周口職業(yè)技術(shù)學(xué)院《人工智能技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(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)周口職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《人工智能技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(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、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中，以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述，正確的是：（）A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病，無(wú)需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ǜ泳_C.雖然人工智能可以提供輔助診斷，但醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響2、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)在行駛過(guò)程中需要做出決策，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車(chē)的決策完全依賴于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法，不具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力B.復(fù)雜的交通環(huán)境和意外情況不會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的決策造成困難，因?yàn)槠渚哂型昝赖母兄皖A(yù)測(cè)能力C.自動(dòng)駕駛汽車(chē)在決策時(shí)需要綜合考慮多種因素，如交通規(guī)則、行人行為和車(chē)輛狀態(tài)等D.人類(lèi)駕駛員的干預(yù)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的決策沒(méi)有任何幫助，反而可能導(dǎo)致系統(tǒng)混亂3、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，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)用到一個(gè)特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機(jī)初始化訓(xùn)練4、在人工智能的圖像識(shí)別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對(duì)衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類(lèi)，以下哪種方法可能會(huì)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合使用，以提高分類(lèi)效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹(shù)C.聚類(lèi)分析D.以上都有可能5、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)音的系統(tǒng)，以下關(guān)于解決噪聲問(wèn)題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用麥克風(fēng)陣列技術(shù)，對(duì)多個(gè)麥克風(fēng)采集的信號(hào)進(jìn)行處理，增強(qiáng)有用信號(hào)，抑制噪聲B.采用深度學(xué)習(xí)中的降噪自編碼器，對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關(guān)注語(yǔ)音的關(guān)鍵特征D.利用語(yǔ)音增強(qiáng)算法，提高語(yǔ)音的信噪比6、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行音樂(lè)創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價(jià)值的音樂(lè)作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)用？（）A.基于模板的生成B.基于風(fēng)格遷移C.基于生成模型D.以上都是7、當(dāng)使用人工智能進(jìn)行疾病診斷時(shí)，需要綜合分析患者的各種臨床數(shù)據(jù)，如癥狀、檢查結(jié)果、病史等。假設(shè)這些數(shù)據(jù)來(lái)源多樣、格式不統(tǒng)一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)，忽略其他數(shù)據(jù)D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，不使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法8、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類(lèi)和語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù)B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展9、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(chóng)害監(jiān)測(cè)，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過(guò)分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲(chóng)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(chóng)害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測(cè)設(shè)備越多，人工智能病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性就越高10、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11、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)正在道路上行駛，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車(chē)完全依賴傳感器數(shù)據(jù)和人工智能算法，不需要人類(lèi)駕駛員的任何干預(yù)B.人工智能算法能夠在所有復(fù)雜的交通場(chǎng)景中做出完美的決策，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要融合多種傳感器數(shù)據(jù)，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的環(huán)境感知和決策制定D.自動(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何安全隱患12、人工智能在金融欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)要利用人工智能檢測(cè)欺詐行為，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征，識(shí)別潛在的欺詐B.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，及時(shí)采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生，無(wú)需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性13、人工智能中的異常檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中檢測(cè)出異常的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)方法適用于所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確性高B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)模型需要大量的正常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，無(wú)需人工特征工程D.以上方法在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇14、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長(zhǎng)。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，正確的是：（）A.普通的個(gè)人電腦就能夠滿足訓(xùn)練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進(jìn)，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計(jì)算平臺(tái)可以提供強(qiáng)大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長(zhǎng)對(duì)人工智能模型的性能提升沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助15、在人工智能的模型評(píng)估中，除了準(zhǔn)確率和召回率等常見(jiàn)指標(biāo)，以下哪種指標(biāo)對(duì)于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問(wèn)題C.混淆矩陣，詳細(xì)展示分類(lèi)結(jié)果D.以上都是16、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行欺詐檢測(cè)，例如在金融交易中識(shí)別異常行為，以下哪種特征和模型可能是關(guān)鍵的因素？（）A.用戶行為特征B.交易模式特征C.復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型D.以上都是17、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要合作訓(xùn)練一個(gè)模型，但又不想共享原始數(shù)據(jù)，以下哪個(gè)技術(shù)是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心？（）A.加密通信B.模型參數(shù)的加密共享和聚合C.分布式計(jì)算框架D.數(shù)據(jù)脫敏18、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫(huà)作，同時(shí)具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進(jìn)的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用19、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(shuō)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(wèn)題20、在人工智能的研究中，可解釋性是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過(guò)程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可解釋性對(duì)于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機(jī)制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯(cuò)誤21、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，但也存在誤診的風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)要提高一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類(lèi)專(zhuān)家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要22、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23、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)要在一個(gè)公共場(chǎng)所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測(cè)異常行為，以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要？（）A.監(jiān)控?cái)z像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式C.算法對(duì)異常行為的定義和建模D.網(wǎng)絡(luò)帶寬24、在人工智能的發(fā)展歷程中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為重要的分支取得了顯著的成果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的系統(tǒng)，需要從大量的手寫(xiě)數(shù)字圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理這種圖像數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題上具有較大的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)能夠適應(yīng)不同的書(shū)寫(xiě)風(fēng)格和變形？（）A.決策樹(shù)算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.支持向量機(jī)（SVM）25、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來(lái)越受到重視。假設(shè)一個(gè)醫(yī)生正在借助人工智能系統(tǒng)輔助診斷X光片，以下關(guān)于醫(yī)療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的判斷，醫(yī)生無(wú)需再進(jìn)行分析B.醫(yī)生應(yīng)該將人工智能系統(tǒng)的診斷結(jié)果作為唯一參考，忽略自己的臨床經(jīng)驗(yàn)C.人工智能系統(tǒng)可以提供輔助信息和提示，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷，但最終決策仍由醫(yī)生做出D.醫(yī)療影像診斷中的人工智能技術(shù)還不夠成熟，不能為醫(yī)生提供任何有價(jià)值的幫助二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)和文化的影響。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在宏觀經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測(cè)中的嘗試。3、（本題5分）解釋人工智能在智能設(shè)備預(yù)防性維護(hù)中的方法。4、（本題5分）說(shuō)明腦機(jī)接口與人工智能的結(jié)合前景。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)利用人工智能進(jìn)行智能藝術(shù)作品價(jià)值評(píng)估系統(tǒng)，探討其如何評(píng)估藝術(shù)作品的經(jīng)濟(jì)和文化價(jià)值。2、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能珠寶鑒定系統(tǒng)，探討其如何鑒別珠寶的品質(zhì)和真?zhèn)巍?、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂(lè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，討論其如何為音樂(lè)產(chǎn)業(yè)決策提供支持。4、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行民間藝術(shù)文化旅游體驗(yàn)提升的實(shí)例，討論其提升措施和游客反饋。5、（本題5分）研究一個(gè)使用人工