重慶理工大學(xué)《機器人工程數(shù)學(xué)（2）》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《機器人工程數(shù)學(xué)（2）》2023-2024學(xué)年第一學(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1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在人工智能的文本分類任務(wù)中，假設(shè)要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進行任何特征提取C.運用句法分析，提取句子的結(jié)構(gòu)特征D.僅考慮文本的標(biāo)題，忽略正文內(nèi)容2、在人工智能的模型評估中，除了準(zhǔn)確率和召回率等常見指標(biāo)，以下哪種指標(biāo)對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，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細(xì)展示分類結(jié)果D.以上都是3、在強化學(xué)習(xí)中，“Q-learning”算法通過估計什么來進行決策？（）A.狀態(tài)價值B.動作價值C.策略D.獎勵4、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)用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測病變和異常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)驗和專業(yè)知識相結(jié)合，共同為患者提供診斷服務(wù)5、在人工智能的發(fā)展歷程中，機器學(xué)習(xí)算法起到了關(guān)鍵作用。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠預(yù)測股票價格走勢的模型，需要處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)和財務(wù)報表等信息。以下關(guān)于選擇機器學(xué)習(xí)算法的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.選擇簡單直觀的線性回歸算法，因為其易于理解和解釋B.采用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式C.運用決策樹算法，其能夠生成易于理解的規(guī)則D.隨機選擇一種算法，碰碰運氣6、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中，假設(shè)要在圖像中準(zhǔn)確檢測出多個不同類別的物體，以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜場景下的性能優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測C.目標(biāo)檢測算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標(biāo)檢測算法都能夠?qū)崟r處理視頻中的目標(biāo)檢測任務(wù)7、在人工智能的藥物研發(fā)中，機器學(xué)習(xí)可以輔助藥物分子的設(shè)計和篩選。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.強化學(xué)習(xí)8、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），通過對抗訓(xùn)練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像9、在人工智能的文本分類任務(wù)中，除了傳統(tǒng)的機器學(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，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以自動學(xué)習(xí)文本的特征表示B.對于長文本的處理能力優(yōu)于短文本C.不需要進行特征工程D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量越大，效果一定越好10、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個高精度的圖像識別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進行清洗、預(yù)處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量11、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長。假設(shè)要訓(xùn)練一個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，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計算平臺可以提供強大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實質(zhì)性的幫助12、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能13、在人工智能的情感識別中，假設(shè)要從一段較長的語音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析語音的韻律特征，如語調(diào)、語速B.只關(guān)注語音的內(nèi)容，忽略語音的表現(xiàn)形式C.對語音進行分段處理，分別進行情感識別D.不進行任何預(yù)處理，直接分析原始語音14、人工智能中的語音識別技術(shù)能夠?qū)⑷祟惖恼Z音轉(zhuǎn)換為文字。以下關(guān)于語音識別的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.語音識別系統(tǒng)通常包括聲學(xué)模型、語言模型和解碼器等部分B.語音識別的準(zhǔn)確率受到語音質(zhì)量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語音識別技術(shù)已經(jīng)非常完美，能夠準(zhǔn)確識別各種口音和語速的語音D.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用顯著提高了語音識別的性能和準(zhǔn)確率15、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)具有應(yīng)用價值。假設(shè)一個工廠要利用人工智能檢測產(chǎn)品缺陷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像分析和機器學(xué)習(xí)算法，自動識別產(chǎn)品表面的缺陷B.可以對大量的檢測數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，不斷提高缺陷檢測的準(zhǔn)確率C.人工智能檢測系統(tǒng)能夠完全取代人工檢測，不需要人工復(fù)檢D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，提高檢測的可靠性16、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)驗轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的規(guī)則和推理機制。以下關(guān)于專家系統(tǒng)的描述，哪一項是不準(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，就不需要進行更新和維護17、人工智能在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測市場風(fēng)險，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的選擇，哪一項是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測的比例B.召回率，即模型正確識別出風(fēng)險的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預(yù)測值與實際值之間的差異18、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的研究方向。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在多種語言之間進行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機器翻譯技術(shù)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于規(guī)則的機器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規(guī)則進行翻譯B.統(tǒng)計機器翻譯通過對大量雙語語料的統(tǒng)計分析來學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結(jié)果D.現(xiàn)有的機器翻譯技術(shù)已經(jīng)能夠完美處理各種領(lǐng)域和文體的文本，無需人工干預(yù)和修正19、人工智能中的機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。假設(shè)要對一組未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進行分類，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，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進行分類B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強化學(xué)習(xí)中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標(biāo)記數(shù)據(jù)進行分類20、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于人工智能智能客服的說法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過自然語言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優(yōu)質(zhì)和全面的服務(wù)D.仍需要不斷改進和優(yōu)化，以提高回答的準(zhǔn)確性和滿意度二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述自動駕駛中的人工智能技術(shù)。2、（本題5分）說明人工智能在人力資源規(guī)劃和招聘中的創(chuàng)新。3、（本題5分）簡述信息抽取在自然語言處理中的應(yīng)用。4、（本題5分）說明人工智能在銀行客戶服務(wù)中的提升。5、（本題5分）簡述人工智能在證券交易和市場預(yù)測中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能保險理賠評估系統(tǒng)為例，探討人工智能在理賠決策中的作用。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能交通信號控制系統(tǒng)，討論其如何根據(jù)實時交通流量調(diào)整信號燈。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能影視劇本創(chuàng)作輔助系統(tǒng)，分析其如何提供情節(jié)創(chuàng)意和人物塑造建議。4、（本題5分）研究一個利用人工智能進行寵物健康監(jiān)測的案例，包括生理數(shù)據(jù)監(jiān)測和疾病預(yù)警。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能繪畫產(chǎn)業(yè)競爭態(tài)勢分析系統(tǒng)，討論其如何分析繪畫產(chǎn)業(yè)的競爭格局。四、操作題（本大題