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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)衡水健康科技職業(yè)學(xué)院
《專業(yè)技能訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)》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、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述,不正確的是()A.基于值函數(shù)的方法通過估計(jì)狀態(tài)值或動(dòng)作值來選擇最優(yōu)動(dòng)作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù),輸出動(dòng)作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用,只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)不同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、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4、在人工智能的文本摘要生成中,以下哪種方法可能導(dǎo)致生成的摘要與原文主題偏離?()A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關(guān)鍵信息D.以上都有可能5、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行智能醫(yī)療影像診斷,例如檢測(cè)腫瘤或病變,以下哪種挑戰(zhàn)和問題可能是需要重點(diǎn)解決的?()A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結(jié)果的解釋和臨床可接受性D.以上都是6、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,變分自編碼器(VAE)是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像,以下關(guān)于VAE的描述,正確的是:()A.VAE通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像,生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和編碼,節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡(jiǎn)單的圖像,如數(shù)字和幾何圖形,無法生成復(fù)雜的自然圖像7、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設(shè)一個(gè)醫(yī)生正在借助人工智能系統(tǒng)輔助診斷X光片,以下關(guān)于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述,正確的是:()A.人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的判斷,醫(yī)生無需再進(jìn)行分析B.醫(yī)生應(yīng)該將人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果作為唯一參考,忽略自己的臨床經(jīng)驗(yàn)C.人工智能系統(tǒng)可以提供輔助信息和提示,幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷,但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術(shù)還不夠成熟,不能為醫(yī)生提供任何有價(jià)值的幫助8、在人工智能的文本生成任務(wù)中,除了生成連貫的文字內(nèi)容,還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報(bào)道,以下關(guān)于文本生成的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.可以完全依靠隨機(jī)生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大,生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束9、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,“Q-learning”算法通過估計(jì)什么來進(jìn)行決策?()A.狀態(tài)價(jià)值B.動(dòng)作價(jià)值C.策略D.獎(jiǎng)勵(lì)10、在人工智能的文本分類任務(wù)中,例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題,某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能,以下哪種方法是有效的?()A.對(duì)少數(shù)類進(jìn)行過采樣,增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類進(jìn)行欠采樣,減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型,不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別,忽略少數(shù)類別11、人工智能中的知識(shí)表示和推理是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)醫(yī)療診斷專家系統(tǒng),能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識(shí)表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識(shí)和推理規(guī)則,并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)?()A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯12、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多,例如個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的說法,錯(cuò)誤的是()A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn),為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可以完全取代教師的作用,實(shí)現(xiàn)教育的自動(dòng)化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量,但也需要關(guān)注學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)安全問題13、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測(cè),以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷,獨(dú)立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境的復(fù)雜性,人工智能在病蟲害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測(cè)設(shè)備越多,人工智能病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高14、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.卷積層通過卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸,降低計(jì)算量,同時(shí)保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,CNN的性能一定會(huì)不斷提高D.可以通過調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化CNN的性能15、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā),例如預(yù)測(cè)藥物分子的活性和副作用,以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐?()A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是16、在人工智能的語音識(shí)別任務(wù)中,需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別語音的系統(tǒng),以下關(guān)于解決噪聲問題的方法,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)注語音的關(guān)鍵特征D.利用語音增強(qiáng)算法,提高語音的信噪比17、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18、在人工智能的模型部署階段,需要考慮許多實(shí)際問題。假設(shè)要將一個(gè)訓(xùn)練好的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上,以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.采用量化技術(shù),減少模型的參數(shù)精度B.進(jìn)行模型剪枝,去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓(xùn)練好的模型原封不動(dòng)地部署到移動(dòng)設(shè)備上,不進(jìn)行任何優(yōu)化D.使用知識(shí)蒸餾技術(shù),將復(fù)雜模型的知識(shí)遷移到較小的模型中19、在人工智能的倫理原則中,公平性是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)用于招聘的人工智能系統(tǒng),以下關(guān)于確保公平性的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息,只根據(jù)能力評(píng)估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策,不進(jìn)行人工干預(yù)20、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域,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)器人需要在一個(gè)充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑,同時(shí)避免碰撞。在這種情況下,以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成,智能體在新的環(huán)境中無需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在智能物流資源分配中的策略。2、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄軇?chuàng)新成果評(píng)估中的技術(shù)。3、(本題5分)解釋人工智能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)收集和分析中的作用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析一個(gè)基于人工智能的電影票房預(yù)測(cè)模型,討論其影響因素和準(zhǔn)確性。2、(本題5分)以某智能手機(jī)中的人臉識(shí)別解鎖功能為例,研究人工智能技術(shù)在其中的應(yīng)用。3、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能民間藝術(shù)創(chuàng)新發(fā)展系統(tǒng),討論其如何推動(dòng)民間藝術(shù)的創(chuàng)新。4、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂作品推廣方案生成系統(tǒng),討論其如何
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