浙大城市學(xué)院《智能軟件開發(fā)技術(shù)》2021-2022學(xué)年第一學(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)浙大城市學(xué)院

《智能軟件開發(fā)技術(shù)》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、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計(jì)算效率和模型性能，例如通過(guò)調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計(jì)算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn)，但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢(shì)D.一旦選擇了一種算法，就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化，否則會(huì)影響模型的穩(wěn)定性2、在人工智能的研究中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于智能體的決策和優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)智能機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達(dá)目標(biāo)位置。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠使機(jī)器人更快地學(xué)習(xí)到有效的策略，同時(shí)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3、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點(diǎn)？（）A.基于注意力機(jī)制的模型，關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語(yǔ)句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析，直接輸出原文的前幾段4、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過(guò)程中需要做出決策，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車的決策完全依賴于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法，不具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力B.復(fù)雜的交通環(huán)境和意外情況不會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的決策造成困難，因?yàn)槠渚哂型昝赖母兄皖A(yù)測(cè)能力C.自動(dòng)駕駛汽車在決策時(shí)需要綜合考慮多種因素，如交通規(guī)則、行人行為和車輛狀態(tài)等D.人類駕駛員的干預(yù)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的決策沒(méi)有任何幫助，反而可能導(dǎo)致系統(tǒng)混亂5、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6、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在一個(gè)充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時(shí)避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.智能體通過(guò)隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)學(xué)習(xí)效果沒(méi)有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無(wú)需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好7、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在多種語(yǔ)言之間進(jìn)行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯依靠人工編寫的語(yǔ)法和詞匯規(guī)則進(jìn)行翻譯B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯通過(guò)對(duì)大量雙語(yǔ)語(yǔ)料的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機(jī)器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結(jié)果D.現(xiàn)有的機(jī)器翻譯技術(shù)已經(jīng)能夠完美處理各種領(lǐng)域和文體的文本，無(wú)需人工干預(yù)和修正8、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實(shí)體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史人物和事件的知識(shí)圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對(duì)于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價(jià)值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個(gè)人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實(shí)的網(wǎng)絡(luò)傳聞9、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語(yǔ)言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語(yǔ)言的語(yǔ)義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)D.語(yǔ)音識(shí)別10、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)二分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率之外，以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實(shí)際效果，特別是當(dāng)類別分布不均衡時(shí)？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差11、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個(gè)不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測(cè)算法能夠較好地應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測(cè)所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測(cè)D.以上都是12、人工智能在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)的波動(dòng)，以下哪種數(shù)據(jù)來(lái)源可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最?。浚ǎ〢.公司的財(cái)務(wù)報(bào)表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)13、在人工智能的情感分析任務(wù)中，比如分析社交媒體上用戶對(duì)某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極，以下哪種特征提取方法可能會(huì)產(chǎn)生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語(yǔ)法結(jié)構(gòu)D.基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)14、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)一個(gè)農(nóng)場(chǎng)使用人工智能來(lái)監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)和病蟲害情況。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象，采取相應(yīng)的防治措施B.利用傳感器收集的數(shù)據(jù)和分析模型，優(yōu)化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷，自主管理農(nóng)場(chǎng)的所有生產(chǎn)活動(dòng)D.結(jié)合天氣預(yù)報(bào)和市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)，制定合理的種植計(jì)劃15、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型，以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力？（）A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明人工智能在社會(huì)創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展解決方案中的潛力。2、（本題5分）說(shuō)明蒙特卡羅樹搜索在游戲中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能客服質(zhì)量提升中的作用。4、（本題5分）解釋人工智能在審計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)管理中的角色。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Scikit-learn中的樸素貝葉斯算法，對(duì)電子郵件進(jìn)行垃圾郵件分類。提取郵件的文本特征，如詞頻、詞性等，計(jì)算分類的準(zhǔn)確率和召回率，并通過(guò)特征選擇優(yōu)化模型性能。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型（如DQN），讓智能體在一個(gè)簡(jiǎn)單的游戲環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，展示智能體的學(xué)習(xí)過(guò)程和策略改進(jìn)。3、（本題5分）利用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的角點(diǎn)檢測(cè)。使用不同的角點(diǎn)檢測(cè)算法，比較檢測(cè)效果和性能。4、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類模型，用于區(qū)分貓和狗的圖片。對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并使用測(cè)試集評(píng)估其準(zhǔn)確率。要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如調(diào)整大小、歸一化等，同時(shí)使用合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)。5、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構(gòu)建一個(gè)基于對(duì)抗域適應(yīng)（AdversarialDomainAdaptation）的模型，實(shí)現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)的分類或預(yù)測(cè)。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)基于人工智能的智