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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)黑龍江司法警官職業(yè)學(xué)院
《人機(jī)交互設(shè)計(jì)》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25個(gè)小題,每小題1分,共25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、人工智能中的元學(xué)習(xí)技術(shù)旨在讓模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在不同領(lǐng)域的小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)良好的元學(xué)習(xí)模型,以下哪種元學(xué)習(xí)方法在泛化能力和學(xué)習(xí)效率方面具有更大的潛力?()A.基于模型的元學(xué)習(xí)B.基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)C.基于度量的元學(xué)習(xí)D.以上方法結(jié)合使用2、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大的潛力。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的描述,不正確的是()A.可以通過圖像識(shí)別技術(shù)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進(jìn)行精準(zhǔn)的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)水平,發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理3、在人工智能的情感分析任務(wù)中,假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向,以下關(guān)于情感分析方法的描述,正確的是:()A.基于詞典的情感分析方法簡(jiǎn)單直觀,但準(zhǔn)確性較低,容易受到語(yǔ)境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù),且模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征,無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢(shì)和局限性4、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā),例如預(yù)測(cè)藥物分子的活性和副作用,以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐?()A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是5、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資決策和欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一個(gè)銀行正在使用人工智能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,以下關(guān)于金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷,獨(dú)立做出準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對(duì)人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用效果沒有影響C.結(jié)合人工智能模型和人類專家的經(jīng)驗(yàn),可以更有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理D.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn)6、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,如GPT-3,在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要將預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的文本分類任務(wù),以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用的描述,正確的是:()A.可以直接使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行分類,無(wú)需任何微調(diào)就能獲得良好的效果B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)是固定的,不能根據(jù)新的任務(wù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整C.在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上,使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),可以提高在該領(lǐng)域任務(wù)中的性能D.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型對(duì)計(jì)算資源要求不高,任何設(shè)備都能輕松應(yīng)用7、在人工智能的模型訓(xùn)練中,過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的人工智能模型,以下關(guān)于過擬合和欠擬合的描述,正確的是:()A.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差,在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好;欠擬合則相反B.模型越復(fù)雜,越不容易出現(xiàn)過擬合問題,因此應(yīng)該盡量增加模型的復(fù)雜度C.正則化技術(shù)可以有效地防止過擬合,而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可以解決欠擬合問題D.過擬合和欠擬合只與模型的架構(gòu)有關(guān),與數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過程無(wú)關(guān)8、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中,假設(shè)多個(gè)參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性?()A.加密技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計(jì)算B.數(shù)據(jù)匿名化,去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施,直接共享原始數(shù)據(jù)9、在人工智能的研究中,遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)。假設(shè)要將一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析,以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.可以直接將原模型應(yīng)用于新的醫(yī)學(xué)圖像任務(wù),無(wú)需任何調(diào)整B.由于數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異較大,遷移學(xué)習(xí)在這種情況下不可能有效C.對(duì)原模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào),并利用少量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練,可以提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只能應(yīng)用于相似的數(shù)據(jù)類型和任務(wù),不能跨越不同領(lǐng)域10、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11、在開發(fā)一個(gè)能夠與人類進(jìn)行自然流暢對(duì)話的人工智能聊天機(jī)器人時(shí),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(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),以下哪個(gè)方面的技術(shù)是至關(guān)重要的?()A.語(yǔ)言模型的訓(xùn)練B.對(duì)話管理策略C.情感分析能力D.知識(shí)圖譜的構(gòu)建12、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力,但也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)要使用人工智能技術(shù)分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)來輔助診斷疾病,同時(shí)要確?;颊邤?shù)據(jù)不被泄露和濫用。