天津市職業(yè)大學《醫(yī)學人工智能》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁天津市職業(yè)大學《醫(yī)學人工智能》

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20個小題，每小題2分，共40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，機器翻譯是一個重要的研究方向。假設要開發(fā)一個能夠在多種語言之間進行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關于機器翻譯技術的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于規(guī)則的機器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規(guī)則進行翻譯B.統(tǒng)計機器翻譯通過對大量雙語語料的統(tǒng)計分析來學習翻譯模式C.神經(jīng)機器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結果D.現(xiàn)有的機器翻譯技術已經(jīng)能夠完美處理各種領域和文體的文本，無需人工干預和修正2、人工智能在藝術創(chuàng)作領域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關于人工智能在藝術創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據(jù)給定的風格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術作品具有獨特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術創(chuàng)作中完全取代了人類藝術家的創(chuàng)造力和情感表達D.引發(fā)了關于藝術本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論3、人工智能在金融領域的應用不斷拓展，假設一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進行信用評估，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會出現(xiàn)任何錯誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準確性至關重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結果進行審核和監(jiān)督4、在人工智能的語音處理領域，語音合成技術旨在生成自然流暢的人類語音。假設要開發(fā)一個能夠為有聲讀物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調(diào)等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學習的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成5、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性。假設要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法在處理大量非結構化文本數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的分類方法C.基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡方法D.人工閱讀和判斷6、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術。假設多個機構想要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關于聯(lián)邦學習的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學習中，各機構的數(shù)據(jù)需要集中到一個中心服務器進行統(tǒng)一訓練B.聯(lián)邦學習能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)模型的協(xié)同訓練C.聯(lián)邦學習只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型結構D.聯(lián)邦學習過程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風險7、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設一個用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應這種動態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進行調(diào)整8、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點是需要重點考慮的？（）A.優(yōu)先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預設的規(guī)則進行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響9、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用10、在人工智能的對話系統(tǒng)中，需要實現(xiàn)自然流暢的交互。假設要開發(fā)一個客服機器人，以下關于對話系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要對話系統(tǒng)能夠回答用戶的問題，就不需要考慮回答的方式和語氣B.對話系統(tǒng)可以完全理解用戶的意圖和情感，無需進一步的優(yōu)化C.利用大規(guī)模的對話數(shù)據(jù)進行訓練，并結合語義理解和生成技術，可以提高客服機器人的對話能力D.對話系統(tǒng)的性能不受語言多樣性和文化差異的影響11、在人工智能的語音合成任務中，假設要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關于模型訓練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數(shù)據(jù)進行訓練，包括不同的口音和情感B.引入情感標簽，讓模型學習不同情感下的語音特征C.只訓練模型生成單一的語音風格，以保證一致性D.結合聲學模型和語言模型，提高語音合成的質(zhì)量12、人工智能中的模型壓縮技術對于在資源受限的設備上部署模型至關重要。假設要將一個大型的深度學習模型部署到移動設備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用13、在自然語言處理領域，情感分析是一項常見的任務。假設要分析大量的在線商品評論，以確定消費者對產(chǎn)品的情感傾向是積極、消極還是中性。考慮到語言的復雜性和多義性，以及評論中可能存在的諷刺、反語等情況，以下哪種方法在進行情感分析時更為有效？（）A.基于詞典的方法，通過查找情感詞來判斷情感B.基于規(guī)則的方法，制定一系列的規(guī)則來判斷情感C.深度學習方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對文本進行建模D.人工閱讀和判斷，確保準確性14、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一張醫(yī)學圖像中的腫瘤區(qū)域準確分割出來，以下關于選擇分割算法的考慮，哪一項是最關鍵的？（）A.算法的計算復雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領域的應用效果，而不是針對醫(yī)學圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準確性15、深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類等任務中取得了顯著成果。假設要使用CNN對大量的動物圖片進行分類。以下關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的描述，哪一項是不正確的？（）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，降低計算量，同時保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡層數(shù)的增加，CNN的性能一定會不斷提高D.可以通過調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡結構來優(yōu)化CNN的性能16、當使用人工智能進行疾病診斷時，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結果、病史等。假設這些數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進行準確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析，不使用機器學習算法17、人工智能中的知識圖譜用于表示實體之間的關系和知識。假設一個知識圖譜被用于智能問答系統(tǒng)，以下關于知識圖譜的描述，正確的是：（）A.知識圖譜中的知識是固定不變的，不能進行更新和擴展B.知識圖譜能夠自動從大量文本中抽取知識，無需人工干預C.可以通過知識圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識和關系D.知識圖譜只適用于特定領域的知識表示，通用性較差18、人工智能在制造業(yè)中的應用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設一家工廠使用人工智能進行質(zhì)量檢測。以下關于人工智能在制造業(yè)中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.通過機器視覺技術檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預測設備的故障，提前進行維護C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無需人工干預D.與機器人技術結合，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)和裝配19、在人工智能的研究領域中，自然語言處理是重要的一部分。假設我們要開發(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。以下哪種技術在處理自然語言的語義理解方面可能發(fā)揮關鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網(wǎng)絡D.語音識別20、當利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復雜的深度學習模型D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明目標檢測的方法和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）簡述人工智能在法律領域的應用和挑戰(zhàn)。3、（本題5分）簡述人工智能在公共服務創(chuàng)新和社會治理中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個基于人工智能的民間舞蹈文化元素提取系統(tǒng)，評估其提取準確性和應用價值。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能書法字體設計系統(tǒng)，探討其如何設計獨特的書法字體。3、（本題5分）研究一個利用人工智能進行攝影作品后期處理的案例，分析其處理效果和風格特點。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能游戲開發(fā)工具，分析其如何生成游戲內(nèi)容和提升玩家體驗。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫教學反饋系統(tǒng)，討論其如