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文檔簡介
人工智能導(dǎo)論知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋哈爾濱工程大學(xué)第一章單元測試
下列關(guān)于智能說法錯誤的是()
A:從生命的角度看,智能是生命適應(yīng)自然界的基本能力B:目前,人類智能是自然只能的最高層次C:細菌不具有智能D:任何生命都擁有智能
答案:細菌不具有智能目前,智能的定義已經(jīng)明確,其定義為:智能是個體能夠主動適應(yīng)環(huán)境或針對問題,獲取信息并提煉和運用知識,理解和認識世界事物,采取合理可行的(意向性)策略和行動,解決問題并達到目標(biāo)的綜合能力。()
A:對B:錯
答案:錯傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域?qū)⑷斯ぶ悄軇澐譃閺娙斯ぶ悄芘c弱人工智能兩大類。所謂強人工智能指的就是達到人類智能水平的技術(shù)或機器,否則都屬于弱人工智能技術(shù)。()
A:對B:錯
答案:對人類歷史上第一個人工神經(jīng)元模型為MP模型,由赫布提出。()
A:對B:錯
答案:錯下列關(guān)于數(shù)據(jù)說法錯誤的是()
A:數(shù)據(jù)可以分為模擬數(shù)據(jù)和數(shù)字數(shù)據(jù)兩類B:數(shù)據(jù)就是描述事物的符號記錄,是可定義為有意義的實體C:我們通常所說的數(shù)據(jù)即能夠直接作為計算機輸入的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)D:在當(dāng)今社會,數(shù)據(jù)的本質(zhì)是生產(chǎn)資料和資產(chǎn)
答案:我們通常所說的數(shù)據(jù)即能夠直接作為計算機輸入的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)下列關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法中正確的有()
A:“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)B:大數(shù)據(jù)帶來的思維變革中,更多是指更多的隨機樣本C:大數(shù)據(jù)具有多樣、高速的特征D:“大數(shù)據(jù)時代”已經(jīng)來臨
答案:“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn);大數(shù)據(jù)具有多樣、高速的特征;“大數(shù)據(jù)時代”已經(jīng)來臨大數(shù)據(jù)在政府公共服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、零售業(yè)、制造業(yè)、以及涉及個人位置服務(wù)等領(lǐng)域都將帶來可觀的價值。()
A:錯B:對
答案:對人工智能在各個方面都有廣泛應(yīng)用,其研究方向也眾多,下面屬于人工智能研究方向的有()
A:機器學(xué)習(xí)B:語音識別C:模式識別D:知識圖譜
答案:機器學(xué)習(xí);語音識別;模式識別;知識圖譜機器人發(fā)展經(jīng)歷了程序控制機器人(第一代)、自適應(yīng)機器人(
第二代)、智能機器人(現(xiàn)代)三代發(fā)展歷程。()
A:錯B:對
答案:對下列選項中屬于人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域的有(
)
A:程序設(shè)計B:智能安防C:智能農(nóng)業(yè)D:智慧城市
答案:程序設(shè)計;智能安防;智能農(nóng)業(yè);智慧城市
第二章單元測試
生命起源于什么時候?()
A:138-100億年之間B:138億年以前C:45-35億年之間D:100-45億年之間
答案:45-35億年之間人工智能使人類改造自然、適應(yīng)自然的各類技術(shù)發(fā)展到最高階段,智能技術(shù)使得工具變得有智能,促使技術(shù)在以指數(shù)級增長速度加速進化(加速回報定律)。()
A:對B:錯
答案:對對于人工智能的價值、作用與意義的說法錯誤的是:()
A:哲學(xué)層面:證明、印證人類(人性)存在價值的手段、方法;由人工智能根本問題衍生的思想、理論將促使人類反觀自身,思考人之為人的價值、存在的意義B:生命層面:促進人類社會整體向更高階段文明加速進化C:技術(shù)層面:人類社會經(jīng)濟、社會發(fā)展的新引擎,新一輪經(jīng)濟革命的持續(xù)推動力D:社會層面:促使人類自身由地球自然智能生命向更高階的宇宙智能生命進化
答案:生命層面:促進人類社會整體向更高階段文明加速進化;社會層面:促使人類自身由地球自然智能生命向更高階的宇宙智能生命進化聯(lián)結(jié)主義認為人的思維基元是符號,而不是神經(jīng)元;人的認知過程是符號操作而不是權(quán)值的自組織過程。()
A:錯B:對
