黑龍江建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院《應(yīng)用軟件基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁黑龍江建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院《應(yīng)用軟件基礎(chǔ)》

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15個(gè)小題，每小題2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、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療人工智能系統(tǒng)被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫(yī)療影像和患者數(shù)據(jù)來給出診斷建議。以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.該系統(tǒng)能夠完全替代醫(yī)生的診斷，因?yàn)槠浠诖髷?shù)據(jù)的分析結(jié)果更準(zhǔn)確B.醫(yī)生仍需對(duì)系統(tǒng)的診斷結(jié)果進(jìn)行最終判斷和綜合考量，因?yàn)榇嬖跀?shù)據(jù)偏差和模型局限性C.這種系統(tǒng)只適用于常見疾病的診斷，對(duì)于罕見病無能為力D.醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法選擇的影響2、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定，不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個(gè)強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對(duì)抗訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成3、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)二分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率之外，以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實(shí)際效果，特別是當(dāng)類別分布不均衡時(shí)？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差4、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)生成像素值來創(chuàng)建圖像5、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6、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7、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要整合患者的病歷、檢查報(bào)告和影像資料等信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的考慮，哪一項(xiàng)是最為重要的？（）A.采用加密技術(shù)對(duì)患者數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，確保數(shù)據(jù)不被泄露B.允許醫(yī)療數(shù)據(jù)在未經(jīng)患者同意的情況下用于研究和開發(fā)新的診斷模型C.忽略數(shù)據(jù)隱私和安全問題，優(yōu)先考慮系統(tǒng)的診斷準(zhǔn)確性D.將患者數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在公共云服務(wù)上，以降低存儲(chǔ)成本8、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計(jì)算效率和模型性能，例如通過調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計(jì)算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn)，但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢(shì)D.一旦選擇了一種算法，就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化，否則會(huì)影響模型的穩(wěn)定性9、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10、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個(gè)用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進(jìn)行調(diào)整11、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12、在人工智能的模型訓(xùn)練中，過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的人工智能模型，以下關(guān)于過擬合和欠擬合的描述，正確的是：（）A.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好；欠擬合則相反B.模型越復(fù)雜，越不容易出現(xiàn)過擬合問題，因此應(yīng)該盡量增加模型的復(fù)雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過擬合，而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān)，與數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過程無關(guān)13、在人工智能的音頻處理中，語音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語音的清晰度，以下關(guān)于語音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語音B.語音增強(qiáng)技術(shù)只對(duì)特定類型的噪聲有效，對(duì)復(fù)雜的噪聲環(huán)境無能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語音信息D.語音增強(qiáng)的效果不受原始語音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響14、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)模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)人工智能模型，同時(shí)保護(hù)各自的數(shù)據(jù)隱私，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，直接合并各機(jī)構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中不存在通信開銷和安全風(fēng)險(xiǎn)C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的模型，對(duì)于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用15、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠輔助醫(yī)生診斷疾病的系統(tǒng)，需要對(duì)大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)可能有助于提高診斷的準(zhǔn)確性？（）A.數(shù)據(jù)挖掘B.虛擬現(xiàn)實(shí)C.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)D.3D打印二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能培訓(xùn)課程設(shè)計(jì)中的技術(shù)。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械淖匀徽Z言處理技術(shù)。3、（本題5分）談?wù)勚С窒蛄繖C(jī)算法的優(yōu)勢(shì)。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用自然語言生成技術(shù)，為智能寫作助手生成文章的開頭、結(jié)尾和段落過渡句。根據(jù)給定的主題和寫作風(fēng)格要求，生成富有創(chuàng)意和連貫性的文本內(nèi)容，評(píng)估生成內(nèi)容的質(zhì)量和與主題的契合度。2、（本題5分）在Python中，運(yùn)用螢火蟲算法解決一個(gè)優(yōu)化問題。定義螢火蟲的發(fā)光強(qiáng)度和吸引機(jī)制，展示算法的收斂情況。3、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的模型，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究不同的圖結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。4、（本題5分）使用Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn，加載一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集（如鳶尾花數(shù)據(jù)集），進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇等操作，然后使用合適的分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。5、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型，對(duì)文本情感進(jìn)行分類。使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行