上海電影藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《群智能系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海電影藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《群智能系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同技術(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、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進(jìn)行癌癥檢測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多，模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過嚴(yán)格的驗(yàn)證和監(jiān)管2、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機(jī)生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預(yù)測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準(zhǔn)確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風(fēng)格和體裁，能夠生成通用的文本3、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計(jì)算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA4、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(dá)、毫米波雷達(dá)）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(jìn)行融合B.中期融合，在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)5、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點(diǎn)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.優(yōu)先保護(hù)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響6、在人工智能的機(jī)器翻譯任務(wù)中，為了提高翻譯的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，尤其是對于具有特定領(lǐng)域知識的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規(guī)模通用語料庫B.引入領(lǐng)域特定的詞典和知識C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)D.以上都是7、人工智能中的專家系統(tǒng)是一種基于知識的系統(tǒng)。假設(shè)有一個用于故障診斷的專家系統(tǒng)，需要將專家的知識和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機(jī)制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.專家系統(tǒng)的性能取決于知識的準(zhǔn)確性和完整性B.專家系統(tǒng)能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統(tǒng)的開發(fā)需要大量的時間和專業(yè)知識D.專家系統(tǒng)一旦開發(fā)完成，就不需要進(jìn)行更新和維護(hù)8、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，例如整合多個領(lǐng)域的知識并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實(shí)體識別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是9、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準(zhǔn)種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像識別和傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)時獲取農(nóng)作物的生長參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)分析預(yù)測病蟲害的發(fā)生，及時采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進(jìn)行農(nóng)作物的種植和管理，無需人工干預(yù)D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率10、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計(jì)算資源，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求，動態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)，優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化，無需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解，不存在次優(yōu)情況11、在人工智能的發(fā)展過程中，算法的創(chuàng)新起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要設(shè)計(jì)一種新的人工智能算法，以下關(guān)于算法設(shè)計(jì)的原則，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.高效性B.可擴(kuò)展性C.復(fù)雜性優(yōu)先D.創(chuàng)新性12、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是13、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學(xué)習(xí)C.基于貝葉斯估計(jì)D.以上都是14、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)和判斷，獨(dú)立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設(shè)備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高15、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)16、在人工智能的藥物研發(fā)中，機(jī)器學(xué)習(xí)可以輔助藥物分子的設(shè)計(jì)和篩選。假設(shè)要開發(fā)一種治療特定疾病的新藥，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能最有助于找到潛在的有效分子結(jié)構(gòu)？（）A.分類算法B.回歸分析C.聚類分析D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)17、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，車輛需要根據(jù)周圍環(huán)境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉(zhuǎn)彎等。假設(shè)車輛面臨復(fù)雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術(shù)或方法是至關(guān)重要的？（）A.基于規(guī)則的決策制定，遵循固定的交通規(guī)則B.深度學(xué)習(xí)模型，自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)決策模式C.隨機(jī)決策，根據(jù)概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關(guān)注自身車輛的狀態(tài)18、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語言模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型在大規(guī)模通用語料上學(xué)習(xí)了語言的通用知識和模式B.微調(diào)時可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)，快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語言模型的參數(shù)規(guī)模越大，性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對預(yù)訓(xùn)練語言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化19、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20、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要將人類的語音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準(zhǔn)確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標(biāo)注語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡單的聲學(xué)模型，減少計(jì)算復(fù)雜度C.忽略背景噪音，只關(guān)注語音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對原始語音進(jìn)行識別二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋機(jī)器翻譯的原理和發(fā)展趨勢。2、（本題5分）談?wù)勚鲃訉W(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)標(biāo)注中的作用。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械膹?qiáng)化學(xué)習(xí)算法。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能印刷質(zhì)量檢測系統(tǒng)中人工智能的色彩校準(zhǔn)和瑕疵識別能力。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進(jìn)行智能攝影人才培訓(xùn)效果評估系統(tǒng)，探討其如何評估攝影人才培訓(xùn)的成效。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能繪畫風(fēng)格模仿系統(tǒng)，分析其如何學(xué)習(xí)和模仿特定的繪畫風(fēng)格。4、（本題5分）研究一個利用人工智能進(jìn)行藝術(shù)作品鑒定的實(shí)例，分析其鑒定標(biāo)準(zhǔn)和可靠性。5、（本題5分）分析