答案:錯科學(xué)研究能夠逐步理解如何從大腦的結(jié)構(gòu)和機制上產(chǎn)生知覺、記憶和行為的意識表現(xiàn),這些所謂“簡單問題”的科學(xué)研究,都無法越過物質(zhì)與精神的藩籬,解決身心關(guān)系的“困難問題”,證明主觀意識如何從物質(zhì)基礎(chǔ)上涌現(xiàn)出來。
()
A:錯B:對
答案:對對于心智計算理論說法正確的是:()
A:能夠用信念和意愿來解釋行為的同時,又令它們與物理世界合理相接B:特點是把心智的本質(zhì)看作是計算,把思維看作是一種信息加工過程C:合理地解釋了意義內(nèi)含的結(jié)果與起因D:驅(qū)除了心智產(chǎn)生智能行為的神秘
答案:能夠用信念和意愿來解釋行為的同時,又令它們與物理世界合理相接;特點是把心智的本質(zhì)看作是計算,把思維看作是一種信息加工過程;合理地解釋了意義內(nèi)含的結(jié)果與起因;驅(qū)除了心智產(chǎn)生智能行為的神秘現(xiàn)代認知科學(xué)強調(diào)心智親身性,也就是心智與身體是分離的,人的經(jīng)驗、認識都來自身體內(nèi)部與環(huán)境的相互作用。()
A:錯B:對
答案:錯人工智能利用計算機通過程序和算法實現(xiàn)了人類智能的哪些部分?()
A:人類智能的非理性部分B:可計算部分C:視覺部分D:理性部分
答案:可計算部分;視覺部分;理性部分理性來自身體,而非超越身體。()
A:對B:錯
答案:對下列哪個選項不屬于人類理性:()
A:認知理性B:知識理性C:價值理性D:方法理性
答案:知識理性
第三章單元測試
所有生物的腦部都可以分為前腦、中腦和后腦三個原始部位。具體而言,人類大腦是由腦干、小腦、大腦(前腦)組成。()
A:對B:錯
答案:對下列關(guān)于大腦左右半腦及其功能說法錯誤的是()
A:左腦像一個科學(xué)家,擅長抽象思維與復(fù)雜計算,但缺乏豐富的情感B:右腦像個藝術(shù)家,對音樂、美術(shù)等藝術(shù)活動具有創(chuàng)造力,且感情豐富C:大腦兩左右半球形狀相同,功能卻大不一樣,一般分別稱為左腦和右腦D:口述答題時,左腦負責(zé)邏輯思考,右腦負責(zé)語言描述
答案:口述答題時,左腦負責(zé)邏輯思考,右腦負責(zé)語言描述人體神經(jīng)系統(tǒng)可以分為中樞神經(jīng)系統(tǒng)和周圍神經(jīng)系統(tǒng)。其中,中樞神經(jīng)系統(tǒng)由腦和脊髓組成,是人體神經(jīng)系統(tǒng)中最主體的部分。()
A:錯B:對
答案:對大腦神經(jīng)系統(tǒng)主要組成部分是大腦皮層和灰質(zhì)層,大腦皮層和灰質(zhì)層都很薄,但大腦皮層表面無溝回,灰質(zhì)層表面有溝回。()
A:對B:錯
答案:錯神經(jīng)元是神經(jīng)系統(tǒng)最基本的結(jié)構(gòu)和功能單位,分為細胞體和突起兩部分。細胞體由細胞核、細胞膜、細胞質(zhì)組成;突起有樹突和軸突兩種。()
A:對B:錯
答案:對大腦內(nèi)的神經(jīng)連接是雜亂無章的。()
A:錯B:對
答案:錯下列不屬于與動物導(dǎo)航有關(guān)的細胞是()
A:邊界細胞B:頭部方向細胞C:內(nèi)嗅外側(cè)的細胞D:速度細胞
答案:內(nèi)嗅外側(cè)的細胞認知是人腦對接受外界輸入的信息進行加工處理并轉(zhuǎn)換成內(nèi)在的心理活動,進而支配人的行為的過程,是人的最基本的心理過程。()
A:錯B:對
答案:對謝列關(guān)于感知和注意說法正確的有()
A:感知是客觀世界直接作用于人的感覺器官而產(chǎn)生的B:在感知過程中,經(jīng)歷感覺、知覺兩種基本形式C:注意網(wǎng)絡(luò)分為三個子系統(tǒng):前注意心態(tài)、后注意心態(tài)和警覺系統(tǒng)D:注意是心理活動或意識在某一時刻所處狀態(tài),表現(xiàn)為對一定對象的指向與集中
答案:感知是客觀世界直接作用于人的感覺器官而產(chǎn)生的;注意網(wǎng)絡(luò)分為三個子系統(tǒng):前注意心態(tài)、后注意心態(tài)和警覺系統(tǒng);注意是心理活動或意識在某一時刻所處狀態(tài),表現(xiàn)為對一定對象的指向與集中思維的本質(zhì)是人腦有意識的對客體的反映,這個過程構(gòu)成了人類認識的高級階段。思維以感覺作為自己唯一的源泉,但是它超越了直接感性認識的界限,達到理性認識或理性認識的過程。()
A:錯B:對
答案:對
第四章單元測試
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從一個方面上模擬大腦:組成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間的連接強度,即突觸權(quán)值w,可用于儲存獲取的知識。()
A:對B:錯
答案:錯感知機中,通過學(xué)習(xí)來調(diào)整權(quán)值,以使網(wǎng)絡(luò)對任何的輸入都能得到期望的輸出。()
A:錯B:對
答案:對多層前饋網(wǎng)絡(luò)的每一層都是單層的網(wǎng)絡(luò),卻無法用單層感知器的學(xué)習(xí)方法。()
