東北林業(yè)大學《智慧城市》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁東北林業(yè)大學

《智慧城市》2023-2024學年第二學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15個小題，每小題1分，共15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、人工智能在農業(yè)領域的應用可以幫助提高農作物產量和質量。假設要開發(fā)一個能夠監(jiān)測農作物病蟲害的系統(tǒng)，以下關于數(shù)據(jù)采集的方式，哪一項是最有效的？（）A.依靠農民的人工觀察和報告，將信息輸入系統(tǒng)B.使用無人機搭載的圖像傳感器，定期拍攝農田圖像C.僅在農作物出現(xiàn)明顯病蟲害癥狀時進行數(shù)據(jù)采集D.隨機選擇農田的部分區(qū)域進行數(shù)據(jù)采集，以節(jié)省成本2、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用3、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設正在訓練一個用于手寫數(shù)字識別的神經網絡，以下關于防止過擬合的方法，哪一項是最有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少神經網絡的層數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)D.不進行任何處理，認為過擬合不會影響模型性能4、在人工智能的文本生成任務中，假設要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學習的文本生成模型可以學習語言的模式和規(guī)律，但可能存在重復和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現(xiàn)有的文本生成模型已經能夠生成與人類寫作水平相當?shù)奈恼?、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜構建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準確性和可靠性進行驗證B.知識圖譜的結構和關系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構建完成，就無需更新和維護，因為知識是固定不變的6、人工智能在金融領域的風險管理中具有潛在應用價值。假設一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風險，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財務狀況等多維度數(shù)據(jù)，進行信用評估B.深度學習模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評估的準確性C.人工智能評估的信用結果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評估方法，無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性，需要對人工智能模型進行定期監(jiān)測和驗證7、知識圖譜是人工智能的重要技術之一。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜的描述，哪一項是不正確的？（）A.知識圖譜可以整合各種來源的歷史信息，形成結構化的知識表示B.實體識別和關系抽取是構建知識圖譜的關鍵步驟C.知識圖譜可以通過推理和查詢，回答關于歷史事件的復雜問題D.一旦構建完成，知識圖譜不需要更新和維護，就能始終提供準確的信息8、人工智能中的遷移學習可以將在一個任務上學習到的知識應用到其他相關任務中。假設已經有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的模型，要將其應用于醫(yī)學圖像分析，以下哪個因素可能會限制遷移學習的效果？（）A.數(shù)據(jù)分布的差異B.模型的復雜度C.計算資源的限制D.任務的相似性9、人工智能在金融欺詐檢測中的應用能夠提高防范能力。假設一個金融機構要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）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.實時監(jiān)測和預警，及時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.結合規(guī)則引擎和機器學習算法，提高檢測的準確性和適應性10、在人工智能的藝術創(chuàng)作評價中，例如評價一幅由人工智能生成的繪畫作品，以下哪種標準和方法可能是具有挑戰(zhàn)性的？（）A.創(chuàng)新性和獨特性B.技術技巧和表現(xiàn)力C.情感傳達和審美價值D.以上都是11、在人工智能的自然語言生成任務中，需要生成連貫和有意義的文本。假設要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質量的文本C.利用深度學習模型學習大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風格和體裁，能夠生成通用的文本12、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下關于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關鍵詞匹配就能夠準確判斷文本的情感傾向B.深度學習模型在情感分析中總是比傳統(tǒng)的機器學習方法更準確C.考慮文本的上下文、語義和語法結構等多方面信息，能夠提高情感分析的準確性D.情感分析的結果不受文本的語言風格和表達方式的影響13、在人工智能的文本分類任務中，假設要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經濟、體育等。以下關于特征提取的方法，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，提取句子的結構特征D.僅考慮文本的標題，忽略正文內容14、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時，不需要考慮公平性和透明度，只要結果有效就行C.應該在開發(fā)和使用人工智能技術時，遵循倫理原則，制定相關法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術發(fā)展才是關鍵，倫理可以在后期考慮15、人工智能在智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關于智能推薦系統(tǒng)的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統(tǒng)可以基于用戶的協(xié)同過濾進行推薦B.推薦系統(tǒng)只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統(tǒng)可以結合內容過濾和協(xié)同過濾提高推薦效果D.推薦系統(tǒng)需要不斷更新和優(yōu)化以適應用戶興趣的變化二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在客戶關系管理中的作用。2、（本題5分）簡述人工智能在智能成本效率分析中的技術。3、（本題5分）解釋人工智能在智能績效激勵機制設計中的方法。4、（本題5分）談談聚類算法在數(shù)據(jù)分析中的作用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的均值漂移聚類。分析聚類結果和參數(shù)的關系。2、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的角點檢測。使用不同的角點檢測算法，比較檢測效果和性能。3、（本題5分）運用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于膠囊網絡（CapsuleNetwork）的模型，對MNIST數(shù)據(jù)集進行分類。與傳統(tǒng)的卷積神經網絡進行對比，分析膠囊網絡的優(yōu)勢和局限性。4、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構建一個基于Transformer架構的情感分析模型，對大量文本進行情感極性判斷。5、（本題5分）運用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于對抗自編碼器（AAE）的模型，用于數(shù)據(jù)生成和異常檢測，分析模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。四、案例分析題（本大題共4個小題，