曲靖醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)校《數(shù)據(jù)挖掘》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)曲靖醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)校

《數(shù)據(jù)挖掘》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠檢測(cè)產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對(duì)圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項(xiàng)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(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化和標(biāo)準(zhǔn)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(yīng)能力D.建立光照和角度的模型，對(duì)圖像進(jìn)行校正2、在人工智能的發(fā)展中，算力是重要的支撐因素。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.強(qiáng)大的計(jì)算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓(xùn)練過(guò)程B.云計(jì)算平臺(tái)可以提供靈活的算力支持，滿足不同規(guī)模的訓(xùn)練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優(yōu)化無(wú)關(guān)D.合理分配和利用算力資源對(duì)于提高訓(xùn)練效率和降低成本至關(guān)重要3、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導(dǎo)致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過(guò)度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)C.忽略原文中的關(guān)鍵信息D.以上都有可能4、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來(lái)，以下關(guān)于選擇分割算法的考慮，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.算法的計(jì)算復(fù)雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果，而不是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準(zhǔn)確性5、人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。假設(shè)要對(duì)一組未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的線性回歸算法，通過(guò)擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進(jìn)行分類B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法，自動(dòng)將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q-Learning算法，通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對(duì)未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分類6、在人工智能的圖像語(yǔ)義分割任務(wù)中，需要將圖像中的每個(gè)像素分配到不同的類別，例如將一幅街景圖像中的道路、建筑物、車輛等區(qū)分開來(lái)。假設(shè)圖像中的物體邊界模糊、類別多樣，以下哪種方法能夠提高語(yǔ)義分割的精度？（）A.使用更高分辨率的圖像進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡(jiǎn)單的分割算法，降低計(jì)算復(fù)雜度C.忽略物體邊界的像素，只關(guān)注主要區(qū)域D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接對(duì)原始圖像進(jìn)行分割7、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)，能夠利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數(shù)，無(wú)需任何調(diào)整B.只需要對(duì)模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同8、機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對(duì)新的未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無(wú)法處理9、人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用能夠提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于人工智能在物流應(yīng)用的敘述，不正確的是（）A.可以通過(guò)路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運(yùn)輸路線，降低運(yùn)輸成本B.利用圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)分揀和識(shí)別C.人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)D.物流領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)足夠滿足需求10、在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，倫理原則的制定至關(guān)重要。假設(shè)要制定人工智能倫理原則，以下關(guān)于其制定的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應(yīng)隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術(shù)層面的問(wèn)題，無(wú)需考慮社會(huì)和文化因素D.廣泛征求各界意見，確保倫理原則的合理性和可行性11、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.人工智能可以分析醫(yī)學(xué)影像，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的病變B.基于大數(shù)據(jù)的人工智能模型能夠提供更準(zhǔn)確的診斷建議，但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質(zhì)量12、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和理解。在這個(gè)過(guò)程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關(guān)鍵作用。那么，關(guān)于詞向量模型，以下說(shuō)法哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實(shí)數(shù)向量，捕捉單詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.可以通過(guò)對(duì)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時(shí)效果都很好D.詞向量的計(jì)算可以基于單詞的上下文信息13、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，如GPT-3，具有很強(qiáng)的語(yǔ)言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無(wú)需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語(yǔ)言生成能力很強(qiáng)，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語(yǔ)言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果14、在人工智能的倫理和法律問(wèn)題中，算法偏見是一個(gè)需要關(guān)注的重點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對(duì)某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計(jì)B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用15、知識(shí)圖譜是人工智能的重要技術(shù)之一。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.知識(shí)圖譜可以整合各種來(lái)源的歷史信息，形成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示B.實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識(shí)圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識(shí)圖譜可以通過(guò)推理和查詢，回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問(wèn)題D.一旦構(gòu)建完成，知識(shí)圖譜不需要更新和維護(hù)，就能始終提供準(zhǔn)確的信息16、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交通流量和識(shí)別車輛類型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準(zhǔn)確地檢測(cè)和分類車輛。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)或方法在這種復(fù)雜場(chǎng)景下具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)算法D.光流法17、在人工智能的決策樹算法中，當(dāng)進(jìn)行特征選擇來(lái)構(gòu)建決策樹時(shí)，以下哪種特征選擇標(biāo)準(zhǔn)通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機(jī)選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征18、在人工智能的研究中，模型的壓縮和量化技術(shù)可以減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。以下關(guān)于模型壓縮和量化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過(guò)剪枝、量化和低秩分解等方法實(shí)現(xiàn)模型壓縮B.模型壓縮和量化會(huì)導(dǎo)致模型性能的一定損失，但可以在可接受范圍內(nèi)提高計(jì)算效率C.模型壓縮和量化技術(shù)只適用于小型模型，對(duì)于大型復(fù)雜模型效果不佳D.這些技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署人工智能模型具有重要意義19、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一種學(xué)習(xí)方法，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)如何在復(fù)雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)調(diào)整自己的行為策略B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要大量的試驗(yàn)和錯(cuò)誤來(lái)找到最優(yōu)策略，計(jì)算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動(dòng)作空間和高維度狀態(tài)空間的問(wèn)題D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境有任何先驗(yàn)知識(shí)，完全依靠隨機(jī)探索來(lái)學(xué)習(xí)20、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中，例如識(shí)別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術(shù)可能對(duì)于實(shí)時(shí)處理和準(zhǔn)確識(shí)別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測(cè)算法B.高效的特征提取方法C.分布式計(jì)算框架D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述K-Means聚類算法的步驟和優(yōu)缺點(diǎn)。2、（本題5分）說(shuō)明人工智能在新聞報(bào)道中的作用和影響。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苌a(chǎn)流程優(yōu)化中的應(yīng)用。4、（本題5分）說(shuō)明密度聚類算法的特點(diǎn)和應(yīng)用。5、（本題5分）說(shuō)明人工智能對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響和應(yīng)對(duì)策略。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的市場(chǎng)營(yíng)銷策略優(yōu)化案例，討論其效果和適用范圍。2、（本題5分）研究一個(gè)基于人工智能的民俗文化特色挖掘系統(tǒng)，評(píng)估其挖掘深度和獨(dú)特性。3、（本題5分）以某智能民間藝術(shù)教育資源分配系統(tǒng)為例，探討人工智能在資源優(yōu)化和公平性方面的應(yīng)用。4、（本題5分）剖析某智能民間戲曲舞臺(tái)布景設(shè)計(jì)系統(tǒng)中人工智能的創(chuàng)意和視覺效果。5、（本題5分）剖析某智能民間故事改編系統(tǒng)中人工智能的情節(jié)重構(gòu)和主題升華能力。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)一組圖像進(jìn)行分類，如將動(dòng)物圖片分為不同的種類，包