A:對B:錯
答案:對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是所謂深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最重要的模型,深度就是隱層非常多的意思,深度越深,性能越好。()
A:對B:錯
答案:對不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的深度學(xué)習(xí)技術(shù)性能是有差異的,用途也不一樣。()
A:錯B:對
答案:對以下關(guān)于人工智能發(fā)展史的說法正確的是()
A:1986年美國的一個平行計算研究小組提出了前項反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)(BP)學(xué)習(xí)算法B:1982年物理學(xué)家霍普菲爾德提出了全聯(lián)接網(wǎng)絡(luò),離散的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這是一種全新的具有完整理論基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C:1957年羅森布拉特定義了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),稱為感知器D:1949年心理學(xué)家赫布在其論著《行為自組織》,提出赫布規(guī)則
答案:1986年美國的一個平行計算研究小組提出了前項反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)(BP)學(xué)習(xí)算法;1982年物理學(xué)家霍普菲爾德提出了全聯(lián)接網(wǎng)絡(luò),離散的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這是一種全新的具有完整理論基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;1957年羅森布拉特定義了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),稱為感知器;1949年心理學(xué)家赫布在其論著《行為自組織》,提出赫布規(guī)則以下關(guān)于感知機模型說法錯誤的是()
A:感知器學(xué)習(xí)的基本思想:神經(jīng)單元之間連接權(quán)的變化正比于輸出單元期望輸出與實際的輸出之差B:感知機能夠求解異或問題C:感知器模型由輸入層和輸出層兩層構(gòu)成,不失一般性D:感知機的本質(zhì)是一種適合用于將某些數(shù)據(jù)分為兩種類型的線性分類模型
答案:感知機能夠求解異或問題以下有關(guān)BP網(wǎng)絡(luò)說法錯誤的是()
A:BP網(wǎng)絡(luò)是一種前饋網(wǎng)絡(luò),其隱單元必須分層,又稱為多層前饋網(wǎng)絡(luò)B:正向傳播是輸入信息由輸入層傳至隱層,最終在輸出層輸出C:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法最核心的三部分是權(quán)值調(diào)整、輸出層連接權(quán)調(diào)整、隱層連接權(quán)調(diào)整D:反向傳播的目的是為了修改各層神經(jīng)元的權(quán)值,使誤差信號最小
答案:BP網(wǎng)絡(luò)是一種前饋網(wǎng)絡(luò),其隱單元必須分層,又稱為多層前饋網(wǎng)絡(luò)以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法錯誤的是()
A:損失函數(shù)層的作用是用來估算模型的預(yù)測值與實際值的差距的函數(shù),它是一個非負的實數(shù)值函數(shù),它的值越小,反應(yīng)該網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合性能越好,也就是其結(jié)果越逼近原始輸入數(shù)據(jù)B:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱藏層和輸出層組成。深度學(xué)習(xí)一般要求有多個隱藏層C:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有天然的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值共享和網(wǎng)絡(luò)局部稀疏性連接的特性,這種連接恰好也符合生物神經(jīng)元的稀疏性響應(yīng)特性D:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個基本概念:權(quán)值共享和池化。權(quán)值共享使權(quán)值參數(shù)的個數(shù)減??;池化可以使特征圖減小,簡化計算
