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頁山西警官職業學院

《智能傳感與測試技術》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、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎技術之一。假設要對大量文本進行處理和分析。以下關于詞向量的描述，哪一項是不準確的？（）A.詞向量可以將單詞轉換為數值向量，便于計算機處理和計算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高，表達能力越強，但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據新的文本數據進行更新和優化2、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3、人工智能中的模型壓縮技術對于在資源受限的設備上部署模型至關重要。假設要將一個大型的深度學習模型部署到移動設備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數數量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用4、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5、人工智能在教育領域的應用逐漸興起。假設要開發一個智能輔導系統，以下關于這種系統的描述，正確的是：（）A.智能輔導系統能夠根據每個學生的學習進度和特點，提供個性化的學習方案B.智能輔導系統可以完全取代教師的作用，學生無需與教師進行交流C.智能輔導系統的效果只取決于系統的功能，與學生的學習態度和習慣無關D.智能輔導系統不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題6、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設需要生成具有高度細節和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現較為出色？（）A.生成對抗網絡（GANs），通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創建圖像7、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護車內乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優先保護車內乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機做出選擇，將命運交給概率C.設計算法，根據具體情況（如行人的數量、年齡等）進行權衡D.完全由汽車制造商決定默認的選擇策略，用戶無法干預8、深度學習模型在圖像識別、語音識別等領域取得了巨大的成功，但也面臨著過擬合、計算資源需求大等挑戰。假設要訓練一個深度神經網絡來識別各種動物的圖像，然而數據量有限，為了避免過擬合同時提高模型的性能，以下哪種方法最為有效？（）A.增加網絡層數B.減少訓練輪數C.使用數據增強技術D.降低學習率9、知識圖譜是一種用于表示知識和關系的結構化數據模型。以下關于知識圖譜的說法，不正確的是（）A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識，構建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節點表示實體，邊表示實體之間的關系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統和問答系統等領域有著重要的應用D.構建知識圖譜非常簡單，不需要大量的人力和時間投入10、人工智能中的無人駕駛技術面臨著眾多技術和法律挑戰。假設我們在討論無人駕駛汽車的責任歸屬問題，以下關于無人駕駛責任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責任的判定應該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔責任C.法律法規需要隨著技術發展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔一定責任11、人工智能中的異常檢測是一項重要任務。假設要在一個工業生產過程中檢測出異常的數據點，以下關于異常檢測方法的描述，正確的是：（）A.基于統計的異常檢測方法適用于所有類型的數據，準確性高B.基于機器學習的異常檢測模型需要大量的正常數據進行訓練C.深度學習的異常檢測方法能夠自動發現數據中的隱藏模式，無需人工特征工程D.以上方法在不同的應用場景中都有各自的優缺點，需要根據實際情況選擇12、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13、人工智能在農業領域的應用具有很大的潛力。以下關于人工智能在農業應用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術監測農作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據氣象數據和土壤條件進行精準的灌溉和施肥決策C.人工智能在農業中的應用受限于農村地區的基礎設施和技術水平，發展緩慢D.借助智能傳感器和物聯網技術，實現農業生產的智能化管理14、人工智能在金融欺詐檢測中的應用能夠提高防范能力。假設一個金融機構要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數據中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監測和預警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發生，無需其他防范手段D.結合規則引擎和機器學習算法，提高檢測的準確性和適應性15、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環境、做出決策并執行動作。假設一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關于智能代理的描述，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學習和經驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據環境的變化實時調整自己的行為，以達到目標C.智能代理的決策完全基于預設的規則，無法從環境中學習和適應D.多個智能代理之間可以通過協作或競爭來實現更復雜的任務二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談談人工智能中的搜索算法。2、（本題5分）談談人工智能在智能創新項目評估中的方法。3、（本題5分）說明人工智能中的搜索算法，如A*算法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用深度學習框架構建一個自然語言生成模型，根據給定的主題生成故事或文章。2、（本題5分）運用自然語言生成技術，為智能客服生成自動回復。根據用戶的問題類型和語境，生成恰當、準確的回答。3、（本題5分）利用深度學習框架構建一個圖像分割模型，將圖像中的不同物體分割出來，評估分割效果。4、（本題5分）使用Python中的OpenCV庫，實現對實時視頻中的車輛進行檢測和跟蹤，統計車輛數量和行駛速度。5、（本題5分）利用Python的Keras庫，構建一個基于強化學習的智能倉儲管理模型。優化貨物的存儲位置和出庫順序，提高倉儲