山東醫(yī)學高等?？茖W?！度褐悄芟到y(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同技術(shù)》2023-2024學年第一學期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁山東醫(yī)學高等?？茖W校

《群智能系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同技術(shù)》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2分，共40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、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)我們要利用深度學習模型診斷肺部CT影像中的結(jié)節(jié)，以下關(guān)于模型訓練的說法，哪一項是正確的？（）A.可以使用少量標注數(shù)據(jù)獲得準確的診斷結(jié)果B.模型的泛化能力對于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以提高模型的魯棒性D.不需要對模型進行驗證和評估2、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術(shù)實現(xiàn)貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求3、人工智能中的優(yōu)化算法對于模型的訓練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu)，與數(shù)據(jù)特點無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓練效果4、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務(wù)D.主動引導用戶進行交流5、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6、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學術(shù)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(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗和知識，以及相關(guān)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7、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8、當利用人工智能進行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復雜的深度學習模型D.以上都是9、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以改善交通流量和安全性。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r優(yōu)化交通信號燈的系統(tǒng)，以下關(guān)于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只考慮當前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設(shè)置交通信號燈，不進行實時調(diào)整D.忽略行人的需求，只關(guān)注車輛的通行10、在人工智能的強化學習中，探索與利用的平衡是一個關(guān)鍵問題。假設(shè)一個智能體在一個未知的環(huán)境中學習，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機策略D.固定策略11、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12、人工智能中的自動推理技術(shù)在邏輯證明、問題求解等方面發(fā)揮著作用。假設(shè)我們要證明一個復雜的數(shù)學定理，使用自動推理系統(tǒng)。那么，關(guān)于自動推理，以下哪一項是不正確的？（）A.可以基于邏輯規(guī)則和已知事實進行推導B.能夠處理不確定和模糊的信息C.對于復雜問題可能會面臨計算復雜性的挑戰(zhàn)D.其結(jié)果的正確性完全依賴于輸入的前提和規(guī)則的準確性13、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是14、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15、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信16、人工智能中的多模態(tài)學習旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等。假設(shè)要開發(fā)一個能夠同時理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說的系統(tǒng)，以下哪種多模態(tài)學習方法在整合和理解這些異構(gòu)數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機制D.混合融合17、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(guān)鍵的？（）A.知識庫的構(gòu)建和更新B.自然語言處理模型的改進C.對話流程的設(shè)計D.以上都是18、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設(shè)要評估一個圖像分類模型的性能。以下關(guān)于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數(shù)綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應(yīng)用中一定表現(xiàn)良好19、假設(shè)要開發(fā)一個能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù)，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的？（）A.情感計算技術(shù)和情感標注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)D.以上都是20、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內(nèi)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(nèi)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）簡述人工智能在智能人力資源員工滿意度分析中的技術(shù)。2、（本題5分）解釋邏輯回歸在分類問題中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋人工智能在體育領(lǐng)域的分析和預測。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能印刷質(zhì)量檢測系統(tǒng)中人工智能的色彩校準和瑕疵識別能力。2、（本題5分）分析一個基于人工智能的智能招聘系統(tǒng)，探討其如何篩選簡歷和評估候選人。3、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)，討論其如何實時檢測水質(zhì)指標和預警污染事件。4、（本題5分）剖析某智能民間音樂演奏技巧評估系統(tǒng)中人工智能的精準度和提升建議。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能戲曲角色塑造分析系統(tǒng)，討論其如何解析角色特點和表演技巧。四