答案:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個基本概念:權(quán)值共享和池化。權(quán)值共享使權(quán)值參數(shù)的個數(shù)減??;池化可以使特征圖減小,簡化計算以下有關(guān)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用說法錯誤的是()
A:GAN:圖像合成、語義圖像編輯、風(fēng)格遷移、圖像超分辨率技術(shù)和分類B:VAE:從生成假人臉到合成音樂等C:LSTM:捕捉到序列中長距離歷史信息,但不能緩解長期依賴問題,應(yīng)使用RNN實現(xiàn)有效緩解長期依賴D:RNN:語音識別、問答系統(tǒng)、語言建模和文本生成等諸多領(lǐng)域
答案:LSTM:捕捉到序列中長距離歷史信息,但不能緩解長期依賴問題,應(yīng)使用RNN實現(xiàn)有效緩解長期依賴
第五章單元測試
監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法,其特點是()
A:僅可用于分類問題B:無需標(biāo)注數(shù)據(jù)C:僅可用于回歸問題D:需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)
答案:需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用了多層的隱藏層,其優(yōu)點是()
A:降低了模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力B:提高了模型的泛化能力C:加快了模型的訓(xùn)練速度D:提高了模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力
答案:提高了模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力使用深度學(xué)習(xí)進行圖像分類時,以下哪個模型是最常用的()
A:決策樹B:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)C:支持向量機(SVM)D:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)
答案:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是()
A:構(gòu)建精確的分類器B:實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)的機器C:預(yù)測未來事件的概率D:尋找最佳策略以獲得最大回報
答案:尋找最佳策略以獲得最大回報遷移學(xué)習(xí)的關(guān)鍵思想是()
A:將樣本從一個分類轉(zhuǎn)移到另一個分類B:通過特定策略提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果C:在不同領(lǐng)域之間共享知識和經(jīng)驗D:針對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行特征選擇
答案:在不同領(lǐng)域之間共享知識和經(jīng)驗深度學(xué)習(xí)在自然語言處理(NLP)中的應(yīng)用包括()
A:數(shù)據(jù)可視化B:機器翻譯C:圖像分割D:人臉識別
答案:機器翻譯監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型算法包括()
A:支持向量機B:遺傳算法C:K均值聚類D:主成分分析(PCA)
答案:支持向量機強化學(xué)習(xí)中的“獎勵”用來()
A:表示對模型的評估和度量B:用于初始化模型參數(shù)C:表示模型的準(zhǔn)確率D:指導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)和調(diào)整
答案:指導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)和調(diào)整在深度學(xué)習(xí)中,反向傳播用于()
A:更新模型的權(quán)重和偏差B:預(yù)測未來事件的概率C:尋找最佳策略以獲得最大回報D:提升模型的泛化能力
答案:更新模型的權(quán)重和偏差遷移學(xué)習(xí)的一個主要挑戰(zhàn)是()
A:缺乏可靠的標(biāo)簽數(shù)據(jù)B:訓(xùn)練樣本過少C:不同領(lǐng)域之間的數(shù)據(jù)不匹配問題D:網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)復(fù)雜度
答案:不同領(lǐng)域之間的數(shù)據(jù)不匹配問題
第六章單元測試
圖像數(shù)字化設(shè)備包括:掃描儀、數(shù)碼相機、PC與圖像采集卡等()
A:對B:錯
答案:錯初級視覺是光學(xué)成象問題的逆問題,它由一系列能從二維光強度恢復(fù)三維可見物體表面的處理過程組成。()
A:對B:錯
