銀川能源學院《人工智能與智能計算》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁銀川能源學院《人工智能與智能計算》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對大量文本進行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述，哪一項是不準確的？（）A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于計算機處理和計算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達能力越強，但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進行更新和優(yōu)化2、在人工智能的發(fā)展歷程中，機器學習算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠預測股票價格走勢的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財務(wù)報表等信息。以下關(guān)于選擇機器學習算法的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.選擇簡單直觀的線性回歸算法，因為其易于理解和解釋B.采用復雜的深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉數(shù)據(jù)中的復雜模式C.運用決策樹算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機選擇一種算法，碰碰運氣3、在人工智能的語音識別領(lǐng)域，假設(shè)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4、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學習和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡(luò)D.語音識別5、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(shè)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6、假設(shè)在一個智能農(nóng)業(yè)的應用中，需要利用人工智能技術(shù)來監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況并預測病蟲害的發(fā)生，以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機器學習模型D.以上都是7、在人工智能的發(fā)展中，倫理原則和規(guī)范的制定至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能倫理原則的敘述，不正確的是（）A.應遵循公平、公正、透明和可解釋的原則，確保人工智能系統(tǒng)的決策不帶有偏見B.要保障人類的安全和福祉，避免人工智能對人類造成潛在的危害C.知識產(chǎn)權(quán)和隱私保護在人工智能倫理中不重要，可以忽略D.鼓勵公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展，促進社會對人工智能的信任8、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(guān)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9、在人工智能的發(fā)展過程中，算力的提升起到了重要的推動作用。假設(shè)一個研究團隊需要進行大規(guī)模的人工智能模型訓練。以下關(guān)于算力對人工智能的影響的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的算力能夠加速模型的訓練過程，縮短研發(fā)周期B.更高的算力可以支持更復雜的模型結(jié)構(gòu)和更多的數(shù)據(jù)處理C.只要有足夠的算力，就可以忽略模型的優(yōu)化和算法的改進D.算力的成本和可獲取性會影響人工智能技術(shù)的應用和推廣10、在深度學習中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是11、人工智能中的機器學習算法可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。假設(shè)要對一組未標記的數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種學習算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學習中的線性回歸算法，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進行分類B.無監(jiān)督學習中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強化學習中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學習最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標記數(shù)據(jù)進行分類12、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化學習系統(tǒng)，能夠根據(jù)學生的學習情況提供定制的學習計劃。以下關(guān)于收集學生學習數(shù)據(jù)的方法，哪一項是需要謹慎處理的？（）A.跟蹤學生在在線學習平臺上的學習時間、答題情況等B.收集學生的個人興趣愛好和家庭背景等信息C.分析學生的作業(yè)和考試成績，了解其知識掌握程度D.通過問卷調(diào)查了解學生的學習風格和偏好13、人工智能在金融欺詐檢測中的應用能夠提高防范能力。假設(shè)一個金融機構(gòu)要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關(guān)于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監(jiān)測和預警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生，無需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機器學習算法，提高檢測的準確性和適應性14、在一個利用人工智能進行天氣預報的系統(tǒng)中，為了提高預測的精度和時效性，以下哪個因素可能是需要重點關(guān)注和改進的？（）A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復雜度和計算效率C.模型的融合和集成D.以上都是15、在開發(fā)一個能夠與人類進行自然流暢對話的人工智能聊天機器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復。為了實現(xiàn)這一目標，以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建16、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫作，同時具有獨特的風格和創(chuàng)造力。以下哪種改進的GAN架構(gòu)或訓練方法能夠更好地實現(xiàn)這一目標？（）A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用17、在人工智能領(lǐng)域，機器學習是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預測疾病，以下關(guān)于機器學習在該場景中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.監(jiān)督學習可以利用有標記的病例數(shù)據(jù)訓練模型，以進行疾病預測B.無監(jiān)督學習能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強化學習可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學習在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預18、在人工智能的醫(yī)療應用中，疾病診斷是一個重要的方向。假設(shè)我們要利用人工智能技術(shù)輔助醫(yī)生診斷心臟病，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析。那么，以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中的作用，哪一項是不準確的？（）A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺的細微模式和關(guān)聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷，獨立做出準確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準確性D.需要結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識進行綜合判斷19、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于醫(yī)學圖像分析，以下關(guān)于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫(yī)學圖像任務(wù)，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行再訓練，可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務(wù)，不能跨越不同領(lǐng)域20、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述人工智能在智能物流資源分配中的策略。2、（本題5分）解釋人工智能在城市規(guī)劃和交通管理中的創(chuàng)新。3、（本題5分）說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應用。4、（本題5分）解釋策略梯度算法的思想。5、（本題5分）談?wù)剻C器學習在人工智能中的地位和作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察某智能廣告投放效果評估系統(tǒng)中人工智能的數(shù)據(jù)分析和策略調(diào)整建議。2、（本題5分）考察某智能民俗文化創(chuàng)意產(chǎn)品開發(fā)系統(tǒng)中人工智能的創(chuàng)意生成和市場適應性評估。3、（本題5分）研究一個利用人工智能進行能源管理的系統(tǒng)，如智能電網(wǎng)中的應用，分析其如何優(yōu)化能源分配和降低消耗。4、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂作品消費者反饋收集系統(tǒng)，討論其如何收集消費者的反饋意見。5、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能裝修設(shè)計系統(tǒng)，探討其如何根據(jù)用戶需求和房屋結(jié)構(gòu)生成設(shè)計方案。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的PyTorch庫，構(gòu)建一個多層