大連海事大學(xué)《ROS機(jī)器人基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)大連海事大學(xué)

《ROS機(jī)器人基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域，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)器人需要在一個(gè)充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時(shí)避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.智能體通過(guò)隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)學(xué)習(xí)效果沒(méi)有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無(wú)需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好2、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計(jì)算資源的可用性3、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說(shuō)法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合，共同為患者提供診斷服務(wù)4、深度學(xué)習(xí)在近年來(lái)取得了顯著的成果，特別是在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問(wèn)題，如語(yǔ)義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無(wú)法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化5、在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)，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(fù)雜度C.計(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間6、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策中，假設(shè)車(chē)輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場(chǎng)景，需要在保護(hù)車(chē)內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護(hù)車(chē)內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無(wú)法確定的道德困境，沒(méi)有明確的決策原則7、人工智能中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評(píng)估，應(yīng)用范圍相對(duì)較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測(cè)等任務(wù)8、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)在安防、交通等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型商場(chǎng)部署智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于智能監(jiān)控的功能，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為B.自動(dòng)識(shí)別人員身份C.預(yù)測(cè)潛在的安全威脅D.智能監(jiān)控系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)問(wèn)題9、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，“Q-learning”算法通過(guò)估計(jì)什么來(lái)進(jìn)行決策？（）A.狀態(tài)價(jià)值B.動(dòng)作價(jià)值C.策略D.獎(jiǎng)勵(lì)10、在人工智能的發(fā)展中，模型的評(píng)估指標(biāo)至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能模型評(píng)估指標(biāo)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.準(zhǔn)確率、召回率和F1值常用于分類任務(wù)的評(píng)估B.均方誤差（MSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）常用于回歸任務(wù)的評(píng)估C.評(píng)估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型，與具體的應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)關(guān)D.可以結(jié)合多個(gè)評(píng)估指標(biāo)來(lái)全面評(píng)估模型的性能11、人工智能中的模型壓縮技術(shù)對(duì)于在資源受限的設(shè)備上部署模型至關(guān)重要。假設(shè)要將一個(gè)大型的深度學(xué)習(xí)模型部署到移動(dòng)設(shè)備上，同時(shí)保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上方法綜合運(yùn)用12、在自然語(yǔ)言處理中，詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對(duì)大量文本進(jìn)行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，便于計(jì)算機(jī)處理和計(jì)算B.常見(jiàn)的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達(dá)能力越強(qiáng)，但計(jì)算和存儲(chǔ)成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化13、在人工智能的音頻處理中，語(yǔ)音增強(qiáng)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語(yǔ)音的清晰度，以下關(guān)于語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復(fù)清晰的語(yǔ)音B.語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)只對(duì)特定類型的噪聲有效，對(duì)復(fù)雜的噪聲環(huán)境無(wú)能為力C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和聲學(xué)模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語(yǔ)音信息D.語(yǔ)音增強(qiáng)的效果不受原始語(yǔ)音質(zhì)量和噪聲強(qiáng)度的影響14、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行語(yǔ)音合成，使合成的語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點(diǎn)研究和改進(jìn)的方向？（）A.改進(jìn)聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是15、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對(duì)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(gè)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(shì)？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA16、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(wèn)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17、人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。假設(shè)一家工廠使用人工智能進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)。以下關(guān)于人工智能在制造業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵B.利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備的故障，提前進(jìn)行維護(hù)C.人工智能可以完全自主地優(yōu)化生產(chǎn)流程，無(wú)需人工干預(yù)D.與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)和裝配18、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，例如疾病預(yù)測(cè)和診斷輔助，假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證B.只依靠模型的輸出，不進(jìn)行額外驗(yàn)證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實(shí)際情況，追求高準(zhǔn)確率19、在人工智能的圖像識(shí)別模型中，假設(shè)需要提高模型對(duì)不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可能有效？（）A.隨機(jī)改變圖像的亮度和對(duì)比度B.對(duì)圖像進(jìn)行裁剪和縮放C.旋轉(zhuǎn)圖像一定角度D.以上都是20、人工智能中的模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型性能至關(guān)重要。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)二分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率之外，以下哪種指標(biāo)在某些情況下更能反映模型的實(shí)際效果，特別是當(dāng)類別分布不均衡時(shí)？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器翻譯的原理和方法。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)創(chuàng)新管理中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述自監(jiān)督學(xué)習(xí)的原理和方法。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某智能語(yǔ)音助手為例，探討人工智能在自然語(yǔ)言處理方面的應(yīng)用，包括語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解。2、（本題5分）考察某智能民間戲曲服裝搭配系統(tǒng)中人工智能的色彩和款式選擇建議。3、（本題5分）研究某工廠采用人工智能進(jìn)行生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)的案例，包括檢測(cè)方法和改進(jìn)效果。4、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能安防系統(tǒng)，討論其在視頻監(jiān)控中的人物識(shí)別、行為分析和預(yù)警