蘇州大學(xué)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院《全網(wǎng)規(guī)劃與部署》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)蘇州大學(xué)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院

《全網(wǎng)規(guī)劃與部署》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在人工智能的情感計(jì)算中，需要從人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來(lái)準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合，在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合，分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析2、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向。假設(shè)要分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)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(jī)器學(xué)習(xí)的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法3、在人工智能的文本分類(lèi)任務(wù)中，例如將新聞文章分類(lèi)為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類(lèi)別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類(lèi)別。為了提高分類(lèi)模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對(duì)少數(shù)類(lèi)進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類(lèi)進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類(lèi)別，忽略少數(shù)類(lèi)別4、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5、在人工智能的語(yǔ)音處理領(lǐng)域，語(yǔ)音合成技術(shù)旨在生成自然流暢的人類(lèi)語(yǔ)音。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?yàn)橛新曌x物生成逼真語(yǔ)音的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)音的韻律、語(yǔ)調(diào)等因素。以下哪種語(yǔ)音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語(yǔ)音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語(yǔ)音合成B.參數(shù)式語(yǔ)音合成C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端語(yǔ)音合成D.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成6、人工智能中的語(yǔ)音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音。假設(shè)我們要為一款智能語(yǔ)音助手開(kāi)發(fā)語(yǔ)音合成功能，以下關(guān)于語(yǔ)音合成的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)拼接預(yù)先錄制的語(yǔ)音片段來(lái)實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成更自然的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)C.語(yǔ)音合成的質(zhì)量只取決于聲學(xué)模型D.韻律和情感的表達(dá)是語(yǔ)音合成中的重要挑戰(zhàn)7、人工智能在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)未來(lái)幾天的天氣情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，減少計(jì)算量D.隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)的順序，增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性8、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測(cè)的比例B.召回率，即模型正確識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異9、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行音樂(lè)創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價(jià)值的音樂(lè)作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)用？（）A.基于模板的生成B.基于風(fēng)格遷移C.基于生成模型D.以上都是10、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)時(shí)間、答題情況等B.收集學(xué)生的個(gè)人興趣愛(ài)好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績(jī)，了解其知識(shí)掌握程度D.通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好11、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無(wú)需考慮其可能對(duì)個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí)，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開(kāi)發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí)，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無(wú)害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問(wèn)題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮12、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一，涉及到文本分類(lèi)、機(jī)器翻譯等多個(gè)任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自動(dòng)將英語(yǔ)文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義和上下文等復(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機(jī)器翻譯中能夠更好地捕捉語(yǔ)言的長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系和語(yǔ)義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯C.神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）D.詞袋模型13、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14、假設(shè)在一個(gè)智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來(lái)優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率?？紤]到實(shí)時(shí)交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬15、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語(yǔ)音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語(yǔ)言模型對(duì)其影響不大B.環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果沒(méi)有顯著影響，系統(tǒng)可以自動(dòng)過(guò)濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，并結(jié)合大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率D.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語(yǔ)速差異，能夠統(tǒng)一處理16、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)報(bào)表等信息。以下關(guān)于選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法的考慮，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.選擇簡(jiǎn)單直觀的線性回歸算法，因?yàn)槠湟子诶斫夂徒忉孊.采用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式C.運(yùn)用決策樹(shù)算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機(jī)選擇一種算法，碰碰運(yùn)氣17、在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)，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(fù)雜度C.計(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間18、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的說(shuō)法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，實(shí)現(xiàn)多個(gè)參與方之間的模型訓(xùn)練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機(jī)構(gòu)之間難以流通和共享的問(wèn)題C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開(kāi)銷(xiāo)較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風(fēng)險(xiǎn)19、在人工智能的自動(dòng)駕駛感知任務(wù)中，假設(shè)需要同時(shí)處理來(lái)自多個(gè)傳感器（如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合，在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)20、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21、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個(gè)因素對(duì)于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇22、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23、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行決策。假設(shè)要解決一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類(lèi)算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無(wú)需考慮其他算法B.決策樹(shù)算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時(shí)總是表現(xiàn)最佳C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對(duì)于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機(jī)（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類(lèi)問(wèn)題，是一個(gè)合適的選擇24、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)中，例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度，以下哪個(gè)方面的考慮可能是至關(guān)重要的？（）A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和處理B.精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型C.多目標(biāo)優(yōu)化策略D.以上都是25、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(jì)和篩選。假設(shè)要開(kāi)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(lèi)算法B.回歸分析C.聚類(lèi)分析D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)策劃中的策略。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在培訓(xùn)與發(fā)展中的作用。3、（本題5分）解釋人工智能在智能營(yíng)銷(xiāo)精準(zhǔn)定位中的策略。4、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能中的地位和作用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能民間戲曲舞臺(tái)布景設(shè)計(jì)系統(tǒng)中人工智能的創(chuàng)意和視覺(jué)效果。2、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的茶葉品質(zhì)分級(jí)系統(tǒng)，探討其分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和準(zhǔn)確性。3、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書(shū)法產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究系統(tǒng)，探討其如何促進(jìn)書(shū)法產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。4、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂(lè)人才評(píng)估與發(fā)展系統(tǒng)，討論其如何評(píng)估音樂(lè)人才的潛力和發(fā)展方向。5、（本題5分）剖析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行城市規(guī)劃的案例，包括數(shù)據(jù)分析和方案生成。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）借助Scikit-learn庫(kù)中