江蘇食品藥品職業(yè)技術學院《爬蟲及可視化分析》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁江蘇食品藥品職業(yè)技術學院

《爬蟲及可視化分析》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）具有強大的生成能力。假設使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，哪一項是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優(yōu)化B.GAN可以學習到數(shù)據(jù)的分布特征，從而生成新的、與真實數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質(zhì)量和真實性上可以與真實拍攝的圖像完全無法區(qū)分D.調(diào)整GAN的網(wǎng)絡結(jié)構和訓練參數(shù)可以影響生成圖像的效果2、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術。假設多個機構想要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關于聯(lián)邦學習的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學習中，各機構的數(shù)據(jù)需要集中到一個中心服務器進行統(tǒng)一訓練B.聯(lián)邦學習能夠在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)模型的協(xié)同訓練C.聯(lián)邦學習只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型結(jié)構D.聯(lián)邦學習過程中不存在數(shù)據(jù)安全和隱私泄露的風險3、人工智能在智能客服領域的應用需要能夠理解用戶的復雜問題并給出準確的回答。假設要構建一個智能客服系統(tǒng)，能夠處理多種領域的問題，以下哪種技術或方法在提高系統(tǒng)的泛化能力和回答準確性方面最為重要？（）A.大規(guī)模預訓練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構建和維護D.以上方法同等重要4、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用具有很大的潛力。以下關于人工智能在農(nóng)業(yè)應用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進行精準的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎設施和技術水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理5、人工智能中的遷移學習技術可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮6、在人工智能的模型壓縮中，假設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)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是7、在人工智能的應用于教育領域，個性化學習是一個重要的方向。假設我們要為學生提供個性化的學習路徑推薦，以下關于個性化學習的說法，哪一項是不正確的？（）A.需要根據(jù)學生的學習歷史和特點進行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學生的學習效率和效果D.要考慮學生的興趣和能力差異8、人工智能中的遷移學習可以利用已有的預訓練模型來加速新任務的學習。假設要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型遷移到醫(yī)學圖像分析任務中，以下關于遷移學習的步驟，哪一項是不準確的？（）A.凍結(jié)預訓練模型的部分層，只訓練特定任務相關的層B.直接在新的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個預訓練模型C.對新的數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預訓練模型和新任務之間的差異，選擇合適的遷移策略9、人工智能在制造業(yè)中的應用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關于人工智能在制造業(yè)應用的說法，不正確的是（）A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預測，減少停機時間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能的全面應用，不存在尚未被覆蓋的領域10、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標來衡量模型的性能。假設評估一個分類模型，以下關于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標11、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應用。假設要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進行預處理，如歸一化和標準化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正12、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應該在開發(fā)和使用人工智能技術時，遵循倫理原則，制定相關法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術發(fā)展才是關鍵，倫理可以在后期考慮13、人工智能是當前科技領域的熱門話題，其應用涵蓋了眾多領域。以下關于人工智能的定義，不準確的是（）A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學B.人工智能是指讓計算機像人類一樣思考和行動，能夠自主地解決各種復雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓練來實現(xiàn)對特定任務的預測和決策，不涉及對智能本質(zhì)的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學習知識、進行推理和決策，并能夠與人類進行交互的智能體14、在人工智能的應用場景中，比如醫(yī)療診斷領域，要開發(fā)一個能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準確預測疾病的系統(tǒng)。為了實現(xiàn)高精度的預測，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復雜度C.計算資源的多少D.模型的訓練時間15、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設要綜合分析這些多模態(tài)信息來準確判斷一個人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態(tài)的信息D.隨機選擇一種模態(tài)的信息進行分析二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋K近鄰算法的工作方式。2、（本題5分）解釋人工智能在智能績效激勵機制設計中的方法。3、（本題5分）簡述人工智能在社會發(fā)展未來展望和挑戰(zhàn)應對中的策略。4、（本題5分）解釋人工智能在可持續(xù)金融和綠色投資中的策略。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構建一個強化學習模型，讓智能體在迷宮環(huán)境中學習找到出口的最優(yōu)策略。設置不同的獎勵機制和環(huán)境復雜度，觀察智能體的學習效果。2、（本題5分）使用機器學習算法預測股票價格的走勢，收集歷史股票數(shù)據(jù)進行特征提取和模型訓練，評估預測的準確性。3、（本題5分）運用Python的Keras庫，構建一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像修復模型。對受損或缺失部分的圖像進行修復，恢復圖像的完整性。4、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現(xiàn)對視頻中的動作識別。對不同的動作進行分類，評估模型在不同場景下的泛化能力。5、（本題5分）使用自然語言處理技術，對法律文書中的條款進行語義理解和邏輯推理。提取條款中的條件、約束和結(jié)果，構建法律推理模型，評估模型在處理復雜法律邏輯問題上的準確性和可靠性。四、案例分析題（本大題共