四川文化產(chǎn)業(yè)職業(yè)學院《智能科學與技術(shù)專業(yè)前沿》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頁四川文化產(chǎn)業(yè)職業(yè)學院

《智能科學與技術(shù)專業(yè)前沿》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、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡潔準確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點？（）A.基于注意力機制的模型，關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語句C.隨機選擇文章中的段落作為摘要D.不進行任何分析，直接輸出原文的前幾段2、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3、機器學習是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。以下關(guān)于監(jiān)督學習的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學習需要有標記的訓練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應的期望輸出B.常見的監(jiān)督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學習的目標是通過學習訓練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進行準確的預測或分類D.監(jiān)督學習只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理4、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5、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像6、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環(huán)境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于傳感器融合的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數(shù)據(jù)進行融合，以獲得更準確的車輛狀態(tài)估計B.簡單地將各個傳感器的數(shù)據(jù)相加，作為最終的決策依據(jù)C.基于深度學習的方法，自動學習不同傳感器數(shù)據(jù)之間的關(guān)系D.采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)傳感器的可靠性為其分配不同的權(quán)重7、在人工智能的可解釋性方面，一直是一個研究熱點。假設(shè)開發(fā)了一個用于信用評估的人工智能模型，以下關(guān)于解釋模型決策的方法，哪一項是不太可行的？（）A.使用特征重要性分析，確定哪些輸入特征對模型的決策影響最大B.對模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)進行詳細解釋，讓用戶理解模型的工作原理C.通過生成示例來說明模型在不同情況下的決策邏輯D.拒絕提供任何解釋，認為模型的準確性比可解釋性更重要8、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準確地檢測病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識相結(jié)合，共同為患者提供診斷服務9、深度學習模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)D.降低學習率10、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應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11、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型應用于醫(yī)學圖像分析，以下關(guān)于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫(yī)學圖像任務，無需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當?shù)奈⒄{(diào)，并利用少量的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行再訓練，可以提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務，不能跨越不同領(lǐng)域12、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)我們要訓練一個用于預測股票價格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說法，哪一項是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對數(shù)據(jù)進行預處理和清洗13、在人工智能的決策樹算法中，當進行特征選擇來構(gòu)建決策樹時，以下哪種特征選擇標準通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征14、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應用潛力。假設(shè)要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關(guān)于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會受到任何突發(fā)情況的影響D.實時更新路況信息，動態(tài)調(diào)整配送路徑，提高配送效率15、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.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述信息抽取在自然語言處理中的應用。2、（本題5分）解釋人工智能在圖像識別中的關(guān)鍵技術(shù)。3、（本題5分）談談人工智能中的算法公平性。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助TensorFlow實現(xiàn)一個語音合成模型，能夠?qū)⑤斎氲奈淖洲D(zhuǎn)換為自然流暢的語音，具有不同的音色和語調(diào)。調(diào)整語音的參數(shù)，如語速、音高和音量，評估合成語音的質(zhì)量和自然度。2、（本題5分）利用Python實現(xiàn)一個基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，用于診斷某種疾病。定義疾病的癥狀、規(guī)則和推理邏輯，輸入患者的癥狀信息，系統(tǒng)能夠給出可能的診斷結(jié)果和建議。3、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于注意力機制的音頻分類模型，對不同類型的聲音進行準確分類。4、（本題5分）利用Scikit-learn中的層次聚類算法，對基因表達數(shù)據(jù)進行聚類分析。研究基因之間的相似性和功能分組。5、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個自監(jiān)督學習模型，從大量無標簽的自然語言文本數(shù)據(jù)中學習語言的語義表示。