黑龍江商業(yè)職業(yè)學(xué)院《智慧醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(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、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠自主學(xué)習(xí)并改進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)，以下哪種機器學(xué)習(xí)算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯2、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護車內(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)先保護車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則3、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設(shè)一個醫(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)生無需再進行分析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)生提供任何有價值的幫助4、對于一個智能聊天機器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復(fù)。假設(shè)用戶提出了一個復(fù)雜且含義模糊的問題，聊天機器人要準(zhǔn)確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術(shù)或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關(guān)鍵的？（）A.構(gòu)建大規(guī)模的語料庫，通過匹配來生成回復(fù)B.運用深度學(xué)習(xí)模型，如Transformer架構(gòu)進行訓(xùn)練C.基于模板的回復(fù)生成，限制回復(fù)的多樣性D.不考慮上下文，只根據(jù)問題的關(guān)鍵詞生成回復(fù)5、圖像識別是人工智能的常見應(yīng)用之一。假設(shè)要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確識別各種動物的圖像識別系統(tǒng)，以下關(guān)于圖像識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現(xiàn)高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結(jié)構(gòu)B.深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別中總是能夠自動學(xué)習(xí)到最有效的特征，無需人工干預(yù)特征設(shè)計C.對于復(fù)雜的圖像場景，傳統(tǒng)的圖像識別方法比基于深度學(xué)習(xí)的方法更具優(yōu)勢D.圖像識別系統(tǒng)的性能不受圖像質(zhì)量、光照條件和拍攝角度等因素的影響6、在人工智能的異常檢測任務(wù)中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常7、在人工智能的可解釋性研究中，對于一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過程D.以上都是8、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗知識和約束，指導(dǎo)生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長度，降低復(fù)雜性D.不考慮語法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性9、在一個利用人工智能進行天氣預(yù)報的系統(tǒng)中，為了提高預(yù)測的精度和時效性，以下哪個因素可能是需要重點關(guān)注和改進的？（）A.氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性B.模型的復(fù)雜度和計算效率C.模型的融合和集成D.以上都是10、在人工智能的強化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎勵信號存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對這種情況？（）A.使用深度強化學(xué)習(xí)算法，具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是11、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，假設(shè)一家醫(yī)院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過分析大量的醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)來提供診斷建議。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，提高診斷效率B.它能夠發(fā)現(xiàn)人類醫(yī)生可能忽略的細微模式和特征，提高診斷的準(zhǔn)確性C.人工智能診斷系統(tǒng)完全可以替代人類醫(yī)生，獨立做出最終的診斷決策D.可以為醫(yī)生提供參考和補充信息，幫助醫(yī)生做出更全面和準(zhǔn)確的診斷12、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)13、在開發(fā)一個能夠與人類進行自然流暢對話的人工智能聊天機器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓(xùn)練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構(gòu)建14、人工智能在圖像識別領(lǐng)域取得了顯著的成果。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別水果種類的圖像識別系統(tǒng)，需要考慮多種因素。以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.對圖像進行裁剪和旋轉(zhuǎn)，以統(tǒng)一圖像的大小和方向B.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量C.對圖像進行增強和去噪處理，提高圖像質(zhì)量D.隨機打亂圖像的順序，增加數(shù)據(jù)的多樣性15、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情感分析中的技術(shù)。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄苤械淖匀徽Z言處理技術(shù)。3、（本題5分）說明正則化方法防止過擬合的原理。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈預(yù)測中的應(yīng)用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進行任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行，提高其效率和準(zhǔn)確性。2、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)K近鄰（KNN）算法對葡萄酒數(shù)據(jù)集進行分類。調(diào)整K值并比較不同K值下的分類準(zhǔn)確率，使用網(wǎng)格搜索法尋找最優(yōu)的超參數(shù)組合。3、（本題5分）在Python中，運用猴群算法解決一個組合優(yōu)化問題。模擬猴子的跳躍和搜索行為，展示算法的性能。4、（本題5分）使用機器學(xué)習(xí)算法對能源消耗數(shù)據(jù)進行預(yù)測，幫助企業(yè)制定節(jié)能策略，降低能源成本。5、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于注意力機制的圖像生成模型，控制生成圖像的風(fēng)格和內(nèi)容。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究一個使用