武漢工程大學《ROS機器人基礎》2023-2024學年第一學期期末試卷

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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15個小題，每小題1分，共15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、人工智能在氣象預測中的應用具有挑戰(zhàn)性。假設要利用人工智能模型預測未來幾天的天氣情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對氣象數(shù)據(jù)進行標準化處理，使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對數(shù)據(jù)進行降維處理，減少計算量D.隨機打亂數(shù)據(jù)的順序，增加數(shù)據(jù)的隨機性2、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設一個人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策，以下關(guān)于這種應用可能帶來的問題，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見，保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明，可能導致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無需對人工智能招聘系統(tǒng)的決策負責，因為是算法自動做出的決策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會對求職者的個人隱私造成任何威脅3、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設要訓練一個大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，正確的是：（）A.普通的個人電腦就能夠滿足訓練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計算平臺可以提供強大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓練復雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實質(zhì)性的幫助4、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓練來生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強等領域取得了顯著的成果C.GAN的訓練過程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓練不穩(wěn)定等5、人工智能在自動駕駛領域有著廣闊的應用前景。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關(guān)于人工智能在自動駕駛中的描述，哪一項是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動駕駛系統(tǒng)做出準確決策的基礎B.深度學習算法可以識別道路標志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動駕駛系統(tǒng)能夠在所有復雜的路況下做出完美無誤的決策，無需人類干預D.為了確保安全，自動駕駛系統(tǒng)需要具備應對突發(fā)情況的能力和冗余機制6、在人工智能的發(fā)展歷程中，深度學習技術(shù)的出現(xiàn)帶來了重大突破。假設我們正在研究圖像識別任務，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行訓練，以識別不同的物體和場景。深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)時具有獨特的優(yōu)勢。那么，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠自動提取圖像的特征，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，無需對圖像進行預處理C.其訓練過程需要大量的計算資源和時間D.對于復雜的圖像分類任務，準確率通常高于傳統(tǒng)機器學習算法7、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是8、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關(guān)重要。假設要評估一個二分類模型的性能，除了準確率之外，以下哪種指標在某些情況下更能反映模型的實際效果，特別是當類別分布不均衡時？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差9、在人工智能的語音識別任務中，噪聲環(huán)境會對識別準確率產(chǎn)生顯著影響。假設要提高在嘈雜環(huán)境下的語音識別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復雜的聲學模型C.優(yōu)化語音信號的預處理D.提高麥克風的質(zhì)量10、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B.計算機視覺技術(shù)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(shù)的發(fā)展11、人工智能中的弱人工智能和強人工智能是兩個不同的概念。假設我們在討論人工智能的發(fā)展階段，以下關(guān)于弱人工智能和強人工智能的描述，哪一項是正確的？（）A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強人工智能目前已經(jīng)廣泛應用于各個領域C.弱人工智能只能完成特定的任務，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強人工智能的關(guān)鍵在于計算能力12、在人工智能的語音識別領域，假設要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語音識別系統(tǒng)只需要對清晰、標準的語音進行訓練，就能應對各種復雜情況B.增加訓練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的識別能力C.語音識別的準確率只取決于聲學模型，與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識別技術(shù)已經(jīng)能夠達到100%的準確率，無需進一步改進13、在人工智能的應用中，語音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設要為一款智能導航應用開發(fā)語音合成功能，以下哪個因素對于合成語音的質(zhì)量影響最大？（）A.語音的音色選擇B.文本的語法結(jié)構(gòu)C.語音的韻律和語調(diào)D.文本的詞匯量14、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)具有應用價值。假設一個工廠要利用人工智能檢測產(chǎn)品缺陷，以下關(guān)于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像分析和機器學習算法，自動識別產(chǎn)品表面的缺陷B.可以對大量的檢測數(shù)據(jù)進行學習，不斷提高缺陷檢測的準確率C.人工智能檢測系統(tǒng)能夠完全取代人工檢測，不需要人工復檢D.結(jié)合深度學習模型和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，提高檢測的可靠性15、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來實現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項是錯誤的？（）A.由生成器和判別器兩個部分組成，它們通過相互對抗來學習B.生成器的目標是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強，生成器就越難學習到有效的特征D.GAN的訓練過程是穩(wěn)定的，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在保險行業(yè)的風險評估和定價。2、（本題5分）說明人工智能在音頻處理和音樂創(chuàng)作中的探索。3、（本題5分）簡述人工智能在社會信任和合作機制建設中的貢獻。4、（本題5分）簡述K-Means聚類算法的步驟和優(yōu)缺點。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用機器學習算法對地震數(shù)據(jù)進行分析，預測地震的發(fā)生時間和地點，為防災減災提供支持。2、（本題5分）在Python中，運用蟻群算法解決一個路徑規(guī)劃問題。定義地圖環(huán)境，設置螞蟻的行為規(guī)則和信息素更新策略，展示算法找到的最優(yōu)路徑。3、（本題5分）運用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的目標進行跟蹤。選擇合適的跟蹤算法，對視頻中的特定目標進行持續(xù)跟蹤，并輸出目標的運動軌跡。4、（本題5分）利用深度學習框架構(gòu)建一個自動編碼器，對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮和重建，觀察重建效果并分析模型性能。5、（本題5分）運用深度學習框架構(gòu)建一個自然語言問答系統(tǒng)，回答復雜的問題，提高回答的準確性和深度。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以