答案:對機器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息,雖難于自動處理,但易于同設(shè)計信息以及加工控制信息集成。()
A:對B:錯
答案:錯計算機視覺在測量領(lǐng)域的應(yīng)用包括角度測量、長度測量。()
A:對B:錯
答案:對對于一個樣本,每一個與識別有關(guān)的因素稱為一個特征。()
A:錯B:對
答案:對數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域包括:()
A:工業(yè)檢測B:遙感C:情景模擬D:生物醫(yī)學(xué)
答案:工業(yè)檢測;生物醫(yī)學(xué)一個典型的光學(xué)系統(tǒng)包括:()
A:接收器B:相機C:光源D:鏡頭
答案:相機;光源;鏡頭計算機視覺的應(yīng)用包括:()
A:檢測B:測量C:定位D:識別
答案:檢測;測量;定位;識別模式具有三個直觀特性()
A:可區(qū)分性B:相似性C:互逆性D:可觀察性
答案:可區(qū)分性;相似性;可觀察性特征向量的形成過程包括:(
)
A:特征評判B:特征選擇C:特征形成D:特征提取
答案:特征選擇;特征形成;特征提取
第七章單元測試
知識圖譜是用圖描述一個個實(人、事),用關(guān)系將這些實體聯(lián)系起來,受眾是機器,強調(diào)實體的可讀,機器能夠讀取這些實體之間的關(guān)系。()
A:對B:錯
答案:錯以達芬奇為例的知識圖譜中,人物這個實體表示節(jié)點,藝術(shù)家與人物的關(guān)系表示邊。()
A:錯B:對
答案:對搜索就是找到智能系統(tǒng)的動作序列的過程。()
A:錯B:對
答案:對寬度優(yōu)先搜索存在時間需求和空間需求兩個問題。()
A:錯B:對
答案:對從數(shù)據(jù)到知識庫中的知識要素包括:()
A:實體B:屬性C:概念D:關(guān)系
答案:實體;概念;關(guān)系在達芬奇的知識圖譜中
達芬奇–作品-蒙娜麗莎
構(gòu)成三元組,而知識圖譜最常見的組成單元有:()
A:實體--關(guān)系--實體B:實體--屬性--屬性值C:實體—屬性—實體D:實體—關(guān)系—屬性
答案:實體--關(guān)系--實體;實體--屬性--屬性值通過知識圖譜可以查找潛在的金融欺詐問題,主要包括:()
A:多個處在相同地址的貸款人登記了不同的電話,則有可能存在詐騙B:如果兩個處于不同公司的貸款人登記了相同的公司電話,則有可能存在欺詐C:當(dāng)貸款人失聯(lián)則可以通過知識圖譜查找關(guān)系人,乃至二度、三度關(guān)系人D:當(dāng)多個互不相干的貸款人同時發(fā)起貸款申請但填寫的單位地址相同則可能存在組團欺詐
答案:如果兩個處于不同公司的貸款人登記了相同的公司電話,則有可能存在欺詐;當(dāng)貸款人失聯(lián)則可以通過知識圖譜查找關(guān)系人,乃至二度、三度關(guān)系人;當(dāng)多個互不相干的貸款人同時發(fā)起貸款申請但填寫的單位地址相同則可能存在組團欺詐求解問題包括:()
A:搜索B:目標(biāo)表示C:執(zhí)行D:判斷
答案:搜索;目標(biāo)表示;執(zhí)行問題的基本信息主要有:()
A:路徑費用函數(shù):對每條路徑賦予一定費用的函數(shù)B:操作符集合:把一個問題從一個狀態(tài)變換為另一個狀態(tài)的動作集合C:初始狀態(tài)集合:定義了問題的初始狀態(tài)D:目標(biāo)檢測函數(shù):用來確定一個狀態(tài)是不是目標(biāo)
答案:路徑費用函數(shù):對每條路徑賦予一定費用的函數(shù);操作符集合:把一個問題從一個狀態(tài)變換為另一個狀態(tài)的動作集合;初始狀態(tài)集合:定義了問題的初始狀態(tài);目標(biāo)檢測函數(shù):用來確定一個狀態(tài)是不是目標(biāo)搜索策略的評價標(biāo)準(zhǔn)有()
A:時間復(fù)雜性B:完備性C:空間復(fù)雜性D:最優(yōu)性
答案:時間復(fù)雜性;完備性;空間復(fù)雜性;最優(yōu)性
第八章單元測試
自然語言包括人類交流的語言,口語、書面語、手語、旗語等,而人造語言就是在自然語言基礎(chǔ)上改良的自然語言。()
A:對B:錯
答案:錯自動問答是指用戶以自然語言提問的形式提出信息查詢需求,系統(tǒng)依據(jù)對問題的分析,從各種數(shù)據(jù)資源中自動找出準(zhǔn)確的答案。()
A:對B:錯
答案:對語音識別就是讓機器聽懂你說話。()
A:錯B:對
答案:對基于語料庫技術(shù)的工作原理是利用統(tǒng)計學(xué)建立一個包含各種句型的雙語對照語料庫。()
A:錯B:對
答案:錯由于不同地方不同的文化差異,機器翻譯有時會出現(xiàn)歧義。()
A:對B:錯
答案:對以下自然語言理論與技術(shù)對應(yīng)錯誤的是()
A:模板匹配、基于規(guī)則——模式匹配B:基于記憶的推理、語言行為理論、篇章語法——產(chǎn)生式規(guī)則、概念相依理論、腳本、框架、語義網(wǎng)絡(luò)、邏輯C:格語法、語義基元理論、模型理論——擴展轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)(ATN),CF規(guī)則D:基于詞素、詞匯——詞典結(jié)構(gòu)
