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頁玉林師范學院《人工智能概論》

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一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費行為進行分組，假設數據分布不規則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進行分組B.層次聚類算法，構建層次結構C.密度聚類算法，基于密度進行分組D.隨機聚類算法，隨機分配數據到不同組2、當使用人工智能進行疾病診斷時，需要綜合分析患者的各種臨床數據，如癥狀、檢查結果、病史等。假設這些數據來源多樣、格式不統一，且存在一定的噪聲和缺失值。在這種情況下，以下哪種方法能夠更有效地處理和利用這些數據進行準確的診斷？（）A.數據清洗和預處理，去除噪聲和填充缺失值B.直接使用原始數據進行診斷，不做任何處理C.只選擇部分關鍵數據，忽略其他數據D.對數據進行簡單的統計分析，不使用機器學習算法3、在人工智能的發展中，模型的評估指標至關重要。以下關于人工智能模型評估指標的描述，不準確的是（）A.準確率、召回率和F1值常用于分類任務的評估B.均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）常用于回歸任務的評估C.評估指標的選擇只取決于數據的類型，與具體的應用場景無關D.可以結合多個評估指標來全面評估模型的性能4、假設要開發一個能夠理解人類情感和意圖的人工智能助手，例如根據用戶的情緒提供相應的服務，以下哪種技術和數據可能是關鍵的？（）A.情感計算技術和情感標注數據B.意圖識別技術和用戶行為數據C.自然語言理解技術和多模態數據D.以上都是5、在人工智能的研究中，遷移學習是一種有效的技術。假設要將一個在大規模圖像數據集上訓練好的模型應用于醫學圖像分析，以下關于遷移學習的描述，正確的是：（）A.可以直接將原模型應用于新的醫學圖像任務，無需任何調整B.由于數據領域差異較大，遷移學習在這種情況下不可能有效C.對原模型進行適當的微調，并利用少量的醫學圖像數據進行再訓練，可以提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只能應用于相似的數據類型和任務，不能跨越不同領域6、假設要開發一個能夠在復雜的商業環境中進行智能決策支持的人工智能系統，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術和知識的融合可能是必要的？（）A.數據分析和領域專家知識B.機器學習算法和經濟學原理C.深度學習模型和管理學理論D.以上都是7、人工智能在醫療領域的應用越來越廣泛。假設一個醫療人工智能系統被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫療影像和患者數據來給出診斷建議。以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.該系統能夠完全替代醫生的診斷，因為其基于大數據的分析結果更準確B.醫生仍需對系統的診斷結果進行最終判斷和綜合考量，因為存在數據偏差和模型局限性C.這種系統只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫療人工智能系統的診斷結果不受數據質量和算法選擇的影響8、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎設施進行有效的通信和協作。假設要實現車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術和協議在可靠性和低延遲方面表現最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯網專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信9、人工智能中的專家系統是一種基于知識的系統。假設有一個用于故障診斷的專家系統，需要將專家的知識和經驗轉化為系統的規則和推理機制。以下關于專家系統的描述，哪一項是不準確的？（）A.專家系統的性能取決于知識的準確性和完整性B.專家系統能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統的開發需要大量的時間和專業知識D.專家系統一旦開發完成，就不需要進行更新和維護10、在人工智能的推薦系統中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設一個用戶的興趣偏好經常變化，以下哪種方法能夠更好地適應這種動態的用戶偏好？（）A.基于協同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進行調整11、在人工智能的自動駕駛領域，感知模塊負責對周圍環境進行理解。假設要實現對道路上行人的準確檢測，以下哪種技術可能是最關鍵的？（）A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器12、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術。假設多個機構想要在保護數據隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關于聯邦學習的描述，正確的是：（）A.聯邦學習中，各機構的數據需要集中到一個中心服務器進行統一訓練B.聯邦學習能夠在不共享原始數據的情況下實現模型的協同訓練C.聯邦學習只適用于小規模的數據和簡單的模型結構D.聯邦學習過程中不存在數據安全和隱私泄露的風險13、假設要開發一個能夠在復雜環境中自主導航的智能機器人，例如在倉庫中搬運貨物，以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關重要？（）A.環境感知模塊B.路徑規劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是14、在人工智能的語音識別任務中，需要克服許多挑戰。