鐵嶺衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院《高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》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(yè)，共3頁(yè)鐵嶺衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院《高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)》

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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型商場(chǎng)部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于智能監(jiān)控的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為B.自動(dòng)識(shí)別人員身份C.預(yù)測(cè)潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問題2、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的成果。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別不同種類的動(dòng)物，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確率，層數(shù)越多越好B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對(duì)模型的性能影響不大，關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)C.模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學(xué)習(xí)模型不需要進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認(rèn)參數(shù)就能得到較好的結(jié)果3、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)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(diǎn)？（）A.基于注意力機(jī)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(yǔ)句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析，直接輸出原文的前幾段4、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時(shí)面臨高風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實(shí)現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作B.始終選擇最優(yōu)動(dòng)作，不進(jìn)行探索C.隨機(jī)選擇動(dòng)作，不考慮之前的經(jīng)驗(yàn)D.只在初始階段進(jìn)行探索，之后完全利用5、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計(jì)算資源的可用性6、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(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(jìn)行市場(chǎng)細(xì)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(chǎng)景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實(shí)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7、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓(xùn)練模型和尋找最優(yōu)解。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法，簡(jiǎn)單直接，適用于各種模型B.自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）算法，能夠自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，收斂速度快C.牛頓法，計(jì)算精度高，但計(jì)算復(fù)雜度大，不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結(jié)構(gòu)，需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和比較8、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型C.對(duì)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略9、人工智能中的深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但可用的標(biāo)注數(shù)據(jù)有限。以下哪種方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.減少模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，以降低對(duì)數(shù)據(jù)的需求C.直接使用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.放棄深度學(xué)習(xí)模型，選擇傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法10、在人工智能的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個(gè)不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測(cè)算法能夠較好地應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測(cè)所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測(cè)D.以上都是11、在人工智能的發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的分支。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等多維度信息。在選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、模型的復(fù)雜度和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等因素。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最適合這個(gè)任務(wù)？（）A.決策樹算法，通過對(duì)特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測(cè)B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)C.支持向量機(jī)算法，尋找最優(yōu)分類超平面進(jìn)行分類預(yù)測(cè)D.樸素貝葉斯算法，基于概率計(jì)算進(jìn)行分類12、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和欺詐檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)來檢測(cè)信用卡交易中的欺詐行為，需要實(shí)時(shí)分析交易數(shù)據(jù)和用戶行為模式。以下哪種技術(shù)或方法在處理這種實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)最為有效？（）A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控B.離線批量處理和分析C.基于經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則判斷D.隨機(jī)抽樣檢查13、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對(duì)不同性別、種族的候選人給出了不同的評(píng)價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評(píng)估指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)14、在人工智能的數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單的關(guān)聯(lián)關(guān)系，無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.聚類分析可以將數(shù)據(jù)自動(dòng)分為不同的類別，但類別數(shù)量需要事先指定C.主成分分析能夠降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留主要的信息D.以上數(shù)據(jù)分析方法在實(shí)際應(yīng)用中通常單獨(dú)使用，不需要結(jié)合其他方法15、在人工智能的自動(dòng)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(gè)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(jì)D.以上都是16、在人工智能的圖像語(yǔ)義分割任務(wù)中，需要將圖像中的每個(gè)像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來。假設(shè)圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語(yǔ)義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡(jiǎn)單的分割算法，降低計(jì)算復(fù)雜度C.忽略物體邊界的像素，只關(guān)注主要區(qū)域D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對(duì)原始圖像進(jìn)行分割17、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，假設(shè)一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來提供診斷建議。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類醫(yī)生可能忽略的細(xì)微模式和特征，提高診斷的準(zhǔn)確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類醫(yī)生，獨(dú)立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補(bǔ)充信息，幫助醫(yī)生做出更全面和準(zhǔn)確的診斷18、可解釋性是人工智能模型面臨的一個(gè)重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強(qiáng)信任B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對(duì)于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級(jí)的差異19、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20、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀？（）A.橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)D.以上框架根據(jù)具體情況選擇二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述樸素貝葉斯算法的基本原理。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能中的知識(shí)表示方法。4、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能物流路徑規(guī)劃中的技術(shù)。5、（本題5分）解釋人工智能在智能企業(yè)文化評(píng)估中的作用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能印刷質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)中人工智能的色彩校準(zhǔn)和瑕疵識(shí)別能力。2、（本題5分）剖析某智能民間工藝品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析系統(tǒng)中人工智能的分析深度和競(jìng)爭(zhēng)策略建議。3、（本題5分）剖析某智能稅務(wù)申報(bào)輔助系統(tǒng)中人工智能的功能，如稅務(wù)計(jì)算和風(fēng)險(xiǎn)提示。4、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能書法材料選擇與成本控制系統(tǒng)，探討其如何選擇合適的書法材料并控制成本。5、（本題5分）以某智能傳統(tǒng)民間藝術(shù)作品數(shù)字化保護(hù)系統(tǒng)為例，探討人工智能在數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)方面的應(yīng)用。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用Python的Keras庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于長(zhǎng)短時(shí)記憶