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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁哈爾濱信息工程學(xué)院《智能終端軟件開發(fā)》
2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測、病蟲害預(yù)測等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生情況,以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確預(yù)測農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過高,不具有實際推廣價值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲害信息等,可以提高病蟲害預(yù)測的準(zhǔn)確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對人工智能應(yīng)用的效果沒有影響2、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜,以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)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(zhǔn)確性和可靠性進行驗證B.知識圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要,只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關(guān)聯(lián),以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構(gòu)建完成,就無需更新和維護,因為知識是固定不變的3、在人工智能的情感分析任務(wù)中,比如分析社交媒體上用戶對某一產(chǎn)品的態(tài)度是積極還是消極,以下哪種特征提取方法可能會產(chǎn)生重要影響?()A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結(jié)構(gòu)D.基于語義網(wǎng)絡(luò)4、人工智能中的知識圖譜技術(shù)可以將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式表示,為智能應(yīng)用提供豐富的語義信息。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜,需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關(guān)鍵?()A.自然語言處理技術(shù)B.圖像識別技術(shù)C.音頻處理技術(shù)D.以上技術(shù)綜合運用5、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中,假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進行癌癥檢測,以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述,正確的是:()A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的,可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多,模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過嚴(yán)格的驗證和監(jiān)管6、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多,例如個性化學(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)用的說法,錯誤的是()A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點,為其提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時給予反饋和指導(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,實現(xiàn)教育的自動化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)安全問題7、知識圖譜是人工智能中用于表示知識和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個智能問答系統(tǒng)基于知識圖譜來回答用戶的問題。以下關(guān)于知識圖譜的描述,哪一項是錯誤的?()A.知識圖譜將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來,便于知識的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動抽取信息來構(gòu)建知識圖譜C.知識圖譜中的知識是固定不變的,一旦構(gòu)建完成就無需更新D.結(jié)合自然語言處理技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識圖譜的智能問答和推理8、在自然語言處理領(lǐng)域,情感分析是一項常見的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評論,以確定消費者對產(chǎn)品的情感傾向是積極、消極還是中性??紤]到語言的復(fù)雜性和多義性,以及評論中可能存在的諷刺、反語等情況,以下哪種方法在進行情感分析時更為有效?()A.基于詞典的方法,通過查找情感詞來判斷情感B.基于規(guī)則的方法,制定一系列的規(guī)則來判斷情感C.深度學(xué)習(xí)方法,如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本進行建模D.人工閱讀和判斷,確保準(zhǔn)確性9、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用,如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為,以下關(guān)于異常檢測的方法,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征10、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像,以下哪個因素對于生成效果的影響最為關(guān)鍵?()A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇11、人工智能中的強化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計算資源,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求,動態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo),優(yōu)化資源利用效率C.強化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化,無需人工重新配置D.強化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解,不存在次優(yōu)情況12、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型訓(xùn)練。假設(shè)多個機構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個人工智能模型,同時保護各自的數(shù)據(jù)隱私,以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述,正確的是:()A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下,直接合并各機構(gòu)的模型參數(shù)進行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中不存在通信開銷和安全風(fēng)險C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式,聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡單的模型,對于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用13、在人工智能的對話系統(tǒng)中,假設(shè)需要根據(jù)用戶的上下文和歷史對話信息生成連貫且有針對性的回復(fù)。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息?()A.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)捕捉序列信息B.只關(guān)注當(dāng)前輸入的文本,不考慮歷史信息C.對上下文信息進行簡單的統(tǒng)計分析D.隨機生成回復(fù),不依賴上下文14、在深度學(xué)習(xí)中,“批量歸一化(BatchNormalization)”的主要作用是?()A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是15、人工智能在語音識別領(lǐng)域取得了重大進展。假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)崟r將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng),以下關(guān)于語音識別的描述,哪一項是不正確的?()A.聲學(xué)模型用于分析語音的聲學(xué)特征,語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中能夠提高識別準(zhǔn)確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達到100%的準(zhǔn)確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述人工智能在智能客服質(zhì)量提升中的作用。2、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)增強在機器學(xué)習(xí)中的作用。3、(本題5分)談?wù)勅斯ぶ悄茉谔煳挠^測中的作用。4、(本題5分)簡述人工智能在社會信任和合作機制建設(shè)中的貢獻。三、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個語音合成模型,生成具有不同音色和語調(diào)的語音。2、(本題5分)使用TensorFlow實現(xiàn)一個目標(biāo)檢測模型,對復(fù)雜場景中的多個目標(biāo)進行檢測和分類。調(diào)整模型參數(shù)以提高檢測的準(zhǔn)確率和召回率。3、(本題5分)利用Python的Keras庫,構(gòu)建一個基于強化學(xué)習(xí)的智能倉儲管理模型。優(yōu)化貨物的存儲位置和出庫順序,提高倉儲效率。4、(本題5分)使用聚類算法對生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)不同的疾病基因和生物標(biāo)志物,為精準(zhǔn)醫(yī)療提供支持。5、(本題5分)使用Python中的Keras庫,搭建一個基于強化學(xué)習(xí)的資源分配模型,例如在云計算環(huán)境中合理分配計算資源。四、案例分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)分析一個利用人工智能進行書法
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