南京曉莊學院《專業(yè)導論計算機與科學》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南京曉莊學院

《專業(yè)導論計算機與科學》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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領域，假設要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語音識別系統(tǒng)只需要對清晰、標準的語音進行訓練，就能應對各種復雜情況B.增加訓練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的識別能力C.語音識別的準確率只取決于聲學模型，與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識別技術(shù)已經(jīng)能夠達到100%的準確率，無需進一步改進2、當利用人工智能進行語音合成，使合成的語音聽起來更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點研究和改進的方向？（）A.改進聲學模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是3、在人工智能的文本生成任務中，假設要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學習的文本生成模型可以學習語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫作水平相當?shù)奈恼?、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。假設一個智能體正在通過強化學習算法學習玩一款復雜的游戲，以下關(guān)于強化學習過程的描述，正確的是：（）A.智能體在學習過程中只需要隨機嘗試不同的動作，就能快速找到最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設計對智能體的學習效果沒有顯著影響，只要有獎勵就行C.智能體能夠通過與環(huán)境的不斷交互和試錯，逐漸優(yōu)化自己的策略以獲得更高的累計獎勵D.強化學習不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化和不確定性，只關(guān)注當前的動作和獎勵6、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規(guī)則的方法D.基于人工判斷的方法7、人工智能在智能客服領域的應用需要能夠理解用戶的復雜問題并給出準確的回答。假設要構(gòu)建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領域的問題，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預訓練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構(gòu)建和維護D.以上方法同等重要8、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關(guān)于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過濾進行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結(jié)合內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應用戶興趣的變化9、深度學習在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識別和語音識別等領域。以下關(guān)于深度學習的敘述，不準確的是（）A.深度學習是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征B.深度學習模型需要大量的訓練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進行訓練C.深度學習可以解決傳統(tǒng)機器學習方法難以處理的復雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學習模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行調(diào)整和優(yōu)化10、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應用。假設要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進行預處理，如歸一化和標準化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正11、在人工智能的圖像生成任務中，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）表現(xiàn)出色。假設要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對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)絡結(jié)構(gòu)C.訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇12、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權(quán)利C.不同的文化和價值觀可能導致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響13、人工智能在醫(yī)療領域的應用具有巨大的潛力，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?；颊邤?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14、人工智能在法律領域的輔助決策中具有一定作用。假設要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中15、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設正在訓練一個用于手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡，以下關(guān)于防止過擬合的方法，哪一項是最有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)D.不進行任何處理，認為過擬合不會影響模型性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在物流和供應鏈管理中的優(yōu)化。2、（本題5分）解釋人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的角色。3、（本題5分）解釋人工智能在碳排放監(jiān)測和管理中的方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用TensorFlow實現(xiàn)一個目標檢測模型，對復雜場景中的多個目標進行檢測和分類。調(diào)整模型參數(shù)以提高檢測的準確率和召回率。2、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）模型，對CIFAR-10數(shù)據(jù)集進行圖像分類。使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)增加數(shù)據(jù)的多樣性，如隨機旋轉(zhuǎn)、裁剪等，訓練模型并保存最優(yōu)模型，在測試集上進行驗證。3、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現(xiàn)一個實時的植物病蟲害識別系統(tǒng)。能夠在農(nóng)田環(huán)境中通過攝像頭實時識別出常見的植物病蟲害，并給出相應的防治建議。4、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個對抗樣本防御模型，提高圖像分類模型對對抗樣本攻擊的抵抗力。分析不同的防御策略和技術(shù)，評估防御模型在面對各種攻擊方法時的有效性。5、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個機器人的運動控制問題，