重慶理工大學《智能計算與最優(yōu)化》2023-2024學年第一學期期末試卷

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頁重慶理工大學《智能計算與最優(yōu)化》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______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1分，共20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、在人工智能的文本分類任務中，類別不平衡是一個常見的問題。假設一個數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術B.代價敏感學習C.特征選擇D.以上方法綜合運用2、在一個利用人工智能進行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準確性和全面性，以下哪個方面的優(yōu)化可能是關鍵的？（）A.知識庫的構建和更新B.自然語言處理模型的改進C.對話流程的設計D.以上都是3、在人工智能的知識圖譜構建中，需要整合大量的結構化和非結構化數(shù)據(jù)。假設要為一個特定領域構建知識圖譜，以下關于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.只選擇權威的學術文獻和研究報告，確保知識的準確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結合行業(yè)專家的經(jīng)驗和知識，以及相關的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進行篩選和評估4、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用具有很大的潛力。以下關于人工智能在農(nóng)業(yè)應用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進行精準的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎設施和技術水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理5、人工智能中的強化學習算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計算資源，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據(jù)服務器負載和任務需求，動態(tài)調整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務質量為目標，優(yōu)化資源利用效率C.強化學習可以快速適應數(shù)據(jù)中心的變化，無需人工重新配置D.強化學習算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況6、人工智能中的自動機器學習（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調優(yōu)過程。假設一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家，希望使用AutoML來構建模型。以下關于自動機器學習的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家手動構建的模型D.但仍需要一定的人工干預和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性7、假設在一個智能農(nóng)業(yè)的應用中，需要利用人工智能技術來監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況并預測病蟲害的發(fā)生，以下哪種數(shù)據(jù)源和分析方法可能是重要的組成部分？（）A.衛(wèi)星圖像和圖像分析B.傳感器數(shù)據(jù)和時間序列分析C.氣象數(shù)據(jù)和機器學習模型D.以上都是8、人工智能在教育領域的應用有望實現(xiàn)個性化學習和智能輔導。假設一個在線學習平臺使用人工智能為學生提供個性化課程推薦，以下關于教育領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學生的學習成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學生的學習習慣、興趣和知識水平等因素都應該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領域的應用可能會導致學生過度依賴技術，降低自主學習能力D.教育領域的人工智能應用不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題9、假設要開發(fā)一個能夠在復雜環(huán)境中自主導航的智能機器人，例如在倉庫中搬運貨物，以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是10、在人工智能的發(fā)展過程中，算法的創(chuàng)新起著關鍵作用。假設我們要設計一種新的人工智能算法，以下關于算法設計的原則，哪一項是不正確的？（）A.高效性B.可擴展性C.復雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性11、在自然語言處理領域，情感分析是一項重要的任務。假設要分析大量的在線商品評論，以確定消費者對產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進行情感分析時，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學習模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），自動學習語言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動化的技術D.結合詞向量和機器學習分類算法，如支持向量機（SVM）12、人工智能在藝術創(chuàng)作領域的探索引起了廣泛關注。假設要利用人工智能生成音樂作品，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，生成新的旋律和節(jié)奏B.可以與人類音樂家合作，共同創(chuàng)作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術價值和創(chuàng)造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創(chuàng)作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創(chuàng)造力13、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14、人工智能中的強化學習算法可以用于訓練機器人完成復雜的任務。假設一個機器人需要通過強化學習學會在不同地形上行走。以下關于強化學習訓練機器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調整自己的動作策略B.可以使用模擬環(huán)境進行大量的訓練，以減少在真實環(huán)境中的試驗成本和風險C.強化學習訓練出的機器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無需進一步調整D.合理設計獎勵函數(shù)對于引導機器人學習到期望的行為至關重要15、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護車內乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則16、在人工智能的發(fā)展中，機器學習是一個重要的分支。假設一個醫(yī)療團隊想要利用機器學習來預測某種疾病的發(fā)病風險，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習慣、病史等多維度信息。在選擇機器學習算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特點、模型的復雜度和預測的準確性等因素。以下哪種機器學習算法可能最適合這個任務？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進行預測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關系進行預測C.支持向量機算法，尋找最優(yōu)分類超平面進行分類預測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進行分類17、人工智能中的元學習技術旨在讓模型能夠快速適應新的任務和數(shù)據(jù)分布。假設要開發(fā)一個能夠在不同領域的小樣本學習任務中表現(xiàn)良好的元學習模型，以下哪種元學習方法在泛化能力和學習效率方面具有更大的潛力？（）A.基于模型的元學習B.基于優(yōu)化的元學習C.基于度量的元學習D.以上方法結合使用18、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.基于內容的推薦算法C.混合推薦算法D.關聯(lián)規(guī)則挖掘19、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關于機器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結構的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質量已經(jīng)超越了人類翻譯20、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一，其目標是讓計算機理解和生成人類語言。以下關于自然語言處理的說法，錯誤的是（）A.詞法分析、句法分析和語義理解是自然語言處理中的關鍵步驟B.機器翻譯是自然語言處理的重要應用之一，但目前的機器翻譯質量已經(jīng)完全達到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務都屬于自然語言處理的范疇D.自然語言處理面臨著詞匯歧義、句法結構復雜和語義理解困難等諸多挑戰(zhàn)二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋人工智能在圖像壓縮和編碼中的技術。2、（本題5分）說明人工智能在庫存管理和供應鏈預測中的優(yōu)勢。3、（本題5分）說明文本分類的方法和技術。4、（本題5分）說明人工智能研究中的責任和規(guī)范。5、（本題5分）簡述人工智能在企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能工業(yè)機器人控制系統(tǒng)為例，探討人工智能在動作精度和效率提升中的應用。2、（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。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能藝術市場趨勢預測系統(tǒng)，探討其如何預測藝術作品的市場價值和需求。4、（本題5分）考察某智能醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的性能和對醫(yī)生診斷的輔助作用。5、（本題5分）分析一個利用人工智能進行雕塑創(chuàng)作的嘗試，討論其藝術風格和創(chuàng)作效率。四、操作題（本大題共3個小題，共