唐山科技職業(yè)技術(shù)學(xué)院《智能傳感器與多源信息融合》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《智能傳感器與多源信息融合》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進(jìn)行預(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進(jìn)行壓縮2、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下關(guān)于異常檢測的方法，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征3、在人工智能的自動駕駛感知任務(wù)中，假設(shè)需要同時處理來自多個傳感器（如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合，在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)4、人工智能中的異常檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一個工業(yè)生產(chǎn)過程中檢測出異常的數(shù)據(jù)點，以下關(guān)于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計的異常檢測方法適用于所有類型的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性高B.基于機器學(xué)習(xí)的異常檢測模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)的異常檢測方法能夠自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應(yīng)用場景中都有各自的優(yōu)缺點，需要根據(jù)實際情況選擇5、在人工智能的強化學(xué)習(xí)應(yīng)用中，比如訓(xùn)練一個智能體在游戲中獲得高分，以下哪個因素對于學(xué)習(xí)效果和收斂速度可能具有重要影響？（）A.獎勵函數(shù)的設(shè)計B.策略網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)C.環(huán)境的復(fù)雜度D.以上都是6、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動駕駛等。假設(shè)一個城市要實施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號燈控制，減少擁堵B.自動駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點7、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(jìn)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(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計D.以上都是8、人工智能中的語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個語音識別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語音識別的描述，正確的是：（）A.語音識別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語言模型對其影響不大B.環(huán)境噪聲對語音識別的結(jié)果沒有顯著影響，系統(tǒng)可以自動過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語言模型，并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語音識別的準(zhǔn)確率D.語音識別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語速差異，能夠統(tǒng)一處理9、在一個利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中，例如識別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術(shù)可能對于實時處理和準(zhǔn)確識別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測算法B.高效的特征提取方法C.分布式計算框架D.以上都是10、在人工智能的機器翻譯任務(wù)中，為了提高翻譯的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，尤其是對于具有特定領(lǐng)域知識的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規(guī)模通用語料庫B.引入領(lǐng)域特定的詞典和知識C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)D.以上都是11、圖像識別是人工智能的常見應(yīng)用之一。假設(shè)要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別中總是能夠自動學(xué)習(xí)到最有效的特征，無需人工干預(yù)特征設(shè)計C.對于復(fù)雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響12、人工智能在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別水果種類的圖像識別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.對圖像進(jìn)行裁剪和旋轉(zhuǎn)，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對圖像進(jìn)行增強和去噪處理，提高圖像質(zhì)量D.隨機打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性13、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種熱門的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN由一個生成器和一個判別器組成，它們相互競爭，共同提高生成效果B.生成器的目標(biāo)是盡量使生成的圖像與真實圖像差異增大，以迷惑判別器C.判別器的能力越強，生成器生成的圖像質(zhì)量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如音頻生成14、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗知識和約束，指導(dǎo)生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長度，降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性15、人工智能中的語音識別技術(shù)正在改變?nèi)藗兣c計算機的交互方式。假設(shè)要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關(guān)于語音識別的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.特征提取是語音識別中的關(guān)鍵步驟，用于將語音信號轉(zhuǎn)換為可處理的特征向量B.聲學(xué)模型和語言模型共同作用，提高語音識別的準(zhǔn)確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時說話的場景能夠輕松應(yīng)對，不受任何影響D.不斷增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和規(guī)模，可以改善語音識別系統(tǒng)在復(fù)雜場景下的性能16、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實際問題。假設(shè)要將一個訓(xùn)練好的人工智能模型部署到移動設(shè)備上，以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的方法，哪一項是不正確的？（）A.采用量化技術(shù)，減少模型的參數(shù)精度B.進(jìn)行模型剪枝，去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓(xùn)練好的模型原封不動地部署到移動設(shè)備上，不進(jìn)行任何優(yōu)化D.使用知識蒸餾技術(shù)，將復(fù)雜模型的知識遷移到較小的模型中17、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于預(yù)測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測的？（）A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量18、強化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好19、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù)，增加信任度B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型由于其內(nèi)部運作的復(fù)雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分20、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)一個農(nóng)場使用人工智能來監(jiān)測作物生長和病蟲害情況。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過圖像識別技術(shù)可以及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象，采取相應(yīng)的防治措施B.利用傳感器收集的數(shù)據(jù)和分析模型，優(yōu)化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷，自主管理農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動D.結(jié)合天氣預(yù)報和市場需求預(yù)測，制定合理的種植計劃21、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語言模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型在大規(guī)模通用語料上學(xué)習(xí)了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)，快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預(yù)訓(xùn)練語言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化22、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設(shè)自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權(quán)利C.不同的文化和價值觀可能導(dǎo)致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響23、在一個利用人工智能進(jìn)行智能客服的系統(tǒng)中，為了提高回答的準(zhǔn)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(jìn)C.對話流程的設(shè)計D.以上都是24、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準(zhǔn)確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性？（）A.語音的語調(diào)B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音25、在人工智能的智能客服應(yīng)用中，需要快速準(zhǔn)確地回答用戶的問題。假設(shè)用戶的問題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術(shù)問題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.建立大規(guī)模的問題庫和標(biāo)準(zhǔn)答案B.運用自然語言生成技術(shù)生成回答C.引導(dǎo)用戶提出更簡單的問題D.對復(fù)雜問題直接拒絕回答二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在社會應(yīng)急響應(yīng)和恢復(fù)中的策略。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械膹娀瘜W(xué)習(xí)算法。3、（本題5分）解釋人工智能在智能績效數(shù)據(jù)分析中的方法。4、（本題5分）解釋可視化技術(shù)在模型解釋中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能戲曲舞臺布景設(shè)計系統(tǒng)，分析其如何設(shè)計富有創(chuàng)意的舞臺布景。2、（本題5分）分析一個基于人工智能的圖像生成模型，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），探討其如何創(chuàng)造逼真的圖像以及潛在的應(yīng)用。3、（本題5分）分析一個基于人工智能的民間舞蹈創(chuàng)作靈感激發(fā)系統(tǒng)，評估其創(chuàng)意啟發(fā)能力和實用性。4、（本題5分）以某智能廣播電視節(jié)目推薦系統(tǒng)為例，探討人工智能在內(nèi)容篩選和用戶興趣匹配中的應(yīng)用。5、（本題5分）分析一款利用人工智能進(jìn)行個性化推薦的電商平臺，研究其推薦算法的工作原理和對用戶購買行為的影響。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）運用PyTorch