云南醫(yī)藥健康職業(yè)學(xué)院《智能終端操作系統(tǒng)開(kāi)發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)云南醫(yī)藥健康職業(yè)學(xué)院

《智能終端操作系統(tǒng)開(kāi)發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、圖像識(shí)別是人工智能的常見(jiàn)應(yīng)用之一。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種動(dòng)物的圖像識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級(jí)的特征提取就能實(shí)現(xiàn)高精度的圖像識(shí)別，無(wú)需考慮對(duì)象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別中總是能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到最有效的特征，無(wú)需人工干預(yù)特征設(shè)計(jì)C.對(duì)于復(fù)雜的圖像場(chǎng)景，傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢(shì)D.圖像識(shí)別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響2、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來(lái)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(wú)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3、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，假設(shè)多個(gè)參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計(jì)算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)4、在人工智能的算法中，遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法。考慮一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，需要在一個(gè)復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對(duì)于大規(guī)模的優(yōu)化問(wèn)題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過(guò)程是隨機(jī)的，沒(méi)有任何規(guī)律可循5、在人工智能的倫理和法律問(wèn)題中，算法偏見(jiàn)是一個(gè)需要關(guān)注的重點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對(duì)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(jiàn)方面最為重要？（）A.算法審計(jì)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(yùn)用6、在人工智能的教育應(yīng)用中，個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)這樣的系統(tǒng)，需要準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的知識(shí)水平和學(xué)習(xí)能力。以下哪種評(píng)估方法和模型在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)方面最為準(zhǔn)確和有效？（）A.基于標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試的評(píng)估B.基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)評(píng)估C.教師的主觀評(píng)價(jià)D.同學(xué)之間的相互評(píng)價(jià)7、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(duì)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(shí)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(dòng)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(wú)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)8、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作，不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索，之后完全利用9、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)圖像分類(lèi)模型的性能，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo)，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨(dú)立，沒(méi)有關(guān)聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評(píng)估模型D.混淆矩陣只適用于二分類(lèi)問(wèn)題，對(duì)于多分類(lèi)問(wèn)題沒(méi)有作用10、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類(lèi)別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)11、在人工智能的模型評(píng)估中，除了準(zhǔn)確率和召回率等常見(jiàn)指標(biāo)，以下哪種指標(biāo)對(duì)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(wèn)題C.混淆矩陣，詳細(xì)展示分類(lèi)結(jié)果D.以上都是12、人工智能中的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）旨在自動(dòng)化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過(guò)程。假設(shè)一個(gè)企業(yè)沒(méi)有專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，希望使用AutoML來(lái)構(gòu)建模型。以下關(guān)于自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.AutoML可以自動(dòng)搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開(kāi)發(fā)的門(mén)檻，使非專(zhuān)業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家手動(dòng)構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預(yù)和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性13、假設(shè)在一個(gè)智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評(píng)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(lèi)分析B.知識(shí)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(lèi)算法D.以上都是14、圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)安防系統(tǒng)需要通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識(shí)別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識(shí)別模型訓(xùn)練完成，就無(wú)需再進(jìn)行更新和改進(jìn)，可以一直準(zhǔn)確識(shí)別各種新的圖像15、人工智能中的知識(shí)圖譜用于表示實(shí)體之間的關(guān)系和知識(shí)。假設(shè)一個(gè)知識(shí)圖譜被用于智能問(wèn)答系統(tǒng)，以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，正確的是：（）A.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的，不能進(jìn)行更新和擴(kuò)展B.知識(shí)圖譜能夠自動(dòng)從大量文本中抽取知識(shí)，無(wú)需人工干預(yù)C.可以通過(guò)知識(shí)圖譜的推理功能發(fā)現(xiàn)隱藏的知識(shí)和關(guān)系D.知識(shí)圖譜只適用于特定領(lǐng)域的知識(shí)表示，通用性較差二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能中的知識(shí)表示方法。2、（本題5分）談?wù)勎谋痉诸?lèi)的常見(jiàn)算法和模型。3、（本題5分）解釋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理。4、（本題5分）說(shuō)明人工智能在采購(gòu)決策和成本控制中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自然語(yǔ)言對(duì)話系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)的自然對(duì)話，提高交互體驗(yàn)。2、（本題5分）通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的游戲環(huán)境中與其他玩家進(jìn)行對(duì)戰(zhàn)，提升對(duì)戰(zhàn)策略。3、（本題5分）使用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于自監(jiān)督圖學(xué)習(xí)（Self-SupervisedGraphLearning）的模型，對(duì)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和分析。4、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)基于多頭自注意力機(jī)制的文本分類(lèi)模型，處理長(zhǎng)文本數(shù)據(jù)。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的K近鄰算法，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，如新聞分類(lèi)、郵件分類(lèi)等。提取文本的特征向量，分析不同距離度量和K值對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響，選擇最優(yōu)的參數(shù)組合提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析一個(gè)基于人工智能的圖像生成模型，如