陽泉師范高等?？茖W(xué)?！吨悄軝C(jī)器人技術(shù)實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁陽泉師范高等?？茖W(xué)?！吨悄軝C(jī)器人技術(shù)實(shí)踐》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號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、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行欺詐檢測，例如在金融交易中識別異常行為，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2、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無法生成復(fù)雜的自然圖像3、在人工智能的圖像識別領(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)我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進(jìn)行分類，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，以提高分類效果？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能4、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計(jì)算資源需求大等挑戰(zhàn)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別各種動(dòng)物的圖像，然而數(shù)據(jù)量有限，為了避免過擬合同時(shí)提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)D.降低學(xué)習(xí)率5、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自主學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能的人工智能圖像識別系統(tǒng)，用于識別不同種類的動(dòng)物。在訓(xùn)練過程中，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯6、在人工智能的語音識別任務(wù)中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識別準(zhǔn)確率，以下哪種技術(shù)或方法可能會(huì)被重點(diǎn)研究和應(yīng)用？（）A.聲學(xué)模型的改進(jìn)B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是7、在人工智能的情感計(jì)算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。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8、人工智能中的語音識別技術(shù)在智能語音交互中起著重要作用。假設(shè)我們要提高語音識別系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境下的性能，以下關(guān)于解決方法的說法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用更先進(jìn)的聲學(xué)模型B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性C.降低語音信號的采樣率D.采用噪聲抑制技術(shù)9、人工智能中的自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)度問題在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如生產(chǎn)制造、物流配送等。假設(shè)一個(gè)工廠要安排生產(chǎn)任務(wù)，需要考慮機(jī)器的可用性、訂單的優(yōu)先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動(dòng)規(guī)劃算法在處理這種復(fù)雜的約束滿足問題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法10、人工智能中的情感識別不僅可以應(yīng)用于人類的情感分析，還可以用于動(dòng)物的行為研究。假設(shè)我們要通過動(dòng)物的行為來判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動(dòng)物情感識別的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識別的模型和方法C.需要結(jié)合動(dòng)物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動(dòng)物的情感識別沒有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值11、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的？（）A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是12、知識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)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.知識圖譜可以整合各種來源的歷史信息，形成結(jié)構(gòu)化的知識表示B.實(shí)體識別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識圖譜可以通過推理和查詢，回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問題D.一旦構(gòu)建完成，知識圖譜不需要更新和維護(hù)，就能始終提供準(zhǔn)確的信息13、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，假設(shè)一個(gè)銀行使用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行信用評估，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會(huì)出現(xiàn)任何錯(cuò)誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，不考慮其他非財(cái)務(wù)因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行審核和監(jiān)督14、在人工智能的模型壓縮中，假設(shè)需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。以下哪種方法可以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.剪枝技術(shù)，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術(shù)，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是15、人工智能在金融欺詐檢測中的應(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，識別潛在的欺詐B.實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(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，提高檢測的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性16、在人工智能的圖像語義分割任務(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。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，直接對原始圖像進(jìn)行分割17、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響18、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無法滿足所有用戶的需求19、在人工智能的自動(dòng)駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個(gè)不可避免的碰撞場景，需要在保護(hù)車內(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)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個(gè)無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則20、在人工智能的倫理和法律問題中，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)用二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡述人工智能對社會(huì)結(jié)構(gòu)和文化的影響。2、（本題5分）簡述人工智能在建筑設(shè)計(jì)和規(guī)劃中的可能性。3、（本題5分）解釋人工智能在社會(huì)可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系建立中的方法。4、（本題5分）說明人類智能的特點(diǎn)和優(yōu)勢。5、（本題5分）解釋人工智能在智能企業(yè)文化傳播中的方法。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能民間音樂演奏技巧評估系統(tǒng)中人工智能的精準(zhǔn)度和提升建議。2、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能繪畫教學(xué)反饋系統(tǒng)，討論其如何針對學(xué)生作品提供改進(jìn)意見。3、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的傳統(tǒng)手工藝品市場需求預(yù)測模型，評估其準(zhǔn)確性和影響因素。4、（本題5分）以某智能民俗文化旅游路線規(guī)劃系統(tǒng)為例，探討人工智能在個(gè)性化和文化體驗(yàn)方面的應(yīng)用。5、（本題5分）剖析某智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)中人工智能的水分監(jiān)測和灌溉決策機(jī)制。四、操作題（本大題