裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院《智能終端軟件開(kāi)發(fā)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶信用評(píng)估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場(chǎng)環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類專家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性和效率2、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中，例如識(shí)別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術(shù)可能對(duì)于實(shí)時(shí)處理和準(zhǔn)確識(shí)別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測(cè)算法B.高效的特征提取方法C.分布式計(jì)算框架D.以上都是3、在自然語(yǔ)言處理中，機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型，以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，正確的是：（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法，與語(yǔ)言的文化背景和語(yǔ)境無(wú)關(guān)4、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在機(jī)器人足球比賽中可以訓(xùn)練機(jī)器人球員的策略。假設(shè)要讓機(jī)器人球隊(duì)在比賽中取得更好的成績(jī)，以下哪個(gè)方面是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法需要重點(diǎn)優(yōu)化的？（）A.球員的動(dòng)作控制B.團(tuán)隊(duì)的協(xié)作策略C.球場(chǎng)環(huán)境的建模D.對(duì)手行為的預(yù)測(cè)5、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)高精度的圖像識(shí)別模型。以下關(guān)于數(shù)據(jù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)于模型的泛化能力至關(guān)重要B.大量的高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型的訓(xùn)練影響不大，可以忽略D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和增強(qiáng)等操作可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量6、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.人工智能可以分析醫(yī)學(xué)影像，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的病變B.基于大數(shù)據(jù)的人工智能模型能夠提供更準(zhǔn)確的診斷建議，但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質(zhì)量7、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機(jī)器人，例如在倉(cāng)庫(kù)中搬運(yùn)貨物，以下哪個(gè)模塊對(duì)于機(jī)器人的決策和行動(dòng)至關(guān)重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運(yùn)動(dòng)控制模塊D.以上都是8、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過(guò)程中需要做出決策，以下關(guān)于人工智能在自動(dòng)駕駛中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.傳感器數(shù)據(jù)的融合和處理是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出準(zhǔn)確決策的基礎(chǔ)B.深度學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別道路標(biāo)志、行人和其他車輛，輔助駕駛決策C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠在所有復(fù)雜的路況下做出完美無(wú)誤的決策，無(wú)需人類干預(yù)D.為了確保安全，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要具備應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的能力和冗余機(jī)制9、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會(huì)影響識(shí)別效果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)音的系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵？（）A.聲學(xué)模型的優(yōu)化B.語(yǔ)言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用10、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，探索與利用的平衡是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)未知的環(huán)境中學(xué)習(xí)，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機(jī)策略D.固定策略11、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和背景噪聲下的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)只需要對(duì)清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)音進(jìn)行訓(xùn)練，就能應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別能力C.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，與語(yǔ)言模型無(wú)關(guān)D.現(xiàn)有的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，無(wú)需進(jìn)一步改進(jìn)12、在人工智能的研究領(lǐng)域中，自然語(yǔ)言處理是重要的一部分。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)回答用戶問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，需要對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。以下哪種技術(shù)在處理自然語(yǔ)言的語(yǔ)義理解方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)D.語(yǔ)音識(shí)別13、在人工智能的圖像增強(qiáng)技術(shù)中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對(duì)一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的方法，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強(qiáng)不會(huì)引入任何噪聲14、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人要在一個(gè)復(fù)雜的迷宮環(huán)境中找到出口，每次到達(dá)出口會(huì)獲得高獎(jiǎng)勵(lì)，碰到墻壁會(huì)獲得低獎(jiǎng)勵(lì)。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合訓(xùn)練機(jī)器人找到最優(yōu)路徑？（）A.Q-learning算法，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)動(dòng)作值來(lái)選擇動(dòng)作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行學(xué)習(xí)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法，通過(guò)多次試驗(yàn)估計(jì)價(jià)值15、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量？（）A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束，指導(dǎo)生成過(guò)程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出，不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長(zhǎng)度，降低復(fù)雜性D.不考慮語(yǔ)法和邏輯，只關(guān)注內(nèi)容的豐富性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋集成學(xué)習(xí)的概念和常見(jiàn)方法。2、（本題5分）解釋智能監(jiān)控系統(tǒng)中的人工智能算法。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苷衅盖肋x擇中的策略。4、（本題5分）解釋情感計(jì)算在人工智能中的研究?jī)?nèi)容。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的PyTorch框架，搭建一個(gè)基于Transformer架構(gòu)的文本分類模型，能夠處理長(zhǎng)文本和多類別分類任務(wù)。2、（本題5分）利用Scikit-learn中的主成分分析（PCA）算法對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，可視化降維后的結(jié)果。分析主成分的貢獻(xiàn)率和數(shù)據(jù)在低維空間中的分布，探索數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式。3、（本題5分）使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)和治療效果，為醫(yī)療決策提供支持。4、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫(kù)，構(gòu)建一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體在連續(xù)動(dòng)作空間中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，評(píng)估模型的收斂速度和穩(wěn)定性。5、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個(gè)物流配送問(wèn)題，考慮時(shí)間窗口、貨物優(yōu)先級(jí)等因素，提高配送的及時(shí)性和滿意度。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）考察一個(gè)基于人工智能的智能音樂(lè)作品消費(fèi)者