首都醫(yī)科大學(xué)《知識(shí)表示方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁首都醫(yī)科大學(xué)《知識(shí)表示方法》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對(duì)新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理2、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)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(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中3、知識(shí)圖譜在人工智能中用于整合和表示知識(shí)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對(duì)知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行驗(yàn)證B.知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識(shí)圖譜需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識(shí)圖譜一旦構(gòu)建完成，就無需更新和維護(hù)，因?yàn)橹R(shí)是固定不變的4、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出多個(gè)不同類別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法都能夠?qū)崟r(shí)處理視頻中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)5、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計(jì)算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況6、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以利用已有的知識(shí)和模型來解決新的問題。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到小樣本的特定領(lǐng)域圖像分類任務(wù)中。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的特征提取部分應(yīng)用到新任務(wù)中，并在新數(shù)據(jù)上微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠有效解決新任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的問題，提高模型的泛化能力C.直接使用預(yù)訓(xùn)練模型的輸出結(jié)果，無需任何調(diào)整，就能在新任務(wù)中取得好的效果D.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略對(duì)于遷移學(xué)習(xí)的成功至關(guān)重要7、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)要利用人工智能過濾不良信息，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識(shí)別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式，提高過濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無需人工監(jiān)督D.平衡過濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗(yàn)，避免誤判正常內(nèi)容8、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)的精度C.知識(shí)蒸餾，將大模型的知識(shí)傳遞給小模型D.以上都是9、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關(guān)于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)，哪一項(xiàng)是最需要仔細(xì)考慮的？（）A.只根據(jù)機(jī)器人是否到達(dá)目標(biāo)位置給予獎(jiǎng)勵(lì)B.綜合考慮機(jī)器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎(jiǎng)勵(lì)C.給予固定的獎(jiǎng)勵(lì)值，不考慮機(jī)器人的表現(xiàn)D.隨機(jī)給予獎(jiǎng)勵(lì)，增加學(xué)習(xí)的不確定性10、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，在自然語言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù)，以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類，無需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的，不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語言模型對(duì)計(jì)算資源要求不高，任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用11、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進(jìn)行癌癥檢測(cè)，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多，模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過嚴(yán)格的驗(yàn)證和監(jiān)管12、假設(shè)在一個(gè)智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求，以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的？（）A.學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識(shí)掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學(xué)習(xí)偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是13、在人工智能的情感識(shí)別中，假設(shè)要從一段較長(zhǎng)的語音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析語音的韻律特征，如語調(diào)、語速B.只關(guān)注語音的內(nèi)容，忽略語音的表現(xiàn)形式C.對(duì)語音進(jìn)行分段處理，分別進(jìn)行情感識(shí)別D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接分析原始語音14、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，疾病診斷是一個(gè)重要的方向。假設(shè)我們要利用人工智能技術(shù)輔助醫(yī)生診斷心臟病，需要對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。那么，以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中的作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺的細(xì)微模式和關(guān)聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷，獨(dú)立做出準(zhǔn)確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準(zhǔn)確性D.需要結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)進(jìn)行綜合判斷15、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(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解。在這個(gè)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(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實(shí)數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.可以通過對(duì)大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學(xué)習(xí)得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時(shí)效果都很好D.詞向量的計(jì)算可以基于單詞的上下文信息16、在人工智能的語音識(shí)別任務(wù)中，需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別語音的系統(tǒng)，以下關(guān)于解決噪聲問題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用麥克風(fēng)陣列技術(shù)，對(duì)多個(gè)麥克風(fēng)采集的信號(hào)進(jìn)行處理，增強(qiáng)有用信號(hào)，抑制噪聲B.采用深度學(xué)習(xí)中的降噪自編碼器，對(duì)輸入的語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關(guān)注語音的關(guān)鍵特征D.利用語音增強(qiáng)算法，提高語音的信噪比17、人工智能中的知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下哪個(gè)方面是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.事件的時(shí)間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評(píng)估D.以上都是18、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，常用于訓(xùn)練智能體做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來學(xué)習(xí)，不需要任何獎(jiǎng)勵(lì)反饋B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)智能體的學(xué)習(xí)效果沒有影響，只要有足夠的訓(xùn)練時(shí)間就能學(xué)會(huì)最優(yōu)策略C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠保證智能體在有限的時(shí)間內(nèi)找到絕對(duì)最優(yōu)的決策策略D.智能體在學(xué)習(xí)過程中會(huì)不斷調(diào)整策略以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)19、人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評(píng)估，應(yīng)用范圍相對(duì)較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測(cè)等任務(wù)20、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會(huì)產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜21、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個(gè)富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個(gè)富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會(huì)背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望22、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，假設(shè)一個(gè)銀行使用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行信用評(píng)估，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)能夠完全取代人工評(píng)估，不會(huì)出現(xiàn)任何錯(cuò)誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對(duì)人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要C.人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)只考慮客戶的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，不考慮其他非財(cái)務(wù)因素D.銀行不需要對(duì)人工智能信用評(píng)估系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行審核和監(jiān)督23、圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。假設(shè)一個(gè)安防系統(tǒng)需要通過攝像頭實(shí)時(shí)識(shí)別出特定的人物或物體。以下關(guān)于圖像識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.圖像識(shí)別系統(tǒng)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生較大影響D.一旦圖像識(shí)別模型訓(xùn)練完成，就無需再進(jìn)行更新和改進(jìn)，可以一直準(zhǔn)確識(shí)別各種新的圖像24、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時(shí)如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是25、在人工智能的模型評(píng)估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗(yàn)證集上調(diào)整超參數(shù)，在測(cè)試集上評(píng)估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測(cè)試集上評(píng)估性能D.多次使用測(cè)試集來評(píng)估模型，以確保結(jié)果的可靠性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述模型解釋方法，如特征重要性分析。2、（本題5分）解釋人工智能在可持續(xù)金融和綠色投資中的策略。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苌a(chǎn)工藝改進(jìn)中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋人工智能在氣候變化研究中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能保險(xiǎn)理賠評(píng)估系統(tǒng)，分析其如何判斷理賠合理性和提高處理效率。2、（本題5分）剖析某智能皮革質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)中人工智能的缺陷識(shí)別和質(zhì)量分級(jí)功能。3、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂推薦系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)用戶喜好推薦音樂作品。4、（本題5分）研究一個(gè)基于人工智能的語音識(shí)別系統(tǒng)，如智能語音助手，探討其在不同環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率和