北京培黎職業(yè)學(xué)院《智能控制終端技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
北京培黎職業(yè)學(xué)院《智能控制終端技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
北京培黎職業(yè)學(xué)院《智能控制終端技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁,共1頁北京培黎職業(yè)學(xué)院《智能控制終端技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第二學(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20個小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜,以下關(guān)于知識圖譜的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.知識圖譜只能表示簡單的事實(shí)關(guān)系B.構(gòu)建知識圖譜不需要領(lǐng)域?qū)<业膮⑴cC.可以通過知識圖譜進(jìn)行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護(hù)非常容易2、在人工智能的研究中,可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷,但是其決策過程難以理解。那么,以下關(guān)于模型可解釋性的說法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可解釋性對于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機(jī)制C.為了追求高精度,模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤3、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設(shè)一個招聘系統(tǒng)使用人工智能算法篩選簡歷,以下哪種情況可能違反倫理原則?()A.算法基于候選人的教育背景和工作經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行篩選B.算法的決策過程對用戶不可見C.算法對不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結(jié)果的依據(jù)4、深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同種類的動物。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某些動物類別的樣本數(shù)量過少,可能會導(dǎo)致什么問題?()A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓(xùn)練速度加快D.模型的準(zhǔn)確率提高5、在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病,以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,以進(jìn)行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu),輔助診斷C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機(jī)制,優(yōu)化診斷策略D.機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷,不需要人工干預(yù)6、在人工智能的圖像超分辨率重建任務(wù)中,例如將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能會發(fā)揮重要作用?()A.殘差網(wǎng)絡(luò)B.注意力機(jī)制C.對抗生成網(wǎng)絡(luò)D.以上都是7、在一個利用人工智能進(jìn)行能源管理的系統(tǒng)中,例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網(wǎng)的調(diào)度,以下哪個方面的考慮可能是至關(guān)重要的?()A.實(shí)時數(shù)據(jù)采集和處理B.精準(zhǔn)的預(yù)測模型C.多目標(biāo)優(yōu)化策略D.以上都是8、在人工智能的研究中,可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于醫(yī)療診斷的人工智能模型,以下關(guān)于模型可解釋性的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.解釋模型的決策過程和依據(jù),有助于提高醫(yī)生對診斷結(jié)果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對診斷結(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)雜性,無法進(jìn)行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要9、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中,例如疾病預(yù)測和診斷輔助,假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度?()A.與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證B.只依靠模型的輸出,不進(jìn)行額外驗(yàn)證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理,避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實(shí)際情況,追求高準(zhǔn)確率10、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以提高模型的泛化能力。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的圖像識別任務(wù),以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始值,在新數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征,減少在新任務(wù)上的數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)在任何情況下都能顯著提高新任務(wù)的模型性能D.需要根據(jù)新任務(wù)的特點(diǎn)選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略11、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡(luò)(CapsuleNetwork)”的主要優(yōu)勢是?()A.對姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓(xùn)練速度D.增強(qiáng)可解釋性12、在人工智能的自然語言生成中,故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計(jì)算機(jī)生成一個富有想象力的童話故事,以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望13、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(xiàng)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(yùn)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14、人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述,不正確的是()A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù),能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評估,應(yīng)用范圍相對較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測等任務(wù)15、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(shí)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(jì)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16、人工智能中的自動推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動進(jìn)行邏輯推理和問題求解。以下關(guān)于自動推理的說法,不正確的是()A.自動推理可以應(yīng)用于定理證明、規(guī)劃和診斷等領(lǐng)域B.基于規(guī)則的推理和基于模型的推理是自動推理的常見方法C.自動推理系統(tǒng)能夠處理所有復(fù)雜的邏輯問題,無需人類干預(yù)D.不確定性推理和非單調(diào)推理是自動推理中的難點(diǎn)和研究熱點(diǎn)17、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用為人們的生活帶來了便利。以下關(guān)于人工智能在智能家居應(yīng)用的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以實(shí)現(xiàn)家電的智能控制和自動化運(yùn)行,根據(jù)用戶的習(xí)慣和需求進(jìn)行個性化設(shè)置B.通過語音指令和智能傳感器,提供便捷的家居服務(wù)和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應(yīng)用還處于初級階段,功能較為單一,無法滿足用戶的多樣化需求18、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機(jī)構(gòu)想要合作訓(xùn)練一個模型,但又不想共享原始數(shù)據(jù),以下哪個技術(shù)是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心?()A.加密通信B.模型參數(shù)的加密共享和聚合C.分布式計(jì)算框架D.數(shù)據(jù)脫敏19、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(shí)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(xiàng)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(diǎn)20、假設(shè)要開發(fā)一個能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手,例如根據(jù)用戶的情緒提供相應(yīng)的服務(wù),以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是關(guān)鍵的?()A.情感計(jì)算技術(shù)和情感標(biāo)注數(shù)據(jù)B.意圖識別技術(shù)和用戶行為數(shù)據(jù)C.自然語言理解技術(shù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)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)解釋人工智能在氣候變化研究中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述人工智能的定義和發(fā)展歷程。3、(本題5分)解釋早停法在模型訓(xùn)練中的應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析一個利用人工智能進(jìn)行智能書法產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究系統(tǒng),探討其如何促進(jìn)書法產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2、(本題5分)分析一個利用人工智能進(jìn)行傳統(tǒng)手工藝品牌推廣策略制定的項(xiàng)目,討論其策略有效性和品牌影響力提升。3、(本題5分)分析一個利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)教育資源分配優(yōu)化系統(tǒng),探討其如何合理分配教育資源。4、(本題5分)研究一個基于人工智能的民間舞蹈文化元素提取系統(tǒng),評估其提取準(zhǔn)確性和應(yīng)用價值。5、(本題5分)分析一個利用人工智

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