假設要開發一個能夠在嘈雜環境中準確識別語音的系統，以下關于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風陣列技術，對多個麥克風采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學習中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關注語音的關鍵特征D.利用語音增強算法，提高語音的信噪比15、在人工智能的語音識別任務中，需要將人類的語音轉換為文字。假設要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標注語音數據進行訓練B.采用簡單的聲學模型，減少計算復雜度C.忽略背景噪音，只關注語音的主要部分D.不進行任何預處理，直接對原始語音進行識別16、在人工智能的強化學習中，假設智能體在探索環境時面臨高風險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現更好的學習效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用17、人工智能在農業領域的應用可以幫助提高農作物產量和質量。假設要開發一個系統來監測農田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經網絡結合隨機森林算法18、在人工智能的語音識別任務中，為了提高在嘈雜環境下的識別準確率，以下哪種技術或方法可能會被重點研究和應用？（）A.聲學模型的改進B.噪聲抑制技術C.多模態信息融合D.以上都是19、在人工智能的算法中，遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機制的優化算法。考慮一個優化問題，需要在一個復雜的搜索空間中找到最優解。以下關于遺傳算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優解B.遺傳算法容易陷入局部最優解C.遺傳算法對于大規模的優化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機的，沒有任何規律可循20、假設要構建一個能夠自主學習并改進其性能的人工智能圖像識別系統，用于識別不同種類的動物。在訓練過程中，需要處理大量的圖像數據，以下哪種機器學習算法可能最為適合？（）A.決策樹B.支持向量機C.深度學習中的卷積神經網絡D.樸素貝葉斯21、生成對抗網絡（GAN）是一種新興的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像。以下關于生成對抗網絡的描述，哪一項是不準確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優化B.生成器負責生成假樣本，判別器負責判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創造性和多樣性的新數據D.GAN的訓練過程非常穩定，不會出現模式崩潰等問題22、在人工智能的目標檢測任務中，假設要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統特征的目標檢測算法在復雜場景下的性能優于深度學習算法B.深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠實現高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復雜度，與訓練數據無關D.所有的目標檢測算法都能夠實時處理視頻中的目標檢測任務23、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能。以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中一定表現良好24、圖像識別是人工智能的一個重要應用領域。假設一個安防系統需要通過攝像頭實時識別出特定的人物或物體。以下關于圖像識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.深度學習算法在圖像識別中表現出色，能夠自動學習圖像的特征B.圖像識別系統需要大量的標注數據進行訓練，以提高識別準確率C.圖像的光照、角度和背景變化等因素會對識別結果產生較大影響D.一旦圖像識別模型訓練完成，就無需再進行更新和改進，可以一直準確識別各種新的圖像25、在人工智能的知識表示方法中，語義網絡和框架表示是常見的方式。假設我們要構建一個關于動物分類的知識系統，以下關于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網絡更適合表示結構化的、層次分明的知識B.框架表示難以處理知識的不確定性和模糊性C.語義網絡難以表達復雜的對象及其關系D.框架表示在知識的擴展和更新方面較為困難二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談人工智能在智能生產流程優化中的應用。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）解釋人工智能在生物科學中的研究方向。4、（本題5分）說明人工智能在社會應急響應和恢復中的策略。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能餐飲推薦系統，分析其如何根據用戶口味和飲食偏好提供建議。2、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能戲曲舞臺布景設計系統，分析其如何設計富有創意的舞臺布景。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能藝術活動策劃與執行評估系統，探討其如何評估藝術活動的策劃和執行效果。4、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能金融風險評估系統，討論其在貸款審批和投資決策中的作用。5、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能藝術市場趨勢預測系統，探討其如何預測藝術作品的市場價值和需求。四、操作題（本大題