以下哪種技術(shù)或方法在保障數(shù)據(jù)安全和隱私方面最為有效?()A.數(shù)據(jù)加密B.數(shù)據(jù)脫敏C.建立嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制D.以上方法綜合運(yùn)用13、在人工智能的文本分類任務(wù)中,除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,深度學(xué)習(xí)方法也取得了很好的效果。以下關(guān)于文本分類中深度學(xué)習(xí)方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對(duì)于長(zhǎng)文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進(jìn)行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大,效果一定越好14、人工智能中的優(yōu)化算法對(duì)于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述,不正確的是()A.常見的優(yōu)化算法包括隨機(jī)梯度下降(SGD)、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對(duì)超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu),與數(shù)據(jù)特點(diǎn)無(wú)關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓(xùn)練效果15、在人工智能的情感計(jì)算中,需要從人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來準(zhǔn)確判斷一個(gè)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(jìn)行整合B.晚期融合,在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合,分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析16、在人工智能的研究中,可解釋性是一個(gè)重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個(gè)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(duì)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(duì)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(wú)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(duì)于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要17、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境中行走而不摔倒,以下關(guān)于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì),哪一項(xiàng)是最需要仔細(xì)考慮的?()A.只根據(jù)機(jī)器人是否到達(dá)目標(biāo)位置給予獎(jiǎng)勵(lì)B.綜合考慮機(jī)器人的行走速度、穩(wěn)定性和能量消耗等因素給予獎(jiǎng)勵(lì)C.給予固定的獎(jiǎng)勵(lì)值,不考慮機(jī)器人的表現(xiàn)D.隨機(jī)給予獎(jiǎng)勵(lì),增加學(xué)習(xí)的不確定性18、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問題中,例如在面臨不可避免的事故時(shí)如何做出決策,以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的?()A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是19、自動(dòng)駕駛是人工智能的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛的描述,不正確的是()A.自動(dòng)駕駛分為不同的級(jí)別,從輔助駕駛到完全自動(dòng)駕駛B.自動(dòng)駕駛需要依靠傳感器、計(jì)算機(jī)視覺和決策算法等技術(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)非常成熟,可以在任何路況下安全可靠地運(yùn)行D.自動(dòng)駕駛面臨著法律、道德和技術(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問題20、在人工智能的倫理原則中,公平性是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)用于招聘的人工智能系統(tǒng),以下關(guān)于確保公平性的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息,只根據(jù)能力評(píng)估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策,不進(jìn)行人工干預(yù)21、在人工智能的應(yīng)用中,自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息,如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素22、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行智能醫(yī)療影像診斷,例如檢測(cè)腫瘤或病變,以下哪種挑戰(zhàn)和問題可能是需要重點(diǎn)解決的?()A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結(jié)果的解釋和臨床可接受性D.以上都是23、情感計(jì)算是人工智能的一個(gè)新興領(lǐng)域,旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類的情感。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別用戶情感狀態(tài)的系統(tǒng)。以下關(guān)于情感計(jì)算的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過分析語(yǔ)音、面部表情和文本等多模態(tài)信息來判斷情感B.情感計(jì)算的應(yīng)用可以包括心理咨詢、客戶服務(wù)等領(lǐng)域C.目前的情感計(jì)算技術(shù)已經(jīng)能夠準(zhǔn)確無(wú)誤地識(shí)別和理解所有復(fù)雜的人類情感D.情感模型的訓(xùn)練需要大量標(biāo)注了情感標(biāo)簽的數(shù)據(jù)24、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多,例如個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)系統(tǒng)等。以下關(guān)于人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的說法,錯(cuò)誤的是()A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn),為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可以完全取代教師的作用,實(shí)現(xiàn)教育的自動(dòng)化D.有助于提高教育的效率和質(zhì)量,但也需要關(guān)注學(xué)生的隱私和數(shù)據(jù)安全問題25、在人工智能的聚類分析中,例如將客戶按照消費(fèi)行為進(jìn)行分組,假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好?()A.K-Means聚類算法,基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法,基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法,隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)解釋人工智能在智能倉(cāng)儲(chǔ)管理中的方法。2、(本題5分)解釋人工智能在社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警中的作用。3、(本題5分)說明人工智能在采購(gòu)決策和成本控制中的應(yīng)用。4、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉跊Q策支持系統(tǒng)中的角色。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)基于人工智能的建筑能耗優(yōu)化方案,探討其節(jié)能效果和實(shí)施難度。2、(本題5分)考察某智能音樂教學(xué)系統(tǒng)中人工智能的教學(xué)方法和學(xué)習(xí)效果評(píng)估。3、(本題5分)考察一個(gè)基于人工智能的智能繪畫色彩搭配建議系統(tǒng),討論其如何提供合適的色彩搭配方案。4、(本題5分)分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行書法字體生
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