站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁玉溪師范學院《智能網聯汽車技術》

2023-2024學年第一學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2分，共30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、在人工智能的智能推薦系統中，假設要為用戶提供個性化的推薦服務，以下關于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協同過濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內容的推薦算法能夠根據物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結合了多種推薦方法的優點，能夠提供更準確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無法滿足所有用戶的需求2、人工智能在藝術創作領域的探索引起了廣泛關注。假設要利用人工智能生成音樂作品，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，生成新的旋律和節奏B.可以與人類音樂家合作，共同創作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術價值和創造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創造力3、在人工智能的文本分類任務中，例如將新聞文章分類為政治、經濟、體育等類別。假設數據集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數類進行過采樣，增加其數量B.對多數類進行欠采樣，減少其數量C.使用不平衡數據直接訓練模型，不做處理D.只關注樣本數量多的類別，忽略少數類別4、在人工智能的應用中，語音合成技術可以將文本轉換為自然流暢的語音。假設要為一款智能導航應用開發語音合成功能，以下哪個因素對于合成語音的質量影響最大？（）A.語音的音色選擇B.文本的語法結構C.語音的韻律和語調D.文本的詞匯量5、在人工智能的醫療應用中，例如疾病預測和診斷輔助，假設需要確保模型的結果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫生的經驗和專業知識結合進行驗證B.只依靠模型的輸出，不進行額外驗證C.隱藏模型的內部工作原理，避免質疑D.不考慮臨床實際情況，追求高準確率6、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個人工智能系統被用于招聘決策，以下關于這種應用可能帶來的問題，正確的是：（）A.人工智能系統能夠完全消除招聘中的人為偏見，保證公平公正B.由于數據偏差和算法不透明，可能導致不公平的招聘結果和歧視C.企業無需對人工智能招聘系統的決策負責，因為是算法自動做出的決策D.人工智能招聘系統不會對求職者的個人隱私造成任何威脅7、在人工智能的文本生成任務中，假設要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學習的文本生成模型可以學習語言的模式和規律，但可能存在重復和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現有的文本生成模型已經能夠生成與人類寫作水平相當的文章8、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設要開發一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統，以下關于自然語言處理在該系統中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.詞法分析、句法分析和語義理解等技術有助于理解用戶輸入的問題B.機器翻譯技術可以將用戶的問題翻譯成其他語言，以便更好地處理C.利用大規模的語料庫和預訓練模型，可以提高回答的準確性和合理性D.自然語言處理技術能夠完美理解人類語言的所有含義和語境，不會出現誤解9、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。假設一個企業要部署智能客服系統。以下關于智能客服的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務的響應速度B.可以通過不斷學習和優化，提高回答的準確性和滿意度C.智能客服能夠完全理解客戶的復雜情感和意圖，提供個性化的服務D.與人工客服相結合，可以提供更優質的客戶服務體驗10、人工智能在智能交通系統中的應用包括交通流量預測和智能信號燈控制等。假設要優化一個城市的交通信號燈系統，以下關于智能交通中的人工智能應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠歷史交通數據就能實現最優的信號燈控制策略，無需考慮實時交通狀況B.人工智能算法在交通流量預測中總是能夠準確預測未來的交通狀況，不受突發情況的影響C.結合實時交通數據、傳感器信息和深度學習算法，可以動態優化交通信號燈控制，提高交通效率D.智能交通系統中的人工智能應用會導致交通管理的復雜性增加，不如傳統方法可靠11、在深度學習中，BatchNormalization的作用是（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是12、人工智能在智能推薦系統中發揮著重要作用。例如，電商平臺通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為為用戶推薦商品。以下關于智能推薦系統的描述，哪一項是不正確的？（）A.推薦系統可以基于用戶的協同過濾進行推薦B.推薦系統只考慮用戶的近期行為，忽略歷史行為C.推薦系統可以結合內容過濾和協同過濾提高推薦效果D.推薦系統需要不斷更新和優化以適應用戶興趣的變化13、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務D.主動引導用戶進行交流14、在人工智能的模型評估中，除了準確率和召回率等常見指標，以下哪種指標對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細展示分類結果D.以上都是15、在人工智能的發展中，數據的質量和數量對模型的訓練和性能有著重要的影響。以下關于數據在人工智能中的作用的描述，不正確的是（）A.高質量、大規模的數據能夠幫助模型學習到更準確和通用的模式B.數據清洗和預處理是提高數據質量的重要步驟，可以減少噪聲和錯誤C.即使數據量較少，通過巧妙的算法設計和模型架構，也能訓練出性能優異的人工智能模型D.數據的標注工作對于監督學習非常重要，準確的標注能夠提高模型的學習效果二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋可視化技術在模型解釋中的作用。2、（本題5分）解釋目標檢測在計算機視覺中的方法。3、（本題5分）簡述智能家居中的人工智能應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于對比學習（ContrastiveLearning）的模型，用于圖像或文本的表示學習。2、（本題5分）運用Python中的OpenCV庫，實現對圖像的語義分割。使用深度學習模型，將圖像分割為不同的語義區域，并對分割結果進行評估和優化。3、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構的情感分析模型，能夠處理多語言文本的情感分析。4、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實現高斯混合模型（GMM）對數據進行聚類，通過調整模型參數優化聚類效果。5、（本題5分）使用Python中的PyTorch框架，構建一個卷積神經網絡（CNN）模型，用于對MNIST手寫數字數據集進行識別。采用數據增強技術增加訓練數據量，使用Adam優化器進行訓練，