答案:格語法、語義基元理論、模型理論——擴展轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)(ATN),CF規(guī)則智能問答系統(tǒng)主要依靠的關(guān)鍵基礎(chǔ)和技術(shù)包括()
A:強大的智能服務(wù)引擎B:大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和知識,主要是知識圖譜技術(shù)C:大量的標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練語料D:強大的自然語言處理技術(shù)
答案:大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和知識,主要是知識圖譜技術(shù);大量的標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練語料;強大的自然語言處理技術(shù)下列有關(guān)語音識別的分類說法錯誤的是()
A:按識別器對使用者的適應(yīng)情況分類可分為特定人語音識別和非特定人語音識別,其區(qū)別在于前者的標(biāo)準(zhǔn)模板或模型只適應(yīng)于某個人,而后者是適應(yīng)于指定的某一范疇的說話人(如說標(biāo)準(zhǔn)普通話),標(biāo)準(zhǔn)模板或模型B:語音識別可以按識別器的類型、按識別器對使用者的適應(yīng)情況、按語音詞匯表的大小進行分類C:連續(xù)單詞識別屬于按識別器的類型進行的分類,以比較多的詞匯為對象,能夠完全識別每個詞D:按語音詞匯表的大小分類中的全音節(jié)識別是實現(xiàn)無限詞匯或中文文本輸入的基礎(chǔ)
答案:連續(xù)單詞識別屬于按識別器的類型進行的分類,以比較多的詞匯為對象,能夠完全識別每個詞自然語言理解是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域,下面列舉中的()不是它要實現(xiàn)的目標(biāo)。
A:機器翻譯B:理解別人講的話C:欣賞音樂D:對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯
答案:欣賞音樂機器翻譯屬于下列哪個領(lǐng)域的應(yīng)用?()
A:人類感官模擬B:專家系統(tǒng)C:機器學(xué)習(xí)D:自然語言系統(tǒng)
答案:自然語言系統(tǒng)
第九章單元測試
下述說法是否正確目前正在研究的第三代機器人——“智能機器人”,不僅具有比第二代機器人更加完善的環(huán)境感知能力,而且還具有邏輯思維、判斷和決策能力,可根據(jù)作業(yè)要求與環(huán)境信息自主地進行工作。()
A:對B:錯
答案:對下列哪些屬于服務(wù)機器應(yīng)用方向劃分()
A:個人與家庭服務(wù)機器人B:移動機器人C:專業(yè)服務(wù)機器人D:工具機器人
答案:個人與家庭服務(wù)機器人;專業(yè)服務(wù)機器人下列說法不正確的是:()
A:未來,越來越多逼真的機器寵物會逐漸取代自然生命寵物B:在理論上,一個有正常神經(jīng)脈沖的人能通過意念來控制電機的運作,達到輔助自身行動的目的C:醫(yī)療機器人有助于降低醫(yī)生的工作強度,提高工作效率,而且可以徹底取代醫(yī)生D:未來也許每個人都會有一個機器人替身,可以代替自己完成一定的智力型工作
答案:醫(yī)療機器人有助于降低醫(yī)生的工作強度,提高工作效率,而且可以徹底取代醫(yī)生下列說法是否正確移動機器人能夠根據(jù)一定的性能準(zhǔn)則,從初始狀態(tài)搜索到目標(biāo)狀態(tài)的避開障礙物的最優(yōu)或次最優(yōu)路徑。()
A:對B:錯
答案:對下列不屬于路徑規(guī)劃中輸入因素的是:()
A:路徑規(guī)劃的搜索算法B:起始點和目標(biāo)點的設(shè)置C:障礙物的數(shù)目D:機器人和障礙物的形狀
答案:障礙物的數(shù)目若要適用于各種多邊形,應(yīng)當(dāng)應(yīng)用下列哪一種環(huán)境建模方法()
A:自由空間法B:可視圖法C:柵格法D:Voronoi圖法
答案:可視圖法下述說法是否正確Voronoi圖法計算復(fù)雜,路徑長度較可視圖法長,路徑不是最優(yōu)的。而自由空間法隨著環(huán)境中物體的復(fù)雜度的增加,計算效率會逐漸降低。()
A:錯B:對
答案:對下述說法是否正確對于掃地機器人來說,其作業(yè)任務(wù)是清掃房間,它的路徑規(guī)劃屬于完全遍歷路徑規(guī)劃,需滿足兩個指標(biāo):遍歷性和不重復(fù)性。()
A:錯B:對
答案:對機器人視覺技術(shù)中圖像分割方法有:()
A:基于區(qū)域的分割算法B:基于閾值的分割算法C:基于邊緣的分割算法D:基于特征的分割算法
答案:基于區(qū)域的分割算法;基于閾值的分割算法;基于邊緣的分割算法下列描述說法錯誤的是:()
