假設(shè)需要根據(jù)用戶的上下文和歷史對(duì)話信息生成連貫且有針對(duì)性的回復(fù)。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）捕捉序列信息B.只關(guān)注當(dāng)前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對(duì)上下文信息進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析D.隨機(jī)生成回復(fù)，不依賴上下文6、在人工智能的語音識(shí)別任務(wù)中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會(huì)影響識(shí)別效果。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準(zhǔn)確識(shí)別語音的系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵？（）A.聲學(xué)模型的優(yōu)化B.語言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用7、在人工智能的倫理和社會(huì)影響方面，存在許多需要思考的問題。假設(shè)一個(gè)基于人工智能的招聘系統(tǒng)根據(jù)候選人的簡(jiǎn)歷和面試表現(xiàn)進(jìn)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(xiàng)是最值得關(guān)注的？（）A.系統(tǒng)可能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)偏差而對(duì)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(jìng)爭(zhēng)對(duì)手輕易了解C.系統(tǒng)可能會(huì)過于依賴簡(jiǎn)歷信息，而忽略了候選人的實(shí)際能力和潛力D.系統(tǒng)的運(yùn)行成本過高，對(duì)企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)8、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設(shè)要翻譯的文本涉及專業(yè)領(lǐng)域的術(shù)語和特定的文化背景知識(shí)。以下哪種方法能夠提高翻譯的準(zhǔn)確性和專業(yè)性？（）A.使用通用的機(jī)器翻譯模型，不進(jìn)行任何定制B.結(jié)合領(lǐng)域詞典和知識(shí)圖譜進(jìn)行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機(jī)器翻譯D.隨機(jī)選擇翻譯結(jié)果，不考慮準(zhǔn)確性9、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實(shí)體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史人物和事件的知識(shí)圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對(duì)于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價(jià)值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個(gè)人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實(shí)的網(wǎng)絡(luò)傳聞10、在人工智能的圖像語義分割任務(wù)中，需要將圖像中的每個(gè)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(shè)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(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡(jiǎn)單的分割算法，降低計(jì)算復(fù)雜度C.忽略物體邊界的像素，只關(guān)注主要區(qū)域D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對(duì)原始圖像進(jìn)行分割11、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時(shí)間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時(shí)間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會(huì)受到任何突發(fā)情況的影響D.實(shí)時(shí)更新路況信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整配送路徑，提高配送效率12、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一種學(xué)習(xí)方法，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)來調(diào)整自己的行為策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要大量的試驗(yàn)和錯(cuò)誤來找到最優(yōu)策略，計(jì)算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動(dòng)作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有任何先驗(yàn)知識(shí)，完全依靠隨機(jī)探索來學(xué)習(xí)13、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術(shù)可以減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。以下關(guān)于模型壓縮和量化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過剪枝、量化和低秩分解等方法實(shí)現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會(huì)導(dǎo)致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計(jì)算效率C.模型壓縮和量化技術(shù)只適用于小型模型，對(duì)于大型復(fù)雜模型效果不佳D.這些技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署人工智能模型具有重要意義14、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個(gè)因素對(duì)于提高識(shí)別準(zhǔn)確率至關(guān)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、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的人工智能模型，但用戶對(duì)模型的決策過程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測(cè)的？（）A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在公共服務(wù)創(chuàng)新和社會(huì)治理中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在社會(huì)信任和合作機(jī)制建設(shè)中的貢獻(xiàn)。3、（本題5分）簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)別。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運(yùn)用猴群算法解決一個(gè)組合優(yōu)化問題。模擬猴子的跳躍和搜索行為，展示算法的性能。2、（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)的車牌號(hào)碼識(shí)別系統(tǒng)。能夠在不同天氣和光照條件下準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)更新和查詢。3、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，對(duì)大量文本進(jìn)行情感極性判斷。4、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個(gè)函數(shù)的參數(shù)，使其達(dá)到最優(yōu)值，觀察進(jìn)化過程中函數(shù)值的變化。5、（本題5分）運(yùn)用自然語言處理技術(shù)，對(duì)大量的新聞文本進(jìn)行主題分類。使用詞向量模型（如Word2Vec或GloVe）將文本轉(zhuǎn)換為向量，然后使用分類算法進(jìn)行分類，計(jì)算分類的準(zhǔn)確率和召