甘肅警察職業(yè)學(xué)院《智能終端開(kāi)發(fā)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
甘肅警察職業(yè)學(xué)院《智能終端開(kāi)發(fā)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
甘肅警察職業(yè)學(xué)院《智能終端開(kāi)發(fā)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
甘肅警察職業(yè)學(xué)院《智能終端開(kāi)發(fā)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

站名:站名:年級(jí)專(zhuān)業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)甘肅警察職業(yè)學(xué)院《智能終端開(kāi)發(fā)技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題1分,共20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、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備的故障,提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程,無(wú)需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和裝配2、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量?()A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束,指導(dǎo)生成過(guò)程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出,不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長(zhǎng)度,降低復(fù)雜性D.不考慮語(yǔ)法和邏輯,只關(guān)注內(nèi)容的豐富性3、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問(wèn)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(wú)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(kāi)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(wú)害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問(wèn)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4、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越受到關(guān)注。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷肺部疾病的系統(tǒng),以下關(guān)于模型的可解釋性和透明度的要求,哪一項(xiàng)是最為重要的?()A.能夠準(zhǔn)確診斷疾病即可,不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對(duì)肺部影像的分析過(guò)程和決策依據(jù)C.提供一個(gè)簡(jiǎn)單的診斷結(jié)果,不解釋模型是如何得出這個(gè)結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理,以防止被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿5、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用需要能夠理解用戶的復(fù)雜問(wèn)題并給出準(zhǔn)確的回答。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)智能客服系統(tǒng),能夠處理多種領(lǐng)域的問(wèn)題,以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準(zhǔn)確性方面最為重要?()A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型B.基于模板的回答生成C.知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和維護(hù)D.以上方法同等重要6、在人工智能的可解釋性方面,一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。假設(shè)開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于信用評(píng)估的人工智能模型,以下關(guān)于解釋模型決策的方法,哪一項(xiàng)是不太可行的?()A.使用特征重要性分析,確定哪些輸入特征對(duì)模型的決策影響最大B.對(duì)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)解釋?zhuān)層脩衾斫饽P偷墓ぷ髟鞢.通過(guò)生成示例來(lái)說(shuō)明模型在不同情況下的決策邏輯D.拒絕提供任何解釋?zhuān)J(rèn)為模型的準(zhǔn)確性比可解釋性更重要7、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果?()A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型,學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法,如雙線性插值C.對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的放大處理D.隨機(jī)生成高分辨率圖像8、人工智能中的知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜,以下哪個(gè)方面是需要重點(diǎn)考慮的?()A.事件的時(shí)間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評(píng)估D.以上都是9、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(huà)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10、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中,需要將人類(lèi)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語(yǔ)速和背景噪音下的語(yǔ)音,為了提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率,以下哪種方法是有效的?()A.使用大量的標(biāo)注語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡(jiǎn)單的聲學(xué)模型,減少計(jì)算復(fù)雜度C.忽略背景噪音,只關(guān)注語(yǔ)音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接對(duì)原始語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別11、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過(guò)擬合和欠擬合是常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的人工智能模型,以下關(guān)于過(guò)擬合和欠擬合的描述,正確的是:()A.過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差,在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好;欠擬合則相反B.模型越復(fù)雜,越不容易出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題,因此應(yīng)該盡量增加模型的復(fù)雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過(guò)擬合,而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問(wèn)題D.過(guò)擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān),與數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過(guò)程無(wú)關(guān)12、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中,需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)音的系統(tǒng),以下關(guān)于解決噪聲問(wèn)題的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用麥克風(fēng)陣列技術(shù),對(duì)多個(gè)麥克風(fēng)采集的信號(hào)進(jìn)行處理,增強(qiáng)有用信號(hào),抑制噪聲B.采用深度學(xué)習(xí)中的降噪自編碼器,對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,去除噪聲C.完全忽略噪聲,只關(guān)注語(yǔ)音的關(guān)鍵特征D.利用語(yǔ)音增強(qiáng)算法,提高語(yǔ)音的信噪比13、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生診斷X光片,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.能夠快速檢測(cè)出影像中的異常區(qū)域,提高診斷效率B.可以為醫(yī)生提供量化的分析指標(biāo)和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的,醫(yī)生可以完全依賴(lài)D.醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)在結(jié)合人工智能診斷結(jié)果時(shí)仍然非常重要14、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割,以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時(shí)效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征,具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法,與圖像的質(zhì)量和分辨率無(wú)關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)15、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能至關(guān)重要。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類(lèi)模型,以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)在類(lèi)別不平衡的情況下可能不太適用?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣16、人工智能在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)未來(lái)幾天的天氣情況,以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,減少計(jì)算量D.隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)的順序,增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性17、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好,但在測(cè)試集上性能很差。為了緩解過(guò)擬合,以下哪種方法是有效的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復(fù)雜度C.應(yīng)用正則化技術(shù),如L1和L2正則化D.以上都是18、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)在行駛過(guò)程中需要做出決策,以下關(guān)于人工智能在自動(dòng)駕駛中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確決策的基礎(chǔ)B.深度學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別道路標(biāo)志、行人和其他車(chē)輛,輔助駕駛決策C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠在所有復(fù)雜的路況下做出完美無(wú)誤的決策,無(wú)需人類(lèi)干預(yù)D.為了確保安全,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要具備應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的能力和冗余機(jī)制19、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)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(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的描述,不正確的是()A.人工智能可以通過(guò)分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病的早期診斷和預(yù)測(cè)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(guò)程C.雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有諸多應(yīng)用,但它不能替代醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗(yàn)D.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)20、人工智能中的優(yōu)化算法對(duì)于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述,不正確的是()A.常見(jiàn)的優(yōu)化算法包括隨機(jī)梯度下降(SGD)、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對(duì)超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu),與數(shù)據(jù)特點(diǎn)無(wú)關(guān)D.可以通過(guò)調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來(lái)提高模型的訓(xùn)練效果二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在智能客服情感分析中的技術(shù)。2、(本題5分)簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能中的地位和作用。3、(本題5分)簡(jiǎn)述邊緣計(jì)算與人工智能的融合。4、(本題5分)解釋人工智能在醫(yī)療中的倫理和法律問(wèn)題。5、(本題5分)說(shuō)明人工智能在質(zhì)量改進(jìn)和持續(xù)優(yōu)化中的策略。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂(lè)作品推廣方案生成系統(tǒng),討論其如何生成有效的推廣方案。2、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng),討論其在貸款審批和投資決策中的作用。3、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能安防系統(tǒng),討論其在視頻監(jiān)控中的人物識(shí)別、行為分析和預(yù)警功能。4、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)作品價(jià)值評(píng)估系統(tǒng),探討其如何評(píng)估藝術(shù)作品的經(jīng)濟(jì)和文化價(jià)值。5、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略?xún)?yōu)化案例,討論其效果和適用范圍。四、操作題(本大題共3

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論