浙江財經(jīng)大學(xué)《智能時代》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙江財經(jīng)大學(xué)

《智能時代》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在人工智能的語音識別任務(wù)中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識別準確率，以下哪種技術(shù)或方法可能會被重點研究和應(yīng)用？（）A.聲學(xué)模型的改進B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是2、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設(shè)一個醫(yī)療機構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來輔助診斷疾病，同時要確保患者數(shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴格的訪問控制機制D.以上方法綜合運用3、在人工智能的決策樹算法中，當進行特征選擇來構(gòu)建決策樹時，以下哪種特征選擇標準通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征4、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導(dǎo)致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關(guān)鍵信息D.以上都有可能5、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)要開發(fā)一個系統(tǒng)來監(jiān)測農(nóng)田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法的組合在這個任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹算法B.目標檢測技術(shù)結(jié)合支持向量機算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機森林算法6、在人工智能的圖像識別任務(wù)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(shè)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(shù)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(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓(xùn)練速度7、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自主學(xué)習(xí)并改進其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動物。在訓(xùn)練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學(xué)習(xí)算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯8、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術(shù)和知識的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)＜抑RB.機器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是9、在人工智能的情感計算領(lǐng)域，除了文本和語音，面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r分析人類面部表情來推斷情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下哪種方法在準確性和實時性方面面臨更大的挑戰(zhàn)？（）A.基于傳統(tǒng)計算機視覺的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于傳感器的方法D.以上方法難度相當10、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于預(yù)測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結(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11、在人工智能的可解釋性研究中，對于一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過程D.以上都是12、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測未來幾天的天氣情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對氣象數(shù)據(jù)進行標準化處理，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.對數(shù)據(jù)進行降維處理，減少計算量D.隨機打亂數(shù)據(jù)的順序，增加數(shù)據(jù)的隨機性13、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，例如疾病診斷、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像分析等。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不正確的是（）A.人工智能可以通過分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病的早期診斷和預(yù)測B.在藥物研發(fā)中，人工智能可以加速藥物篩選和優(yōu)化藥物配方的過程C.雖然人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有諸多應(yīng)用，但它不能替代醫(yī)生的專業(yè)判斷和臨床經(jīng)驗D.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風(fēng)險和挑戰(zhàn)14、人工智能中的強化學(xué)習(xí)在機器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個機器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于獎勵函數(shù)的設(shè)計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據(jù)機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機器人的表現(xiàn)D.隨機給予獎勵，增加學(xué)習(xí)的不確定性15、在人工智能的研究中，強化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于智能體的決策和優(yōu)化問題。假設(shè)一個智能機器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達目標位置。在這種情況下，以下哪種強化學(xué)習(xí)算法能夠使機器人更快地學(xué)習(xí)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16、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點，提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，及時給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色，實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問題和知識漏洞，提高教學(xué)效果17、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設(shè)一個醫(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)生無需再進行分析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)生提供任何有價值的幫助18、在人工智能的發(fā)展趨勢中，邊緣計算與人工智能的結(jié)合越來越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實現(xiàn)實時的人工智能推理，以下關(guān)于邊緣計算與人工智能融合的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應(yīng)速度B.能夠降低對云計算中心的依賴C.邊緣設(shè)備的計算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素19、在人工智能的語音合成任務(wù)中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設(shè)需要模擬不同人的聲音特點和情感表達，以下哪種技術(shù)或方法是關(guān)鍵的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的語音合成模型，學(xué)習(xí)語音特征B.使用固定的語音模板，進行簡單組合C.隨機生成語音的音調(diào)和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音20、在人工智能的發(fā)展中，模型的評估指標至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能模型評估指標的描述，不準確的是（）A.準確率、召回率和F1值常用于分類任務(wù)的評估B.均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）常用于回歸任務(wù)的評估C.評估指標的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型，與具體的應(yīng)用場景無關(guān)D.可以結(jié)合多個評估指標來全面評估模型的性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能中的隱私保護措施。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄軇?chuàng)新潛力評估中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋人工智能在歷史學(xué)研究中的潛力。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能檔案管理系統(tǒng)為例，探討人工智能在文件分類和檢索中的應(yīng)用。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能法律輔助系統(tǒng)，討論其在法律文件分析和案例預(yù)測方面的應(yīng)用。3、（本題5分）研究一個基于人工智能的民俗文化特色挖掘系統(tǒng)，評估其挖掘深度和獨特性。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能影視投資風(fēng)險評估系統(tǒng)，分析其如何評估影視項目的投資風(fēng)險。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫作品銷售預(yù)測系統(tǒng)，討論其如何預(yù)測繪畫作品的銷售情況。