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頁山東中醫藥大學

《機器人視覺融合檢測技術》2023-2024學年第一學期期末試卷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、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調、文字等多模態信息中識別情感。假設要綜合分析這些多模態信息來準確判斷一個人的情感狀態，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數據層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態的信息D.隨機選擇一種模態的信息進行分析2、自然語言處理是人工智能的重要領域之一，涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務。假設要構建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復雜因素。以下哪種技術或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關系和語義表示？（）A.基于規則的翻譯方法B.統計機器翻譯C.神經機器翻譯（NMT）D.詞袋模型3、人工智能中的智能客服可以回答用戶的各種問題。假設我們要評估一個智能客服的性能，以下關于評估指標的說法，哪一項是不正確的？（）A.回答的準確性B.響應的速度C.語言的優美程度D.能夠解決問題的復雜程度4、人工智能中的智能監控系統在安防、交通等領域發揮著重要作用。假設我們要在一個大型商場部署智能監控系統，以下關于智能監控的功能，哪一項是不準確的？（）A.實時檢測異常行為B.自動識別人員身份C.預測潛在的安全威脅D.智能監控系統不需要考慮隱私保護問題5、在人工智能的算法選擇中，需要根據具體問題和數據特點進行決策。假設要解決一個分類問題，數據具有高維度和復雜的非線性關系，以下關于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復雜的數據，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數據時總是表現最佳C.深度學習中的卷積神經網絡（CNN）對于處理圖像等具有空間結構的數據效果顯著，但對于一般的高維數據可能不太適用D.支持向量機（SVM）結合核函數能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇6、人工智能中的強化學習算法可以分為基于值函數的方法和基于策略的方法。以下關于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數的方法通過估計狀態值或動作值來選擇最優動作B.基于策略的方法直接學習策略函數，輸出動作的概率分布C.基于值函數的方法和基于策略的方法不能結合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優缺點，在不同的應用場景中表現不同7、在人工智能的算法選擇中，需要根據具體問題和數據特點進行決策。假設要對大量的文本數據進行分類，以下關于算法選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.決策樹算法簡單直觀，適用于處理具有明顯特征差異的文本數據B.支持向量機在小樣本數據上表現較好，可用于高精度的文本分類C.隨機森林算法通過集成多個決策樹，能夠提高分類的穩定性和準確性D.選擇算法時只考慮算法的準確性，而無需考慮計算資源和訓練時間的需求8、在人工智能的聯邦學習中，假設多個參與方需要在保護數據隱私的前提下共同訓練一個模型。以下哪種技術或機制能夠確保數據的安全性和隱私性？（）A.加密技術，對數據和模型參數進行加密傳輸和計算B.數據匿名化，去除數據中的敏感信息C.建立可信的第三方機構進行數據管理D.不采取任何措施，直接共享原始數據9、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關重要。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣10、在強化學習中，“Q-learning”算法通過估計什么來進行決策？（）A.狀態價值B.動作價值C.策略D.獎勵11、在人工智能的發展過程中，倫理原則的制定至關重要。假設要制定人工智能倫理原則，以下關于其制定的描述，哪一項是不正確的？（）A.應考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應隨著技術的發展和應用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術層面的問題，無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見，確保倫理原則的合理性和可行性12、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術手段。以下關于遷移學習的描述，不正確的是（）A.遷移學習可以利用已有的預訓練模型和知識，在新的任務和數據上進行微調B.遷移學習能夠減少新任務中的數據標注工作量和訓練時間C.遷移學習只能在相似的領域和任務中應用，無法跨越不同的領域D.合理運用遷移學習可以提高模型的泛化能力和性能13、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監控系統，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.應該在開發和使用人工智能技術時，遵循倫理原則，制定相關法規和政策，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，技術發展才是關鍵，倫理可以在后期考慮14、在一個利用人工智能進行供應鏈優化的項目中，例如預測需求、優化庫存管理和物流路徑規劃，以下哪種能力是人工智能系統需要具備的關鍵特性？（）A.大規模數據處理能力B.動態適應能力C.全局優化能力D.以上都是15、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內容。以下關于計算機視覺的描述，不準確的是（）A.目標檢測、圖像分類和語義分割是計算機視覺中的常見任務B.計算機視覺技術可以應用于自動駕駛、安防監控和工業檢測等領域C.計算機視覺系統的性能完全取決于所使用的硬件設備，算法的優化作用不大D.深度學習算法的出現極大地推動了計算機視覺技術的發展16、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17、在人工智能的目標檢測任務中，假設圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應對這種復雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區域建議網絡B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是18、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區域，但容易出現過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優缺點，常常結合使用以提高分割效果19、在人工智能的圖像超分辨率重建任務中，例如將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種技術和網絡結構可能會發揮重要作用？（）A.殘差網絡B.注意力機制C.對抗生成網絡D.以上都是20、在人工智能的自動駕駛領域，車輛需要根據周圍環境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉彎等。假設車輛面臨復雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術或方法是至關重要的？（）A.基于規則的決策制定，遵循固定的交通規則B.深度學習模型，自動從大量數據中學習決策模式C.隨機決策，根據概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關注自身車輛的狀態21、在人工智能的發展過程中，算法的創新起著關鍵作用。假設我們要設計一種新的人工智能算法，以下關于算法設計的原則，哪一項是不正確的？（）A.高效性B.可擴展性C.復雜性優先D.創新性22、在人工智能的機器人控制領域，強化學習可以讓機器人通過與環境的交互不斷優化自己的行為。假設一個機器人需要學會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學習的效果影響最大？（）A.環境的復雜度B.機器人的初始狀態C.獎勵函數的設計D.機器人的硬件性能23、人工智能在金融領域的應用越來越廣泛，如風險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關于人工智能在金融領域應用的描述，不準確的是（）A.可以通過分析大量的金融數據，更準確地評估風險和預測市場趨勢B.能夠為投資者提供個性化的投資建議，優化投資組合C.人工智能在金融領域的應用完全消除了風險和錯誤，保障了金融交易的絕對安全D.金融機構在采用人工智能技術時，需要考慮合規性和監管要求24、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設一個人工智能招聘系統對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結果。以下關于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數據進行預處理，消除可能導致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標，對模型進行監測和改進25、自然語言處理是人工智能的重要應用領域之一。假設我們要開發一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統，需要對大量的文本數據進行學習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關鍵作用。那么，關于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠將單詞表示為低維的實數向量，捕捉單詞之間的語義關系B.可以通過對大規模語料庫的無監督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在社會凝聚力和包容性發展中的作用。2、（本題5分）說明人工智能在綠色制造和生態設計中的創新。3、（本題5分）談談人工智能在智能創新成果評估中的技術。4、（本題5分）簡述人工智能在法律領域的應用和挑戰。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電影評論情感分析系統，分析其如何判斷評論的情感傾向和對電影口碑的評估。2、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能服裝設計系統，討論其如何根據流行趨勢和用戶需求生成設計方案。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能舞蹈產業市場調研系統，分析其如何了解舞蹈市場的需求和趨勢。4、（本題5分）分析一個利用人工智能進行民間藝術傳承方案制定的實例，討論其傳承效果和創新點。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能水質監測系統，討論其如何實時檢測水質指