武漢海事職業(yè)學(xué)院《模式識(shí)別技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)武漢海事職業(yè)學(xué)院

《模式識(shí)別技術(shù)》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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有需求，如網(wǎng)絡(luò)安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設(shè)要在一個(gè)大型網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)異常的流量模式，需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測(cè)方法在處理高維、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.以上方法結(jié)合使用2、在人工智能的情感計(jì)算領(lǐng)域，除了文本和語(yǔ)音，面部表情的分析也具有重要意義。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)分析人類面部表情來(lái)推斷情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下哪種方法在準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性方面面臨更大的挑戰(zhàn)？（）A.基于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于傳感器的方法D.以上方法難度相當(dāng)3、在人工智能的音樂(lè)創(chuàng)作領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)可以生成音樂(lè)作品。假設(shè)我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關(guān)于人工智能音樂(lè)創(chuàng)作的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂(lè)風(fēng)格和作曲家的特點(diǎn)B.能夠完全替代人類音樂(lè)家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂(lè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.生成的音樂(lè)可能缺乏情感和藝術(shù)表達(dá)4、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，假設(shè)多個(gè)參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計(jì)算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)5、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，噪聲環(huán)境會(huì)對(duì)識(shí)別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量6、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)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(kāi)發(fā)一個(gè)能夠同時(shí)理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說(shuō)的系統(tǒng)，以下哪種多模態(tài)學(xué)習(xí)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(jī)制D.混合融合7、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)要在一個(gè)公共場(chǎng)所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？（）A.監(jiān)控?cái)z像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式C.算法對(duì)異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬8、人工智能中的弱人工智能和強(qiáng)人工智能是兩個(gè)不同的概念。假設(shè)我們?cè)谟懻撊斯ぶ悄艿陌l(fā)展階段，以下關(guān)于弱人工智能和強(qiáng)人工智能的描述，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.弱人工智能已經(jīng)能夠像人類一樣思考和創(chuàng)造B.強(qiáng)人工智能目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域C.弱人工智能只能完成特定的任務(wù)，不具備通用性D.區(qū)分弱人工智能和強(qiáng)人工智能的關(guān)鍵在于計(jì)算能力9、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(jì)算量。以下關(guān)于模型壓縮和量化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)剪枝、量化和低秩分解等方法實(shí)現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會(huì)導(dǎo)致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計(jì)算效率C.模型壓縮和量化技術(shù)只適用于小型模型，對(duì)于大型復(fù)雜模型效果不佳D.這些技術(shù)對(duì)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10、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(wèn)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)11、人工智能中的情感識(shí)別不僅可以應(yīng)用于人類的情感分析，還可以用于動(dòng)物的行為研究。假設(shè)我們要通過(guò)動(dòng)物的行為來(lái)判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動(dòng)物情感識(shí)別的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識(shí)別的模型和方法C.需要結(jié)合動(dòng)物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動(dòng)物的情感識(shí)別沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值12、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機(jī)梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設(shè)在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時(shí)避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結(jié)合使用13、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，“Q-learning”算法通過(guò)估計(jì)什么來(lái)進(jìn)行決策？（）A.狀態(tài)價(jià)值B.動(dòng)作價(jià)值C.策略D.獎(jiǎng)勵(lì)14、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在多種語(yǔ)言之間進(jìn)行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯依靠人工編寫(xiě)的語(yǔ)法和詞匯規(guī)則進(jìn)行翻譯B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯通過(guò)對(duì)大量雙語(yǔ)語(yǔ)料的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機(jī)器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結(jié)果D.現(xiàn)有的機(jī)器翻譯技術(shù)已經(jīng)能夠完美處理各種領(lǐng)域和文體的文本，無(wú)需人工干預(yù)和修正15、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準(zhǔn)確地分割出來(lái)，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡(jiǎn)單快速，但對(duì)復(fù)雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過(guò)度分割C.基于邊緣檢測(cè)的圖像分割方法能夠準(zhǔn)確地找到物體的邊緣，但對(duì)噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，常常結(jié)合使用以提高分割效果16、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一個(gè)銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以下關(guān)于金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨(dú)立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對(duì)人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒(méi)有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗(yàn)，可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn)17、深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別不同種類的動(dòng)物。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動(dòng)物類別的樣本數(shù)量過(guò)少，可能會(huì)導(dǎo)致什么問(wèn)題？（）A.模型過(guò)擬合B.模型欠擬合C.訓(xùn)練速度加快D.模型的準(zhǔn)確率提高18、在人工智能的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中，當(dāng)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確理解和生成人類語(yǔ)言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義理解D.語(yǔ)用分析19、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)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(cè)D.隨機(jī)生成像素值來(lái)創(chuàng)建圖像20、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無(wú)需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和裝配21、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場(chǎng)景，需要在保護(hù)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(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無(wú)法確定的道德困境，沒(méi)有明確的決策原則22、在人工智能的模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)用于圖像識(shí)別的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過(guò)旋轉(zhuǎn)、縮放等操作增加數(shù)據(jù)的多樣性C.數(shù)據(jù)歸一化可以將數(shù)據(jù)的值范圍統(tǒng)一，有助于模型的訓(xùn)練和收斂D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)模型的性能影響不大，可以忽略這一環(huán)節(jié)，直接進(jìn)行模型訓(xùn)練23、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組，假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法，基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法，隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組24、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)圖像分類模型的性能，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo)，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨(dú)立，沒(méi)有關(guān)聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評(píng)估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問(wèn)題，對(duì)于多分類問(wèn)題沒(méi)有作用25、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過(guò)程B.云計(jì)算平臺(tái)可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無(wú)關(guān)D.合理分配和利用算力資源對(duì)于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要26、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(guò)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(yǔ)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(guò)濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過(guò)濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無(wú)需人工監(jiān)督D.平衡過(guò)濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗(yàn)，避免誤判正常內(nèi)容27、在人工智能的文本生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇邏輯連貫、語(yǔ)言通順的文章，以下關(guān)于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語(yǔ)法和邏輯B.深度學(xué)習(xí)的文本生成模型可以學(xué)習(xí)語(yǔ)言的模式和規(guī)律，但可能存在重復(fù)和不一致的問(wèn)題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒(méi)有任何隨機(jī)性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經(jīng)能夠生成與人類寫(xiě)作水平相當(dāng)?shù)奈恼?8、假設(shè)在一個(gè)智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來(lái)優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率?？紤]到實(shí)時(shí)交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬29、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種任務(wù)需要對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類？（）A.圖像分類B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像分割D.圖像生成30、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行欺詐檢測(cè)，例如在金融交易中識(shí)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(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是二、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用聚類算法對(duì)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病亞型和治療反應(yīng)，為個(gè)性化醫(yī)療提供支持。2、（本題5分）利用Python的Keras庫(kù)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于門(mén)控循環(huán)單元（GRU）的自然語(yǔ)言處理模型，用于情感分析。對(duì)大量的影評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，判斷影評(píng)的情感傾向是積極還是消極。3、（本題5分）利用Python的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的多目標(biāo)跟蹤和軌跡分析。處理目標(biāo)遮擋和相似外觀的情況，準(zhǔn)確跟蹤多個(gè)目標(biāo)并分析其運(yùn)動(dòng)軌跡。4、（本題5分）使用聚類算法對(duì)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病亞型和治療反應(yīng)，為個(gè)性化醫(yī)療提供更精準(zhǔn)的支持。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的K-Means聚類算法，對(duì)客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)