自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁湖南工商大學

《人工智能與應用》2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市計劃廣泛部署具有人臉識別功能的監控系統，以下關于人工智能倫理的描述，哪一項是不正確的？（）A.需要考慮個人隱私保護，確保人臉識別數據的安全存儲和使用B.應該評估該系統可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風險C.只要該系統能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會影響D.公眾應該參與到關于人工智能應用的決策過程中，表達自己的意見和關切2、在人工智能的應用開發中，數據標注的質量至關重要。假設要為圖像識別任務進行數據標注，以下關于數據標注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確和一致的標注能夠提高模型的學習效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進行數據標注，但需要進行質量控制C.數據標注的工作簡單易做，不需要專業知識和技能D.標注數據的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響3、在人工智能的語音識別任務中，噪聲環境會對識別準確率產生顯著影響。假設要提高在嘈雜環境下的語音識別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓練數據中的噪聲樣本B.使用更復雜的聲學模型C.優化語音信號的預處理D.提高麥克風的質量4、人工智能中的情感計算旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設我們要開發一個能夠根據用戶的語音和文本判斷其情感狀態的系統，以下關于情感計算的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析語音的語調、語速等特征來判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機器學習算法C.情感計算的準確性完全取決于數據的質量和規模D.多模態情感分析結合了語音、文本、面部表情等多種信息源5、人工智能中的多智能體系統是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協同工作以優化配送路線。那么，以下關于多智能體系統的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協調B.單個智能體的決策會影響整個系統的性能C.多智能體系統總是能夠達到全局最優解D.智能體可以具有不同的目標和策略6、在人工智能的應用中，智能推薦系統越來越普及。假設一個電商平臺要為用戶提供個性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構數據的推薦任務上表現更為出色？（）A.協同過濾算法B.基于內容的推薦算法C.混合推薦算法D.關聯規則挖掘7、人工智能中的多模態學習旨在融合多種不同類型的數據，如圖像、文本、音頻等。假設要開發一個能夠同時理解視頻中的圖像內容和音頻解說的系統，以下哪種多模態學習方法在整合和理解這些異構數據方面表現更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機制D.混合融合8、人工智能在法律領域的輔助決策中具有一定作用。假設要利用人工智能協助法官判斷案件，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關的參考和建議B.利用數據挖掘技術發現案件中的潛在規律和模式C.人工智能的判斷結果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準確性，但最終決策權仍在法官手中9、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準確判斷情感可能最具挑戰性？（）A.語音的語調B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音10、人工智能在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設要開發一個能夠識別水果種類的圖像識別系統，需要考慮多種因素。以下關于圖像數據預處理的步驟，哪一項是最關鍵的？（）A.對圖像進行裁剪和旋轉，以統一圖像的大小和方向B.將圖像轉換為灰度圖像，減少數據量C.對圖像進行增強和去噪處理，提高圖像質量D.隨機打亂圖像的順序，增加數據的多樣性11、在人工智能的知識圖譜構建中，例如整合多個領域的知識并建立關聯，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網技術B.信息抽取和實體識別C.關系抽取和圖數據庫D.以上都是12、人工智能在醫療影像診斷中的應用越來越受到關注。假設要開發一個能夠輔助醫生診斷肺部疾病的系統，以下關于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項是最為重要的？（）A.能夠準確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據B.以可視化的方式展示模型對肺部影像的分析過程和決策依據C.提供一個簡單的診斷結果，不解釋模型是如何得出這個結果的D.隱藏模型的內部工作原理，以防止被競爭對手模仿13、在人工智能的異常檢測任務中，例如檢測網絡中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設正常數據的模式較為復雜，而異常數據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.基于統計的方法，設定閾值判斷異常B.無監督學習方法，自動發現異常模式C.監督學習方法，使用有標注的異常數據進行訓練D.人工檢查所有數據，識別異常14、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）在圖像生成、數據增強等方面表現出色。假設要使用GAN生成逼真的藝術圖像，以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區分真實圖像和生成的圖像B.訓練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓練完成，生成器就能夠獨立生成高質量的圖像，無需判別器的參與D.調整生成器和判別器的網絡結構和參數，可以影響生成圖像的質量和多樣性15、在人工智能的強化學習中，假設環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對這種情況？（）A.使用深度強化學習算法，具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發式策略C.增加訓練的迭代次數D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在心理學研究中的方法。2、（本題5分）說明人工智能在社會應急響應和恢復中的策略。3、（本題5分）說明蒙特卡羅樹搜索在游戲中的應用。4、（本題5分）說明人工智能在反壟斷和競爭政策中的影響。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現對視頻中的行人行為進行分析，例如行走、跑步、停留等。對視頻數據進行分幀處理，提取行人的特征，訓練模型并在新的視頻中進行實時檢測和分類，同時計算準確率和召回率。2、（本題5分）借助Scikit-learn庫中的聚類算法，如層次聚類或密度聚類，對一組客戶的消費行為數據進行分析，將客戶分為不同的群體。分析每個群體的特征和消費模式，為企業的精準營銷提供建議。3、（本題5分）運用自然語言處理技術，對法律案例進行相似性分析和案例檢索。提取案例的關鍵要素和法律要點，構建相似性度量模型，能夠快速準確地檢索到相似的案例，為法律研究和司法實踐提供幫助。4、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現嶺回歸算法對存在多重共線性的數據進行回歸分析，調整正則化參數并評估模型性能。5、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于生成對抗網絡的文本生成模型，生成自然流暢的文本。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分