鐵嶺衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院《智能感知》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁鐵嶺衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院《智能感知》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、在人工智能的藥物研發(fā)中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以輔助藥物分子的設(shè)計和篩選。假設(shè)要開發(fā)一種治療特定疾病的新藥，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能最有助于找到潛在的有效分子結(jié)構(gòu)？（）A.分類算法B.回歸分析C.聚類分析D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)2、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發(fā)社會就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個人隱私保護(hù)面臨更大的挑戰(zhàn)，因為大量的數(shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會問題的考慮3、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用包括交通流量預(yù)測和智能信號燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個城市的交通信號燈系統(tǒng)，以下關(guān)于智能交通中的人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實現(xiàn)最優(yōu)的信號燈控制策略，無需考慮實時交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來的交通狀況，不受突發(fā)情況的影響C.結(jié)合實時交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學(xué)習(xí)算法，可以動態(tài)優(yōu)化交通信號燈控制，提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)用會導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加，不如傳統(tǒng)方法可靠4、假設(shè)在一個智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求，以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的？（）A.學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學(xué)習(xí)偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是5、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)一個農(nóng)場使用人工智能來監(jiān)測作物生長和病蟲害情況。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過圖像識別技術(shù)可以及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象，采取相應(yīng)的防治措施B.利用傳感器收集的數(shù)據(jù)和分析模型，優(yōu)化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷，自主管理農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動D.結(jié)合天氣預(yù)報和市場需求預(yù)測，制定合理的種植計劃6、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語言處理在該系統(tǒng)中的應(yīng)用描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.詞法分析、句法分析和語義理解等技術(shù)有助于理解用戶輸入的問題B.機(jī)器翻譯技術(shù)可以將用戶的問題翻譯成其他語言，以便更好地處理C.利用大規(guī)模的語料庫和預(yù)訓(xùn)練模型，可以提高回答的準(zhǔn)確性和合理性D.自然語言處理技術(shù)能夠完美理解人類語言的所有含義和語境，不會出現(xiàn)誤解7、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA8、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險評估，例如評估信用風(fēng)險和市場風(fēng)險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務(wù)指標(biāo)B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)D.以上都是9、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機(jī)能夠自動進(jìn)行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學(xué)定理證明問題的系統(tǒng)，以下關(guān)于自動推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和符號推理的方法，可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限，沒有實際價值10、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過濾進(jìn)行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應(yīng)用戶興趣的變化11、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)，能夠利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說法，哪一項是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無需任何調(diào)整B.只需要對模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同12、在人工智能的情感分析任務(wù)中，需要判斷文本所表達(dá)的情感傾向，如積極、消極或中性。假設(shè)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(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法C.基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法D.人工閱讀和判斷13、在一個利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準(zhǔn)確性和全面性，以下哪個方面的優(yōu)化可能是關(guān)鍵的？（）A.知識庫的構(gòu)建和更新B.自然語言處理模型的改進(jìn)C.對話流程的設(shè)計D.以上都是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、假設(shè)在一個智能農(nóng)業(yè)的應(yīng)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(yù)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(jī)器學(xué)習(xí)模型D.以上都是16、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，例如整合多個領(lǐng)域的知識并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實體識別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是17、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸興起。假設(shè)要開發(fā)一個智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，以下關(guān)于這種系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)能夠根據(jù)每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度和特點，提供個性化的學(xué)習(xí)方案B.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以完全取代教師的作用，學(xué)生無需與教師進(jìn)行交流C.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的效果只取決于系統(tǒng)的功能，與學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和習(xí)慣無關(guān)D.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問題18、在人工智能的語音合成任務(wù)中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設(shè)需要模擬不同人的聲音特點和情感表達(dá)，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的語音合成模型，學(xué)習(xí)語音特征B.使用固定的語音模板，進(jìn)行簡單組合C.隨機(jī)生成語音的音調(diào)和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音19、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。假設(shè)一個醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項是錯誤的？（）A.能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷相結(jié)合，提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨立做出診斷結(jié)論D.需要經(jīng)過嚴(yán)格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性20、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費行為進(jìn)行分組，假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法，基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法，隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組21、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)一個用于信用評估的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復(fù)雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確就行B.可解釋性只對研究人員有意義，對于實際應(yīng)用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強(qiáng)用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分22、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關(guān)注的重點。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運用23、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險評估、投資決策和欺詐檢測等。假設(shè)一個銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險評估，以下關(guān)于金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險評估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗，可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險評估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險和監(jiān)管挑戰(zhàn)24、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(jìn)行學(xué)習(xí)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25、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道，以下關(guān)于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）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26、在人工智能的模型評估中，需要選擇合適的指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)一個圖像分類模型，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一重要的評估指標(biāo)，其他指標(biāo)如召回率和F1值都不重要B.對于不平衡的數(shù)據(jù)集，準(zhǔn)確率可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)，應(yīng)該使用更合適的指標(biāo)如召回率和F1值C.模型評估指標(biāo)只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)分布無關(guān)D.選擇評估指標(biāo)時不需要考慮具體的應(yīng)用場景和需求27、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況28、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓(xùn)練來生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定等29、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以實現(xiàn)家電的智能控制和自動化運行，根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進(jìn)行個性化設(shè)置B.通過語音指令和智能傳感器，提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級階段，功能較為單一，無法滿足用戶的多樣化需求30、在人工智能的模型評估中，除了準(zhǔn)確率和召回率等常見指標(biāo)，以下哪種指標(biāo)對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細(xì)展示分類結(jié)果D.以上都是二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的游戲策略優(yōu)化模型，提高游戲中的得分或勝率。2、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于多層感知機(jī)（MLP）的圖像風(fēng)格遷移模型。將一幅圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一幅圖像上，生成具有獨特風(fēng)格的新圖像。3、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測氣候變化的趨勢和影響，為應(yīng)對氣候變化提供決策支持。4、（本題5分）利用Python的PyTorch庫，構(gòu)建一個多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，對衛(wèi)星圖像中的道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行提取和分析。研究不同的圖像增強(qiáng)技術(shù)和模型架構(gòu)對提取效果的影響。5、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)嶺回歸算法對存在