裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁山東商業職業技術學院《熱力設備原理及系統》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在人工智能的藝術創作中，以下哪種方式可能會引發關于作品原創性和版權的爭議？（）A.基于已有作品的風格進行模仿創作B.使用人工智能生成全新的藝術作品C.人類藝術家與人工智能共同創作D.以上都有可能2、在人工智能的發展過程中，倫理和社會問題日益受到關注。以下關于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導致就業結構的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發社會就業問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領域C.隨著人工智能技術的發展，個人隱私保護面臨更大的挑戰，因為大量的數據被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術的發展應該優先于倫理和社會問題的考慮3、人工智能中的強化學習算法可以用于訓練機器人完成復雜的任務。假設一個機器人需要通過強化學習學會在不同地形上行走。以下關于強化學習訓練機器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調整自己的動作策略B.可以使用模擬環境進行大量的訓練，以減少在真實環境中的試驗成本和風險C.強化學習訓練出的機器人策略在不同的環境條件下都能保持最優性能，無需進一步調整D.合理設計獎勵函數對于引導機器人學習到期望的行為至關重要4、在人工智能的機器翻譯任務中，為了提高翻譯的質量和準確性，尤其是對于具有特定領域知識的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規模通用語料庫B.引入領域特定的詞典和知識C.優化神經網絡架構D.以上都是5、在人工智能的模型訓練中，數據預處理是重要的環節。假設要訓練一個用于圖像識別的模型，以下關于數據預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據清洗可以去除噪聲和異常值，提高數據質量B.數據增強可以通過旋轉、縮放等操作增加數據的多樣性C.數據歸一化可以將數據的值范圍統一，有助于模型的訓練和收斂D.數據預處理對模型的性能影響不大，可以忽略這一環節，直接進行模型訓練6、人工智能在自動駕駛領域有重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關于自動駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車的決策完全依賴于預先設定的規則和算法，不具備自主學習和適應能力B.復雜的交通環境和意外情況不會對自動駕駛汽車的決策造成困難，因為其具有完美的感知和預測能力C.自動駕駛汽車在決策時需要綜合考慮多種因素，如交通規則、行人行為和車輛狀態等D.人類駕駛員的干預對自動駕駛汽車的決策沒有任何幫助，反而可能導致系統混亂7、人工智能在藝術創作領域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創作。以下關于人工智能在藝術創作中的描述，不正確的是（）A.可以根據給定的風格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創作的藝術作品具有獨特的創新性和表現力C.人工智能在藝術創作中完全取代了人類藝術家的創造力和情感表達D.引發了關于藝術本質和創造力的思考和討論8、在人工智能的圖像識別任務中，卷積神經網絡（CNN）被廣泛應用。假設要設計一個用于識別手寫數字的卷積神經網絡，以下哪個因素對于提高識別準確率至關重要？（）A.增加卷積層的數量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數D.增加全連接層的神經元數量9、在人工智能的遷移學習中，假設要將一個在大規模圖像數據集上訓練好的模型應用到一個特定領域的小數據集上。以下哪種方法能夠有效地利用預訓練模型的知識？（）A.直接在新數據集上微調預訓練模型B.重新訓練一個新的模型，不使用預訓練模型C.只使用預訓練模型的最后一層輸出D.拋棄預訓練模型，完全依靠隨機初始化訓練10、在人工智能的藥物研發中，機器學習可以輔助藥物分子的設計和篩選。假設要開發一種治療特定疾病的新藥，以下哪種機器學習方法可能最有助于找到潛在的有效分子結構？（）A.分類算法B.回歸分析C.聚類分析D.強化學習11、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12、人工智能在醫療領域有廣泛的應用前景。假設要開發一個能夠輔助醫生診斷疾病的系統，需要對大量的醫療數據進行分析。以下哪種技術可能有助于提高診斷的準確性？（）A.數據挖掘B.虛擬現實C.增強現實D.3D打印13、在人工智能的醫療影像診斷中，假設要利用深度學習模型輔助醫生進行癌癥檢測，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的診斷結果總是準確無誤的，可以直接作為最終診斷依據B.醫生的經驗和專業知識在與模型的結合中仍然起著關鍵作用C.訓練模型的數據越多，模型在醫療影像診斷中的表現就一定越好D.醫療影像診斷中的深度學習模型不需要經過嚴格的驗證和監管14、生成對抗網絡（GAN）是一種新興的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像。以下關于生成對抗網絡的描述，哪一項是不準確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優化B.生成器負責生成假樣本，判別器負責判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創造性和多樣性的新數據D.GAN的訓練過程非常穩定，不會出現模式崩潰等問題15、在人工智能的情感分析任務中，比如分析社交媒體上用戶對某一產品的態度是積極還是消極，以下哪種特征提取方法可能會產生重要影響？（）A.基于詞袋模型B.基于詞嵌入C.基于語法結構D.基于語義網絡二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談談人工智能在智能財務管理欺詐檢測中的應用。2、（本題5分）簡述人工智能在公共安全和應急管理中的應用。3、（本題5分）說明人工智能在銀行客戶服務中的提升。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python的Scikit-learn庫，實現譜聚類（SpectralClustering）算法對數據進行聚類，并分析其適用場景。2、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個卷積神經網絡（CNN）模型，對CIFAR-10數據集進行圖像分類。使用數據增強技術增加數據的多樣性，如隨機旋轉、裁剪等，訓練模型并保存最優模型，在測試集上進行驗證。3、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構建一個基于強化學習的自動駕駛汽車控制模型。在模擬環境中訓練汽車學會遵守交通規則，安全行駛。4、（本題5分）借助OpenCV和深度學習模型，實現對醫學影像中的病變區域進行檢測和分割。處理CT、MRI等圖像數據，標記出病變的位置和范圍，評估分割結果的準確性和臨床應用價值。5、（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，對高分辨率的醫學影像數據進行腫瘤分割。研究不同的損失函數和優化