蘇州科技大學天平學院《智能優(yōu)化技術及應用》2023-2024學年第二學期期末試卷

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《智能優(yōu)化技術及應用》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在人工智能的音樂創(chuàng)作領域，計算機可以生成音樂作品。假設我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關于人工智能音樂創(chuàng)作的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂風格和作曲家的特點B.能夠完全替代人類音樂家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂數(shù)據(jù)進行訓練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術表達2、在人工智能的模型壓縮中，假設需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是3、在人工智能的模型訓練中，數(shù)據(jù)預處理是重要的環(huán)節(jié)。假設要訓練一個用于圖像識別的模型，以下關于數(shù)據(jù)預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.數(shù)據(jù)增強可以通過旋轉(zhuǎn)、縮放等操作增加數(shù)據(jù)的多樣性C.數(shù)據(jù)歸一化可以將數(shù)據(jù)的值范圍統(tǒng)一，有助于模型的訓練和收斂D.數(shù)據(jù)預處理對模型的性能影響不大，可以忽略這一環(huán)節(jié)，直接進行模型訓練4、在人工智能的應用中，智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設一個電商平臺要為用戶提供個性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務上表現(xiàn)更為出色？（）A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關聯(lián)規(guī)則挖掘5、在人工智能的應用場景中，比如醫(yī)療診斷領域，要開發(fā)一個能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準確預測疾病的系統(tǒng)。為了實現(xiàn)高精度的預測，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復雜度C.計算資源的多少D.模型的訓練時間6、人工智能中的模型壓縮技術用于減少模型的參數(shù)和計算量。假設要在資源受限的設備上部署一個大型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以下關于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術將模型的參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，會導致較大的精度損失C.知識蒸餾將復雜模型的知識轉(zhuǎn)移到簡單模型中，但效果不如直接使用復雜模型D.模型壓縮技術會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率7、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術。以下關于聯(lián)邦學習的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學習可以在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機構(gòu)之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應用D.聯(lián)邦學習技術已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術挑戰(zhàn)和安全風險8、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應用包括交通流量預測和智能信號燈控制等。假設要優(yōu)化一個城市的交通信號燈系統(tǒng)，以下關于智能交通中的人工智能應用的描述，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測中總是能夠準確預測未來的交通狀況，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習算法，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)中的人工智能應用會導致交通管理的復雜性增加，不如傳統(tǒng)方法可靠9、在人工智能的自動駕駛領域，車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設車輛面臨復雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術或方法是至關重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學習模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學習決策模式C.隨機決策，根據(jù)概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關注自身車輛的狀態(tài)10、圖像識別是人工智能的常見應用之一。假設要開發(fā)一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關于圖像識別技術的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征，無需人工干預特征設計C.對于復雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(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11、人工智能在金融領域的應用包括風險評估、投資決策和欺詐檢測等。假設一個銀行正在使用人工智能進行風險評估，以下關于金融領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨立做出準確的風險評估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對人工智能在金融領域的應用效果沒有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗，可以更有效地進行金融風險評估和管理D.人工智能在金融領域的應用不存在任何風險和監(jiān)管挑戰(zhàn)12、在人工智能的知識表示方法中，語義網(wǎng)絡和框架表示是常見的方式。假設我們要構(gòu)建一個關于動物分類的知識系統(tǒng)，以下關于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網(wǎng)絡更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識B.框架表示難以處理知識的不確定性和模糊性C.語義網(wǎng)絡難以表達復雜的對象及其關系D.框架表示在知識的擴展和更新方面較為困難13、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設要評估一個深度學習模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個指標是最重要的？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.特異性14、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關重要。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣15、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結(jié)合使用以提高分割效果16、在人工智能的醫(yī)療應用中，例如疾病預測和診斷輔助，假設需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識結(jié)合進行驗證B.只依靠模型的輸出，不進行額外驗證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實際情況，追求高準確率17、在人工智能的教育應用中，個性化學習系統(tǒng)可以根據(jù)學生的學習情況提供定制的學習內(nèi)容和建議。假設要開發(fā)一個這樣的系統(tǒng)，需要準確評估學生的知識水平和學習能力。以下哪種評估方法和模型在實現(xiàn)個性化學習方面最為準確和有效？（）A.基于標準化測試的評估B.基于學習行為數(shù)據(jù)的動態(tài)評估C.教師的主觀評價D.同學之間的相互評價18、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應用越來越普遍。假設要為一個電商平臺開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關于考慮用戶興趣動態(tài)變化的方法，哪一項是最重要的？（）A.定期重新訓練模型，以反映用戶興趣的最新變化B.只根據(jù)用戶的歷史購買記錄進行推薦，不考慮近期行為C.為用戶推薦始終不變的熱門商品，不考慮其個人興趣D.隨機推薦商品，期望能夠滿足用戶的動態(tài)興趣19、人工智能中的遷移學習技術可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮20、在人工智能的自然語言處理領域中，當需要開發(fā)一個能夠準確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復雜的問題時，以下哪種技術或方法通常是關鍵的基礎？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析21、在人工智能的圖像識別任務中，需要對大量的圖像進行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準確率和泛化能力，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進行訓練D.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓練速度22、在人工智能的研究中，強化學習被廣泛應用于智能體的決策和優(yōu)化問題。假設一個智能機器人需要在復雜的環(huán)境中學習如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達目標位置。在這種情況下，以下哪種強化學習算法能夠使機器人更快地學習到有效的策略，同時具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法23、在人工智能的自動駕駛領域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關鍵的技術挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學習C.基于貝葉斯估計D.以上都是24、在一個利用人工智能進行天氣預報的系統(tǒng)中，為了提高預測的精度和時效性，以下哪個因素可能是需要重點關注和改進的？（）A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復雜度和計算效率C.模型的融合和集成D.以上都是25、在人工智能的情感識別中，假設要從一段較長的語音中準確捕捉到細微的情感變化。以下哪種技術或方法可能有助于實現(xiàn)這一目標？（）A.分析語音的韻律特征，如語調(diào)、語速B.只關注語音的內(nèi)容，忽略語音的表現(xiàn)形式C.對語音進行分段處理，分別進行情感識別D.不進行任何預處理，直接分析原始語音二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在音頻處理和音樂創(chuàng)作中的探索。2、（本題5分）簡述人工智能在智能成本預算中的技術。3、（本題5分）簡述人工智能在智能客服中的實現(xiàn)方式。4、（本題5分）解釋人工智能在圖像壓縮和編碼中的技術。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交通擁堵疏導策略生成系統(tǒng)，評估其效果和適應性。2、（本題5分）分析一個基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)，探討其如何通過深度學習算法識別疾病特征，并評估其準確性和可靠性。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行民間舞蹈文化傳播策略制定的項目，討論其傳播效果和文化影響力。4、（本題5分）分析一個基于人工智能的旅游規(guī)劃推薦系統(tǒng)，討論其個性化程度和實用性。5、（本題5分）分析一個利用人工智