A:EKFSLAM主要是在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上改進而來的擴展卡爾曼濾波方法,F(xiàn)ASTSLAM主要是基于粒子濾波方法來做的B:基于區(qū)域的分割算法對噪聲具有一定的抗干擾能力,但是區(qū)域特性的選取比較困難C:SLAM系統(tǒng)架構(gòu)中后端優(yōu)化主要指處理SLAM過程中噪聲的問題,即最大后驗概率估計D:A*算法要找到F值最大的節(jié)點作為新的起始位置
答案:A*算法要找到F值最大的節(jié)點作為新的起始位置
第十章單元測試
至今未出現(xiàn)真正具有人類智能的機器人的出現(xiàn)是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,即ANN)研究的局限性。下列屬于ANN研究的局限性的有()
A:ANN研究受到腦科學(xué)研究成果的限制B:ANN缺少一個完整、成熟的理論體系C:ANN研究帶有濃厚的策略和經(jīng)驗色彩D:ANN與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟
答案:ANN研究受到腦科學(xué)研究成果的限制;ANN缺少一個完整、成熟的理論體系;ANN研究帶有濃厚的策略和經(jīng)驗色彩;ANN與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟人腦是自然進化的生成性系統(tǒng),是從無到有自動生成的?,F(xiàn)代計算機硬件是構(gòu)成性系統(tǒng),它具有可塑性,因為現(xiàn)代計算機硬件可以進行替換。()
A:對B:錯
答案:錯人腦的功能或許可以說一臺計算機,但在進行智能活動時,相較于計算機,人類的行為具有主觀意向性,這是目前所有計算機都無法做到的。()
A:對B:錯
答案:對利用類腦計算實現(xiàn)類腦智能的基本思想是:模擬生物神經(jīng)元的功能以實現(xiàn)類腦計算,該方法將有助于一定程度上克服馮·洛伊曼體系構(gòu)架在實現(xiàn)類人智能方面的固有缺陷。()
A:錯B:對
答案:對憶阻器被認為是繼電阻器、電容器、電感器之后的第四個無源電子元件。因其電阻阻值可以根據(jù)流經(jīng)電流的大小和方向而改變,故可被用來模擬神經(jīng)元突觸的可塑性。()
A:錯B:對
答案:對現(xiàn)階段人工大腦的主要思想是利用軟件技術(shù)從軟件層面上模擬人腦,從而實現(xiàn)利用已有的硬件技術(shù)來模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。()
A:錯B:對
答案:錯人造神經(jīng)元與人工神經(jīng)元并無區(qū)別,都是用來模擬人腦的器件。()
A:錯B:對
答案:錯發(fā)展人工智能的目的是實現(xiàn)類腦智能技術(shù),最終實現(xiàn)強人工智能,即擁有像人一樣甚至超越人的智能的機器。未來需要一種自下而上、自上而下相結(jié)合,并將微觀與宏觀、整體與局部、系統(tǒng)與子系統(tǒng)互相結(jié)合起來的方法,才可能設(shè)計和實現(xiàn)人工大腦。()
A:對B:錯
答案:對下列關(guān)于類腦計算發(fā)展層次說法錯誤的是()
A:類腦芯片屬于硬件層B:機器視覺、聽覺感知、多模態(tài)協(xié)同感知、自然語言理解等屬于軟件層C:類腦計算機、類腦機器人屬于產(chǎn)品層D:脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大腦可塑性機制、腦圖譜等屬于基礎(chǔ)理論層
答案:脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大腦可塑性機制、腦圖譜等屬于基礎(chǔ)理論層人工大腦屬于類腦計算發(fā)展層次中的產(chǎn)品層次,是利用類腦芯片等硬件制造出來的。()
A:對B:錯
答案:錯
第十一章單元測試
可穿戴技術(shù)可以無縫融合于用戶的日常生活和活動之中,可以作為未來實現(xiàn)人機混合智能的一種重要技術(shù)。()
A:錯B:對
答案:對外骨骼體制的優(yōu)越性在于支撐、防護兩項功能緊密結(jié)合。()
A:錯B:對
答案:錯外骨骼機器人技術(shù)核心部分包括構(gòu)造材料、能量源、控制、驅(qū)動。()
A:錯B:對
答案:錯通過腦機接口,人們就可以實現(xiàn)大腦與外界的直接交流,或者直接用思想來操縱外部設(shè)備。()
A:錯B:對
答案:對混合智能的特點在于利用計算機模擬人的機器代替人去完成任務(wù)。()
A:錯B:對
答案:錯以下有關(guān)可穿戴技術(shù)應(yīng)用的說法錯誤的是()
A:可穿戴健康監(jiān)測設(shè)備可收集并監(jiān)測體重、血壓、血糖、心律、睡眠和皮電反應(yīng)等生理指標(biāo),保護用戶健康B:柔性材料能夠讓可穿戴技術(shù)為用戶提供更舒適的穿戴體驗C:可穿戴技術(shù)能夠利用教練功能對用戶進行特定健身任務(wù)或培訓(xùn)D:目前的可穿戴技術(shù)能夠完成對用戶內(nèi)在器官健康的檢測
