湖州師范學院《知識表示與處理》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頁湖州師范學院《知識表示與處理》

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一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結合使用以提高分割效果2、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設我們要訓練一個用于預測股票價格的模型，以下關于數(shù)據(jù)的說法，哪一項是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對數(shù)據(jù)進行預處理和清洗3、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務中取得了顯著成果。假設要將預訓練語言模型應用于特定領域的文本分類任務，以下關于預訓練模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預訓練模型進行分類，無需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預訓練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務和數(shù)據(jù)進行調(diào)整C.在預訓練模型的基礎上，使用特定領域的數(shù)據(jù)進行微調(diào)，可以提高在該領域任務中的性能D.預訓練語言模型對計算資源要求不高，任何設備都能輕松應用4、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關于計算機視覺的描述，不準確的是（）A.目標檢測、圖像分類和語義分割是計算機視覺中的常見任務B.計算機視覺技術可以應用于自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領域C.計算機視覺系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學習算法的出現(xiàn)極大地推動了計算機視覺技術的發(fā)展5、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個智能機器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關于強化學習算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應該選擇其他方法6、在人工智能的自動駕駛感知任務中，假設需要同時處理來自多個傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）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，在特征層面進行融合B.中期融合，在決策層面進行融合C.晚期融合，在結果層面進行融合D.隨機選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)7、人工智能在藝術創(chuàng)作領域也有一定的應用。假設要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關于人工智能在藝術創(chuàng)作中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以為藝術家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術創(chuàng)作過程B.生成的作品具有獨特的風格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術家的作品媲美C.人工智能藝術創(chuàng)作仍然需要人類藝術家的指導和審美判斷D.引發(fā)了關于藝術定義和創(chuàng)作本質(zhì)的思考和討論8、在人工智能的機器人控制領域，強化學習可以讓機器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設一個機器人需要學會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學習的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設計D.機器人的硬件性能9、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GANs），通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像10、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性？（）A.語音的語調(diào)B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音11、在人工智能的圖像識別領域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，還有其他一些方法和技術。假設我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能12、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理原則的制定至關重要。假設要制定人工智能倫理原則，以下關于其制定的描述，哪一項是不正確的？（）A.應考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應隨著技術的發(fā)展和應用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術層面的問題，無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見，確保倫理原則的合理性和可行性13、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設要訓練一個大型的人工智能模型，以下關于算力的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的計算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓練過程B.云計算平臺可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無關D.合理分配和利用算力資源對于提高訓練效率和降低成本至關重要14、在人工智能的自動駕駛領域，感知模塊負責對周圍環(huán)境進行理解。假設要實現(xiàn)對道路上行人的準確檢測，以下哪種技術可能是最關鍵的？（）A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器15、在人工智能的算法選擇中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點進行決策。假設要對大量的文本數(shù)據(jù)進行分類，以下關于算法選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.決策樹算法簡單直觀，適用于處理具有明顯特征差異的文本數(shù)據(jù)B.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好，可用于高精度的文本分類C.隨機森林算法通過集成多個決策樹，能夠提高分類的穩(wěn)定性和準確性D.選擇算法時只考慮算法的準確性，而無需考慮計算資源和訓練時間的需求二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述規(guī)則推理和基于案例的推理。2、（本題5分）簡述人工智能在文學創(chuàng)作中的應用。3、（本題5分）簡述人工智能在智能人力資源離職預測中的技術。4、（本題5分）說明人工智能在水利和水資源管理中的潛力。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用機器學習算法對金融數(shù)據(jù)進行分析，預測匯率的變化趨勢，為國際貿(mào)易和投資提供參考。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個自監(jiān)督學習模型，從大量無標簽的自然語言文本數(shù)據(jù)中學習語言的語義表示。通過下游任務，如文本分類，評估學習到的表示的質(zhì)量。3、（本題5分）通過強化學習訓練一個智能體在模擬的游戲環(huán)境中進行策略優(yōu)化和創(chuàng)新，提高游戲的競技性和趣味性。4、（本題5分）利用自然語言處理技術進行文本自動糾錯和潤色，提高文本的質(zhì)量和專業(yè)性。5、（本題5分）使用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于雙向長短時記憶網(wǎng)絡（Bi-LSTM）的情感分析模型，對電影評論數(shù)據(jù)進行情感分類。分析不同的詞嵌入方法對模型性能的影響。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察某智能城市垃圾處理系統(tǒng)中人工智能的應用，包括分類優(yōu)