廣州新華學(xué)院《智能感知與移動(dòng)計(jì)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)廣州新華學(xué)院

《智能感知與移動(dòng)計(jì)算》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2分，共40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、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況和病蟲(chóng)害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進(jìn)行精準(zhǔn)的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理2、在人工智能的語(yǔ)音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語(yǔ)音，以下關(guān)于語(yǔ)音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語(yǔ)音的特征，但音質(zhì)相對(duì)較差B.拼接合成方法生成的語(yǔ)音自然度高，但需要大量的語(yǔ)音庫(kù)支持C.深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成模型可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語(yǔ)音生成D.語(yǔ)音合成的情感表達(dá)只能通過(guò)調(diào)整語(yǔ)音的音調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)3、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害發(fā)生情況，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過(guò)高，不具有實(shí)際推廣價(jià)值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲(chóng)害信息等，可以提高病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對(duì)人工智能應(yīng)用的效果沒(méi)有影響4、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷的人工智能系統(tǒng)，需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗(yàn)報(bào)告等。在這個(gè)過(guò)程中，以下哪個(gè)環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴(lài)性5、人工智能中的情感識(shí)別不僅可以應(yīng)用于人類(lèi)的情感分析，還可以用于動(dòng)物的行為研究。假設(shè)我們要通過(guò)動(dòng)物的行為來(lái)判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動(dòng)物情感識(shí)別的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類(lèi)完全相同B.可以直接使用人類(lèi)情感識(shí)別的模型和方法C.需要結(jié)合動(dòng)物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動(dòng)物的情感識(shí)別沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值6、在人工智能的聚類(lèi)分析中，例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組，假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類(lèi)算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好？（）A.K-Means聚類(lèi)算法，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類(lèi)算法，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類(lèi)算法，基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類(lèi)算法，隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組7、在人工智能的音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可以生成音樂(lè)作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關(guān)于人工智能音樂(lè)創(chuàng)作的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂(lè)風(fēng)格和作曲家的特點(diǎn)B.能夠完全替代人類(lèi)音樂(lè)家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂(lè)可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)8、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于傳感器融合的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，以獲得更準(zhǔn)確的車(chē)輛狀態(tài)估計(jì)B.簡(jiǎn)單地將各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)相加，作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，自動(dòng)學(xué)習(xí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)系D.采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權(quán)重9、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶信用評(píng)估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場(chǎng)環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類(lèi)專(zhuān)家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性和效率10、在人工智能的情感計(jì)算中，需要從人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來(lái)準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合，在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合，分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析11、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交通流量和識(shí)別車(chē)輛類(lèi)型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準(zhǔn)確地檢測(cè)和分類(lèi)車(chē)輛。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)或方法在這種復(fù)雜場(chǎng)景下具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)算法D.光流法12、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀？（）A.橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)D.以上框架根據(jù)具體情況選擇13、自動(dòng)駕駛是人工智能的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛的描述，不正確的是（）A.自動(dòng)駕駛分為不同的級(jí)別，從輔助駕駛到完全自動(dòng)駕駛B.自動(dòng)駕駛需要依靠傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和決策算法等技術(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)非常成熟，可以在任何路況下安全可靠地運(yùn)行D.自動(dòng)駕駛面臨著法律、道德和技術(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問(wèn)題14、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和背景噪聲下的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)只需要對(duì)清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)音進(jìn)行訓(xùn)練，就能應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別能力C.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，與語(yǔ)言模型無(wú)關(guān)D.現(xiàn)有的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，無(wú)需進(jìn)一步改進(jìn)15、人工智能中的知識(shí)圖譜是一種用于整合和表示知識(shí)的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.知識(shí)圖譜只能表示簡(jiǎn)單的事實(shí)關(guān)系B.構(gòu)建知識(shí)圖譜不需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴cC.可以通過(guò)知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)推理和查詢(xún)D.知識(shí)圖譜的更新和維護(hù)非常容易16、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗17、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無(wú)需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要18、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，對(duì)抗樣本的存在對(duì)模型的安全性構(gòu)成威脅。假設(shè)一個(gè)圖像識(shí)別模型容易受到對(duì)抗樣本的攻擊，導(dǎo)致錯(cuò)誤的分類(lèi)結(jié)果。以下哪種方法在提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型正則化C.對(duì)抗訓(xùn)練D.以上方法綜合運(yùn)用19、在自然語(yǔ)言處理中，詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對(duì)大量文本進(jìn)行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于計(jì)算機(jī)處理和計(jì)算B.常見(jiàn)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(dá)能力越強(qiáng)，但計(jì)算和存儲(chǔ)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(jìn)行更新和優(yōu)化20、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，常用于訓(xùn)練智能體做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.智能體通過(guò)隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)，不需要任何獎(jiǎng)勵(lì)反饋B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)智能體的學(xué)習(xí)效果沒(méi)有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時(shí)間就能學(xué)會(huì)最優(yōu)策略C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠保證智能體在有限的時(shí)間內(nèi)找到絕對(duì)最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)不斷調(diào)整策略以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能中的優(yōu)化問(wèn)題和求解方法。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在氣象預(yù)報(bào)中的進(jìn)展。3、（本題5分）解釋情感分析的應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)技術(shù)。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能會(huì)議安排系統(tǒng)，分析其如何根據(jù)參會(huì)人員日程和會(huì)議需求安排時(shí)間和地點(diǎn)。2、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行民間藝術(shù)作品版權(quán)保護(hù)的實(shí)例，討論其技術(shù)手段和有效性。3、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行民間舞蹈文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)的實(shí)例，討論其保護(hù)手段和傳承意義