答案:目前的可穿戴技術(shù)能夠完成對用戶內(nèi)在器官健康的檢測以下有關(guān)外骨骼技術(shù)應(yīng)用錯誤的是()
A:外骨骼技術(shù)可以防止核輻射,極大提高工作效率B:外骨骼技術(shù)能夠輔助體弱或運動不便的人群正常運動,并能增強勞動者體力,提供勞動者工作效率C:外骨骼技術(shù)能夠應(yīng)用在軍隊士兵身上,增加人體機能,提高作戰(zhàn)能力D:外骨骼技術(shù)不能夠幫助癱瘓患者行走
答案:外骨骼技術(shù)不能夠幫助癱瘓患者行走以下有關(guān)腦機接口應(yīng)用的說法正確的是()
A:通過腦機接口技術(shù),癱瘓患者能夠通過思維直接控制輪椅移動B:通過腦機接口技術(shù),人們能夠脫離手動直接用大腦控制來玩游戲C:腦機接口技術(shù)能夠幫助人們更好的研究人腦D:通過腦機接口技術(shù),人們可以通過腦電波直接控制無人機
答案:通過腦機接口技術(shù),癱瘓患者能夠通過思維直接控制輪椅移動;通過腦機接口技術(shù),人們能夠脫離手動直接用大腦控制來玩游戲;腦機接口技術(shù)能夠幫助人們更好的研究人腦;通過腦機接口技術(shù),人們可以通過腦電波直接控制無人機以下有關(guān)混合智能分類對應(yīng)錯誤的是()
A:穿戴人機協(xié)同混合智能——信息耦合方式B:增強型混合智能——功能增強方式C:替代型混合智能——智能混合方式D:認知增強混合智能——功能增強方式
答案:增強型混合智能——功能增強方式以下有關(guān)混合智能應(yīng)用說法正確的是()
A:外骨骼機器人通過各種傳感器與人體協(xié)同運動,有效增強人的體能,輔助殘疾人行走等B:人造神經(jīng)具有良好的生物兼容性、柔性和高靈敏度,可以探測不同方向的運動,甚至能識別盲文C:通過混合智能,癱瘓人士能通過意識操控機器人D:通過電子紋身,可以測量佩戴者的心率、血壓、皮膚的溫度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)
答案:外骨骼機器人通過各種傳感器與人體協(xié)同運動,有效增強人的體能,輔助殘疾人行走等;人造神經(jīng)具有良好的生物兼容性、柔性和高靈敏度,可以探測不同方向的運動,甚至能識別盲文;通過混合智能,癱瘓人士能通過意識操控機器人;通過電子紋身,可以測量佩戴者的心率、血壓、皮膚的溫度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)
第十二章單元測試
以下哪個不是機器博弈的基本元素()
A:參與者B:策略C:規(guī)則D:時間
答案:時間下面哪個不是機器博弈的經(jīng)典模型()
A:零和博弈B:隨機博弈C:合作博弈D:非合作博弈
答案:隨機博弈以下哪個算法常被用于解決機器博弈中的優(yōu)化問題()
A:迪杰斯特拉算法B:K均值聚類算法C:蒙特卡洛樹搜索D:樸素貝葉斯算法
答案:蒙特卡洛樹搜索機器博弈原理是基于博弈樹搜索和靜態(tài)評估的博弈方法()
A:對B:錯
答案:對機器學(xué)習(xí)在機器藝術(shù)創(chuàng)造中起到重要作用的原因是什么()
A:它可以產(chǎn)生具有創(chuàng)造性的藝術(shù)作品B:它可以模仿人類藝術(shù)家的創(chuàng)造過程C:它可以自動學(xué)習(xí)和提取圖像特征D:所有上述選項
答案:所有上述選項機器智能設(shè)計是指()
A:利用機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)設(shè)計智能系統(tǒng)B:利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計新型機器C:利用機器學(xué)習(xí)算法自動設(shè)計智能系統(tǒng)D:利用人工智能技術(shù)設(shè)計新型機器
答案:利用機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)設(shè)計智能系統(tǒng)以下哪個不是機器智能設(shè)計的應(yīng)用領(lǐng)域()
A:自動駕駛汽車B:人臉識別技術(shù)C:電子游戲設(shè)計D:垃圾分類系統(tǒng)
答案:電子游戲設(shè)計當(dāng)多個參與者在機器博弈中達到一個平衡狀態(tài),被稱為納什均衡。()
A:對B:錯
答案:對機器藝術(shù)是指由人工智能算法生成的藝術(shù)作品。()
A:對B:錯
答案:對機器智能設(shè)計是一種完全自主的過程,不需要人類干涉。()
A:對B:錯
答案:錯
第十三章單元測試
智能制造核心特征包括()
A:設(shè)備全面互聯(lián)網(wǎng)化B:設(shè)備維護預(yù)測化C:業(yè)務(wù)協(xié)同可視化D:柔性制造一體化
答案:設(shè)備全面互聯(lián)網(wǎng)化;設(shè)備維護預(yù)測化;業(yè)務(wù)協(xié)同可視化;柔性制造一體化數(shù)字化時代以數(shù)控機床為代表,聯(lián)系電腦后可以按編程操作,適應(yīng)能力強。()
A:錯B:
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