山東交通學院《智能時代》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頁山東交通學院

《智能時代》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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(shè)要訓練一個高精度的圖像識別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進行清洗、預(yù)處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量2、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術(shù)。以下關(guān)于聯(lián)邦學習的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學習可以在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數(shù)據(jù)在不同機構(gòu)之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據(jù)上的應(yīng)用D.聯(lián)邦學習技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和安全風險3、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學習C.基于貝葉斯估計D.以上都是4、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜的說法，哪一項是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實關(guān)系B.構(gòu)建知識圖譜不需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴cC.可以通過知識圖譜進行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易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(shè)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(guān)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(yīng)該選擇其他方法6、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(shè)要解決一個分類問題，數(shù)據(jù)具有高維度和復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下關(guān)于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數(shù)據(jù)時總是表現(xiàn)最佳C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對于處理圖像等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)效果顯著，但對于一般的高維數(shù)據(jù)可能不太適用D.支持向量機（SVM）結(jié)合核函數(shù)能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇7、自然語言處理是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關(guān)鍵作用。那么，關(guān)于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.可以通過對大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息8、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計算機能夠自動進行邏輯推理和證明。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學定理證明問題的系統(tǒng)，以下關(guān)于自動推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動推理技術(shù)可以輕松解決所有復(fù)雜的數(shù)學定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學習和適應(yīng)新的推理模式C.結(jié)合機器學習和符號推理的方法，可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應(yīng)用范圍非常有限，沒有實際價值9、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自主學習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。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯10、當利用人工智能進行金融風險評估，例如評估信用風險和市場風險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務(wù)指標B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學習模型和宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)D.以上都是11、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓練過程非常穩(wěn)定，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓練，學習到真實數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成12、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對一組客戶數(shù)據(jù)進行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法是一種常見的聚類算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，幫助進行市場細分等應(yīng)用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實際情況選擇D.聚類結(jié)果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響13、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實圖像和生成的圖像B.訓練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓練完成，生成器就能夠獨立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性14、在人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作中，以下哪種方式可能會引發(fā)關(guān)于作品原創(chuàng)性和版權(quán)的爭議？（）A.基于已有作品的風格進行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術(shù)作品C.人類藝術(shù)家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能15、在人工智能的語音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語音，以下關(guān)于語音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語音的特征，但音質(zhì)相對較差B.拼接合成方法生成的語音自然度高，但需要大量的語音庫支持C.深度學習的語音合成模型可以同時實現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語音生成D.語音合成的情感表達只能通過調(diào)整語音的音調(diào)來實現(xiàn)16、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是17、強化學習在機器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一個機器人需要學習在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于強化學習在該場景中的描述，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(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計合理的獎勵函數(shù)對于機器人的學習效果至關(guān)重要C.強化學習可以使機器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù)，無需重新訓練D.機器人在學習過程中可能會經(jīng)歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠?qū)W會行走18、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。假設(shè)一個醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關(guān)于該應(yīng)用的描述，哪一項是錯誤的？（）A.能夠提高診斷的準確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷相結(jié)合，提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作，獨立做出診斷結(jié)論D.需要經(jīng)過嚴格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性19、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術(shù)可以減少模型的參數(shù)和計算量。以下關(guān)于模型壓縮和量化的敘述，不準確的是（）A.可以通過剪枝、量化和低秩分解等方法實現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會導(dǎo)致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計算效率C.模型壓縮和量化技術(shù)只適用于小型模型，對于大型復(fù)雜模型效果不佳D.這些技術(shù)對于在資源受限的設(shè)備上部署人工智能模型具有重要意義20、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.基于深度學習的語音合成模型，學習語音特征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21、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)一個用于信用評估的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復(fù)雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預(yù)測結(jié)果準確就行B.可解釋性只對研究人員有意義，對于實際應(yīng)用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分22、當使用人工智能進行疾病診斷時，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進行準確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進行簡單的統(tǒng)計分析，不使用機器學習算法23、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠回答用戶各種問題的智能客服系統(tǒng)，需要考慮以下幾個方面。以下關(guān)于提高回答準確性的方法，哪一項是最重要的？（）A.建立一個龐大的知識庫，涵蓋各種常見問題和答案B.運用自然語言生成技術(shù)，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋，對系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進D.使用多種語言模型進行融合，提高回答的多樣性24、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中，例如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會發(fā)揮重要作用？（）A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機制C.對抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是25、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關(guān)注的重點。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉趶V告營銷中的策略。2、（本題5分）解釋人工智能在國際貿(mào)易和金融監(jiān)管中的應(yīng)用。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄茼椖砍杀竟浪阒械膽?yīng)用。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诹鞒虄?yōu)化中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個利用人工智能進行傳統(tǒng)建筑風格融合創(chuàng)新的案例，分析其創(chuàng)新點和文化適應(yīng)性。2、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能寵物健康監(jiān)測系統(tǒng)，分析其如何通過傳感器數(shù)據(jù)評估寵物健康狀況。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能藝術(shù)活動策劃與執(zhí)行評估系統(tǒng)，探討其如何評估藝術(shù)活動的策劃和執(zhí)行效果。4、（本題5分）研究一個利用人工智能進行客戶滿意度預(yù)測的模型，分析其數(shù)據(jù)來源和預(yù)測能力。5、（本題5分）考察某智能民間戲曲服裝搭配系統(tǒng)中人工智能的色彩和款式選擇建議。四、