荊楚理工學(xué)院《工業(yè)機器人系統(tǒng)集成設(shè)計》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁荊楚理工學(xué)院《工業(yè)機器人系統(tǒng)集成設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、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、毫米波雷達）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，在特征層面進行融合B.中期融合，在決策層面進行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進行融合D.隨機選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)2、人工智能在金融欺詐檢測中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個金融機構(gòu)要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監(jiān)測和預(yù)警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生，無需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機器學(xué)習(xí)算法，提高檢測的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性3、在人工智能的圖像增強技術(shù)中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強，以下關(guān)于圖像增強的方法，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲4、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個社交媒體平臺要利用人工智能過濾不良信息，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，識別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式，提高過濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無需人工監(jiān)督D.平衡過濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗，避免誤判正常內(nèi)容5、在人工智能的音樂創(chuàng)作領(lǐng)域，計算機可以生成音樂作品。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)于人工智能音樂創(chuàng)作的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂風(fēng)格和作曲家的特點B.能夠完全替代人類音樂家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術(shù)表達6、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設(shè)一個醫(yī)生正在借助人工智能系統(tǒng)輔助診斷X光片，以下關(guān)于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的判斷，醫(yī)生無需再進行分析B.醫(yī)生應(yīng)該將人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果作為唯一參考，忽略自己的臨床經(jīng)驗C.人工智能系統(tǒng)可以提供輔助信息和提示，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷，但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術(shù)還不夠成熟，不能為醫(yī)生提供任何有價值的幫助7、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統(tǒng)中，為了實現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度，以下哪種算法和技術(shù)可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是8、在開發(fā)一個能夠與人類進行自然流暢對話的人工智能聊天機器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓(xùn)練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建9、人工智能中的強化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機器人控制。假設(shè)一個機器人需要通過強化學(xué)習(xí)學(xué)會在復(fù)雜環(huán)境中行走和避障，以下關(guān)于機器人強化學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.機器人可以在沒有任何先驗知識的情況下，通過隨機探索快速學(xué)會有效的行走和避障策略B.強化學(xué)習(xí)中的獎勵設(shè)置對機器人的學(xué)習(xí)效果沒有關(guān)鍵影響，只要有獎勵就行C.結(jié)合機器人的物理模型和環(huán)境模型，可以為強化學(xué)習(xí)提供更好的先驗知識，加速學(xué)習(xí)過程D.機器人的強化學(xué)習(xí)只適用于簡單的環(huán)境，對于復(fù)雜多變的真實環(huán)境無法應(yīng)用10、在人工智能的強化學(xué)習(xí)中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時面臨高風(fēng)險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現(xiàn)更好的學(xué)習(xí)效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優(yōu)動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經(jīng)驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用11、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生診斷X光片，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速檢測出影像中的異常區(qū)域，提高診斷效率B.可以為醫(yī)生提供量化的分析指標(biāo)和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，醫(yī)生可以完全依賴D.醫(yī)生的專業(yè)知識和臨床經(jīng)驗在結(jié)合人工智能診斷結(jié)果時仍然非常重要12、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以建立實體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實的網(wǎng)絡(luò)傳聞13、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，哪一項是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實關(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行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易14、在人工智能的發(fā)展歷程中，機器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動識別手寫數(shù)字的系統(tǒng)，需要從大量的手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類問題上具有較大的優(yōu)勢，同時能夠適應(yīng)不同的書寫風(fēng)格和變形？（）A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.支持向量機（SVM）15、人工智能中的語音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。假設(shè)我們要為一款智能語音助手開發(fā)語音合成功能，以下關(guān)于語音合成的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過拼接預(yù)先錄制的語音片段來實現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成更自然的語音語調(diào)C.語音合成的質(zhì)量只取決于聲學(xué)模型D.韻律和情感的表達是語音合成中的重要挑戰(zhàn)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明信息抽取的任務(wù)和方法。2、（本題5分）說明人工智能中的可解釋性問題。3、（本題5分）簡述人工智能在智能客服質(zhì)量提升中的作用。4、（本題5分）簡述深度學(xué)習(xí)的概念和發(fā)展。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個圖像風(fēng)格遷移模型，能夠?qū)崿F(xiàn)多種藝術(shù)風(fēng)格的遷移。評估不同風(fēng)格的效果和用戶滿意度。2、（本題5分）使用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的表情識別，分析不同表情的特征和變化，提高識別準(zhǔn)確率。3、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型，對文本情感進行分類。使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，對文本數(shù)據(jù)進行處理，并在測試集上評估模型的性能。4、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的車輛檢測和車型分類。通過車輛特征提取和機器學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確檢測和分類車輛。5、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度玻爾茲曼機（DBM）的模型，對數(shù)據(jù)進行特征學(xué)習(xí)和分類。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察某智能民俗文化創(chuàng)意