青島大學(xué)《模式識(shí)別》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《模式識(shí)別》2021-2022學(xué)年第一學(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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到一個(gè)特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機(jī)初始化訓(xùn)練2、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個(gè)因素對(duì)于提高識(shí)別準(zhǔn)確率至關(guān)重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量3、在人工智能的情感識(shí)別中，假設(shè)要從一段較長(zhǎng)的語(yǔ)音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析語(yǔ)音的韻律特征，如語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速B.只關(guān)注語(yǔ)音的內(nèi)容，忽略語(yǔ)音的表現(xiàn)形式C.對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分段處理，分別進(jìn)行情感識(shí)別D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接分析原始語(yǔ)音4、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過(guò)分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來(lái)給出診斷建議。以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因?yàn)槠浠诖髷?shù)據(jù)的分析結(jié)果更準(zhǔn)確B.醫(yī)生仍需對(duì)系統(tǒng)的診斷結(jié)果進(jìn)行最終判斷和綜合考量，因?yàn)榇嬖跀?shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷，對(duì)于罕見病無(wú)能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響5、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯6、人工智能中的弱人工智能和強(qiáng)人工智能是兩個(gè)不同的概念。假設(shè)我們?cè)谟懻撊斯ぶ悄艿陌l(fā)展階段，以下關(guān)于弱人工智能和強(qiáng)人工智能的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強(qiáng)人工智能目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務(wù)，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強(qiáng)人工智能的關(guān)鍵在于計(jì)算能力7、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗8、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)在人工智能中的作用的描述，不正確的是（）A.高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確和通用的模式B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟，可以減少噪聲和錯(cuò)誤C.即使數(shù)據(jù)量較少，通過(guò)巧妙的算法設(shè)計(jì)和模型架構(gòu)，也能訓(xùn)練出性能優(yōu)異的人工智能模型D.數(shù)據(jù)的標(biāo)注工作對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)非常重要，準(zhǔn)確的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果9、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用越來(lái)越普遍。假設(shè)要為一個(gè)電商平臺(tái)開發(fā)推薦系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮用戶興趣動(dòng)態(tài)變化的方法，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.定期重新訓(xùn)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(gòu)買記錄進(jìn)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(gè)人興趣D.隨機(jī)推薦商品，期望能夠滿足用戶的動(dòng)態(tài)興趣10、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(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來(lái)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡(jiǎn)單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無(wú)法生成復(fù)雜的自然圖像11、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，噪聲環(huán)境會(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量12、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)開發(fā)了一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的人工智能模型，但用戶對(duì)模型的決策過(guò)程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測(cè)的？（）A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量13、在人工智能的機(jī)器人控制領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以讓機(jī)器人通過(guò)與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)會(huì)在不同地形上行走，以下哪個(gè)因素對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機(jī)器人的初始狀態(tài)C.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)D.機(jī)器人的硬件性能14、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在醫(yī)療診斷中做出了關(guān)鍵決策，但無(wú)法解釋其決策的依據(jù)。這可能會(huì)帶來(lái)哪些潛在的風(fēng)險(xiǎn)？（）A.醫(yī)生可能無(wú)法信任模型的結(jié)果B.模型的準(zhǔn)確率可能會(huì)下降C.模型的訓(xùn)練時(shí)間可能會(huì)增加D.模型的復(fù)雜度可能會(huì)降低15、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過(guò)濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無(wú)法滿足所有用戶的需求16、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行語(yǔ)音合成，使合成的語(yǔ)音聽起來(lái)更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點(diǎn)研究和改進(jìn)的方向？（）A.改進(jìn)聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是17、人工智能在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.聲學(xué)模型用于分析語(yǔ)音的聲學(xué)特征，語(yǔ)言模型用于理解語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中能夠提高識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率D.對(duì)大量不同口音和背景噪音的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性18、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)證明數(shù)學(xué)定理的系統(tǒng)，以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最難以克服的？（）A.定理的復(fù)雜性B.推理規(guī)則的選擇C.知識(shí)的表示和編碼D.計(jì)算資源的需求19、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.可以通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進(jìn)行精準(zhǔn)的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理20、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，倫理和社會(huì)問(wèn)題也日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)在招聘過(guò)程中根據(jù)候選人的數(shù)據(jù)分析做出決策，可能會(huì)導(dǎo)致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關(guān)鍵？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機(jī)制C.限制人工智能在招聘中的應(yīng)用D.不使用敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋人工智能在供應(yīng)商評(píng)估和選擇中的方法。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谌祟悓W(xué)中的應(yīng)用可能性。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄軇?chuàng)新成果評(píng)估中的技術(shù)。4、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器翻譯的原理和方法。5、（本題5分）解釋人工智能在智能倉(cāng)儲(chǔ)庫(kù)存控制中的策略。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行古籍?dāng)?shù)字化整理的項(xiàng)目，討論其效率和準(zhǔn)確性。2、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行傳統(tǒng)武術(shù)套路編排的實(shí)例，討論其合理性和觀賞性。3、（本題5分）分析一款利用人工智能進(jìn)行音樂(lè)創(chuàng)作的工具，研究其創(chuàng)作風(fēng)格和對(duì)音樂(lè)產(chǎn)業(yè)的潛在影響。4、（本題5分）研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行民俗節(jié)日活動(dòng)安排優(yōu)化的案例，分析其優(yōu)化效果和民眾滿意度。5、（本題5分）剖析某智能民間音樂(lè)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略制定系統(tǒng)中人工智能的策略科學(xué)性和可持續(xù)性。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）借助TensorFlow構(gòu)