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頁北京信息職業技術學院

《機器人學》2023-2024學年第二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、人工智能在物流配送中的路徑規劃方面具有應用潛力。假設要為快遞配送車輛規劃最優路徑，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時間等因素，優化路徑選擇B.利用啟發式算法可以在較短時間內找到近似最優的配送路徑C.人工智能規劃的路徑一定是最短的，不會受到任何突發情況的影響D.實時更新路況信息，動態調整配送路徑，提高配送效率2、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰性的任務。假設我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關于機器翻譯的挑戰，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結構的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質量已經超越了人類翻譯3、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4、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。假設要開發一個能夠實時監測交通流量和識別車輛類型的系統，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法5、在人工智能的研究中，算法的選擇和優化至關重要。假設要解決一個復雜的優化問題。以下關于人工智能算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發，適用于求解組合優化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復雜度，與實際應用中的數據特點和計算環境無關6、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數據。以下關于傳感器融合的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數據進行融合，以獲得更準確的車輛狀態估計B.簡單地將各個傳感器的數據相加，作為最終的決策依據C.基于深度學習的方法，自動學習不同傳感器數據之間的關系D.采用加權平均的方式，根據傳感器的可靠性為其分配不同的權重7、在人工智能的自然語言生成任務中，預訓練語言模型如GPT-3取得了顯著進展。假設要使用預訓練語言模型生成一篇新聞報道，以下哪個步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預訓練模型B.對模型進行微調C.設計輸入的提示信息D.評估生成的文本質量8、在人工智能的文本生成任務中，除了生成連貫的文字內容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設我們要生成一篇新聞報道，以下關于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創造新穎的內容B.語言模型的規模越大，生成的質量一定越高C.預訓練語言模型結合微調可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束9、人工智能中的異常檢測技術可以在數據中發現不符合正常模式的樣本。假設要在網絡流量數據中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數據的維度B.異常行為的類型C.數據的分布特征D.計算資源的可用性10、在人工智能的情感分析任務中，假設要分析一段文本所表達的情感傾向，以下關于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡單直觀，但準確性較低，容易受到語境影響B.基于機器學習的情感分析方法需要大量的標注數據，且模型訓練時間長C.深度學習的情感分析模型能夠自動學習文本的特征，無需人工設計特征D.以上方法在情感分析任務中都有各自的優勢和局限性11、在人工智能的醫療應用中，疾病診斷是一個重要的方向。假設我們要利用人工智能技術輔助醫生診斷心臟病，需要對大量的醫療數據進行分析。那么，以下關于人工智能在醫療診斷中的作用，哪一項是不準確的？（）A.能夠發現醫生難以察覺的細微模式和關聯B.可以完全取代醫生的診斷，獨立做出準確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準確性D.需要結合醫生的臨床經驗和專業知識進行綜合判斷12、人工智能在制造業中的應用可以提高生產效率和質量。以下關于人工智能在制造業應用的說法，不正確的是（）A.可以實現生產過程的自動化監控和故障預測，減少停機時間B.能夠優化生產流程和資源配置，降低生產成本C.人工智能在制造業的應用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業中的所有環節都已經實現了人工智能的全面應用，不存在尚未被覆蓋的領域13、在人工智能的情感識別中，假設要從一段較長的語音中準確捕捉到細微的情感變化。以下哪種技術或方法可能有助于實現這一目標？（）A.分析語音的韻律特征，如語調、語速B.只關注語音的內容，忽略語音的表現形式C.對語音進行分段處理，分別進行情感識別D.不進行任何預處理，直接分析原始語音14、在人工智能的發展歷程中，機器學習作為重要的分支取得了顯著的成果。假設要開發一個能夠自動識別手寫數字的系統，需要從大量的手寫數字圖像數據中學習特征和模式。以下哪種機器學習算法在處理這種圖像數據分類問題上具有較大的優勢，同時能夠適應不同的書寫風格和變形？（）A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經網絡（CNN）D.支持向量機（SVM）15、在人工智能的優化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發現模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明卷積神經網絡在圖像識別中的應用。2、（本題5分）簡述語音識別技術的原理和挑戰。3、（本題5分）解釋人工智能在全球治理和國際關系中的影響。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過強化學習讓一個智能體在模擬的交通環境中學會遵守交通規則并安全行駛。2、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個基于強化學習的交通信號控制模型，優化交通流量和減少擁堵。3、（本題5分）借助強化學習算法，如Q-learning或DeepQ-Network，實現一個簡單的游戲環境（如迷宮游戲）的智能體，讓其通過學習找到最優策略。4、（本題5分）利用Python的PyTorch庫，構建一個多層卷積神經網絡（CNN）模型，對食品圖像數據進行分類，如區分不同種類的水果、蔬菜和糕點。研究數據增強技術對模型泛化能力的影響。5、（本題5分）借助Python的Keras庫，搭建一個循環神經網絡（RNN）模型用于對股票價格時間序列數據進行預測。對數據進行歸一化處理，采用合適的回調函數來防止過擬合，評估模型的