湖北鐵道運輸職業(yè)學院《機器人系統(tǒng)設(shè)計與集成技術(shù)》2023-2024學年第二學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁湖北鐵道運輸職業(yè)學院《機器人系統(tǒng)設(shè)計與集成技術(shù)》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓練一個用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但可用的標注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標注的數(shù)據(jù)進行訓練D.放棄深度學習模型，選擇傳統(tǒng)的機器學習算法2、在人工智能的發(fā)展過程中，算力的提升起到了重要的推動作用。假設(shè)一個研究團隊需要進行大規(guī)模的人工智能模型訓練。以下關(guān)于算力對人工智能的影響的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的算力能夠加速模型的訓練過程，縮短研發(fā)周期B.更高的算力可以支持更復雜的模型結(jié)構(gòu)和更多的數(shù)據(jù)處理C.只要有足夠的算力，就可以忽略模型的優(yōu)化和算法的改進D.算力的成本和可獲取性會影響人工智能技術(shù)的應用和推廣3、人工智能中的異常檢測技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計算資源的可用性4、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓練的策略，哪一項是不正確的？（）A.使用預訓練的語言模型，并在特定任務(wù)上進行微調(diào)B.從簡單的句子生成開始，逐漸過渡到復雜的文章生成C.不使用任何先驗知識或語言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的學習D.引入對抗訓練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性5、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應用前景，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)域應用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病的早期診斷和預測B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過程C.雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有諸多應用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗D.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風險和挑戰(zhàn)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通過學習數(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)量不如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實際應用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進行壓縮和編碼，節(jié)省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無法生成復雜的自然圖像7、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法8、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用越來越受到關(guān)注。假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(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，哪一項是最為重要的？（）A.能夠準確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據(jù)B.以可視化的方式展示模型對肺部影像的分析過程和決策依據(jù)C.提供一個簡單的診斷結(jié)果，不解釋模型是如何得出這個結(jié)果的D.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，以防止被競爭對手模仿9、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復雜的商業(yè)環(huán)境中進行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術(shù)和知識的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)＜抑RB.機器學習算法和經(jīng)濟學原理C.深度學習模型和管理學理論D.以上都是10、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動撰寫新聞報道的系統(tǒng)，需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語法和語義的一致性。以下哪種方法或技術(shù)在提高文本生成質(zhì)量方面最為關(guān)鍵？（）A.預訓練語言模型B.強化學習中的獎勵機制C.語法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用11、人工智能在金融領(lǐng)域的應用不斷拓展，假設(shè)一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進行信用評估，以下關(guān)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(guān)重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務(wù)數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務(wù)因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結(jié)果進行審核和監(jiān)督12、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，假設(shè)要讓一個機器人通過學習來適應不同的環(huán)境和任務(wù)，以下關(guān)于機器人學習的描述，正確的是：（）A.機器人可以通過預先編程來應對所有可能的情況，無需學習能力B.強化學習是機器人學習的唯一有效方法，其他學習方法不適用C.機器人在學習過程中可以通過與環(huán)境的交互和試錯來不斷改進自己的行為D.機器人的學習能力受到硬件限制，無法達到與人類相似的學習效果13、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種新興的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像。以下關(guān)于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項是不準確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優(yōu)化B.生成器負責生成假樣本，判別器負責判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創(chuàng)造性和多樣性的新數(shù)據(jù)D.GAN的訓練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題14、在人工智能的異常檢測任務(wù)中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復雜，而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學習方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學習方法，使用有標注的異常數(shù)據(jù)進行訓練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常15、在開發(fā)一個能夠與人類進行自然流暢對話的人工智能聊天機器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復。為了實現(xiàn)這一目標，以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在水利和水資源管理中的潛力。2、（本題5分）簡述人工智能在軍事領(lǐng)域的應用和風險。3、（本題5分）簡述強化學習中的策略優(yōu)化方法。4、（本題5分）解釋深度學習與傳統(tǒng)機器學習的差異。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的Roberts算子邊緣檢測。比較Roberts算子與其他邊緣檢測算子的效果。2、（本題5分）在Scikit-learn中，使用高斯混合模型（GMM）對音頻數(shù)據(jù)進行分類，如音樂類型、語音情感等。提取音頻的特征，選擇合適的組件數(shù)量，評估分類的準確率和混淆矩陣。3、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度強化學習的機器人協(xié)作模型，讓多個機器人協(xié)同完成復雜任務(wù)。4、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個強化學習模型，讓智能體學習在模擬的物流配送中優(yōu)化路徑規(guī)劃。降低配送成本和時間。5、（本題5分）在Python中，運用量子遺傳算法優(yōu)化一個組合優(yōu)化問題。模擬量子比特的編碼和遺傳操作，展示優(yōu)化結(jié)果。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察一個基于人工智能的智能民間藝術(shù)人才傳承體系評估系