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頁武漢東湖學院

《智能制造虛擬現實技術》2023-2024學年第二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30個小題，每小題1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、在人工智能的文本分類任務中，類別不平衡是一個常見的問題。假設一個數據集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數類別的分類性能？（）A.重采樣技術B.代價敏感學習C.特征選擇D.以上方法綜合運用2、人工智能在法律領域的輔助決策中具有一定作用。假設要利用人工智能協助法官判斷案件，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關的參考和建議B.利用數據挖掘技術發現案件中的潛在規律和模式C.人工智能的判斷結果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準確性，但最終決策權仍在法官手中3、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）4、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5、情感分析是自然語言處理中的一個重要任務。以下關于情感分析的描述，不準確的是（）A.情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性B.可以基于詞典、機器學習算法或深度學習模型來進行情感分析C.情感分析在社交媒體監測、客戶反饋分析等方面有廣泛的應用D.情感分析的結果總是準確無誤的，不受文本的復雜性和多義性影響6、在人工智能的模型評估中，假設已經有了訓練集、驗證集和測試集。以下關于使用這些數據集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓練集上訓練模型，在驗證集上調整超參數，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓練集、驗證集和測試集混合在一起進行訓練，以增加數據量C.只在訓練集上訓練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結果的可靠性7、人工智能中的聯邦學習技術旨在保護數據隱私的同時實現模型的協同訓練。假設多個機構擁有各自的私有數據，需要共同訓練一個模型。以下哪種聯邦學習算法或框架在處理數據異構和通信效率方面表現更為優秀？（）A.橫向聯邦學習B.縱向聯邦學習C.聯邦遷移學習D.以上框架根據具體情況選擇8、在人工智能的自動駕駛領域，車輛需要根據周圍環境的感知信息做出決策，如加速、減速、轉彎等。假設車輛面臨復雜的交通場景，包括多個車輛、行人、交通信號燈等，為了確保安全和高效的駕駛決策，以下哪種技術或方法是至關重要的？（）A.基于規則的決策制定，遵循固定的交通規則B.深度學習模型，自動從大量數據中學習決策模式C.隨機決策，根據概率選擇行動D.不考慮其他車輛和行人，只關注自身車輛的狀態9、在一個利用人工智能進行天氣預報的系統中，為了提高預測的精度和時效性，以下哪個因素可能是需要重點關注和改進的？（）A.氣象數據的質量和多樣性B.模型的復雜度和計算效率C.模型的融合和集成D.以上都是10、人工智能中的異常檢測技術在許多領域都有需求，如網絡安全、工業監控等。假設要在一個大型網絡中檢測異常的流量模式，需要能夠快速發現潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態的數據時表現更為出色？（）A.基于統計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學習的方法D.以上方法結合使用11、人工智能中的知識圖譜是一種結構化的知識表示方法。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下哪個方面是需要重點考慮的？（）A.事件的時間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評估D.以上都是12、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體做出最優決策。假設一個智能體在一個復雜的環境中學習，以下關于強化學習的描述，正確的是：（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習，不需要任何獎勵反饋B.獎勵函數的設計對智能體的學習效果沒有影響，只要有足夠的訓練時間就能學會最優策略C.強化學習算法能夠保證智能體在有限的時間內找到絕對最優的決策策略D.智能體在學習過程中會不斷調整策略以最大化累積獎勵13、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14、在人工智能的圖像超分辨率重建任務中，例如將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種技術和網絡結構可能會發揮重要作用？（）A.殘差網絡B.注意力機制C.對抗生成網絡D.以上都是15、人工智能在智能交通系統中的應用可以改善交通流量和安全性。假設要開發一個能夠實時優化交通信號燈的系統，以下關于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項是最關鍵的？（）A.只考慮當前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設置交通信號燈，不進行實時調整D.忽略行人的需求，只關注車輛的通行16、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17、在人工智能的強化學習中，假設智能體在探索環境時面臨高風險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現更好的學習效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用18、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19、在人工智能的研究領域中，自然語言處理是重要的一部分。假設我們要開發一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統，需要對大量的文本數據進行學習和分析。以下哪種技術在處理自然語言的語義理解方面可能發揮關鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網絡D.語音識別20、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關重要。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣21、在人工智能的發展中，倫理原則和規范的制定至關重要。以下關于人工智能倫理原則的敘述，不正確的是（）A.應遵循公平、公正、透明和可解釋的原則，確保人工智能系統的決策不帶有偏見B.要保障人類的安全和福祉，避免人工智能對人類造成潛在的危害C.知識產權和隱私保護在人工智能倫理中不重要，可以忽略D.鼓勵公眾參與和監督人工智能的發展，促進社會對人工智能的信任22、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23、在人工智能的計算機視覺任務中，目標跟蹤是一個具有挑戰性的問題。假設我們要跟蹤一個在人群中移動的人物，以下關于目標跟蹤的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學習的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響24、人工智能中的強化學習可以應用于機器人控制。假設一個機器人需要通過強化學習學會在復雜環境中行走和避障，以下關于機器人強化學習的描述，正確的是：（）A.機器人可以在沒有任何先驗知識的情況下，通過隨機探索快速學會有效的行走和避障策略B.強化學習中的獎勵設置對機器人的學習效果沒有關鍵影響，只要有獎勵就行C.結合機器人的物理模型和環境模型，可以為強化學習提供更好的先驗知識，加速學習過程D.機器人的強化學習只適用于簡單的環境，對于復雜多變的真實環境無法應用25、在深度學習中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是26、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）是一種創新的模型架構。以下關于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓練來生成逼真的數據B.GAN在圖像生成、文本生成和數據增強等領域取得了顯著的成果C.GAN的訓練過程穩定，容易收斂到最優解D.GAN的應用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓練不穩定等27、人工智能在金融領域的應用包括風險評估、欺詐檢測等。假設一家銀行要利用人工智能進行客戶信用評估。以下關于人工智能在金融領域應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數據來評估信用風險B.人工智能模型能夠自適應地學習和更新，以適應不斷變化的金融市場環境C.人工智能的決策結果完全可靠，不需要人類專家的監督和審核D.可以幫助金融機構降低成本，提高風險控制的準確性和效率28、當利用人工智能技術進行股票市場的預測時，需要綜合考慮多種因素，如公司財務數據、宏觀經濟指標、市場情緒等。在這種復雜的場景下，以下哪種人工智能方法可能具有較大的潛力？（）A.基于規則的專家系統B.強化學習C.遺傳算法D.模糊邏輯29、在人工智能的發展中，倫理和社會問題受到越來越多的關注。假設一個城市正在考慮大規模部署自動駕駛汽車。以下關于人工智能倫理問題的描述，哪一項是錯誤的？（）A.自動駕駛汽車在面臨道德困境時，如選擇保護乘客還是行人，需要制定明確的決策規則B.人工智能的應用可能導致部分工作崗位的消失，但同時也會創造新的就業機會C.只要人工智能技術能夠帶來便利和效率，就無需考慮其可能產生的倫理和社會影響D.數據隱私和安全是人工智能應用中需要重點關注的倫理問題，需要采取措施保護用戶的個人信息30、人工智能在自動駕駛領域的應用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，以下關于自動駕駛中的人工智能技術的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車完全依賴傳感器數據和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預B.人工智能算法能夠在所有復雜的交通場景中做出完美的決策，不會出現錯誤C.自動駕駛系統需要融合多種傳感器數據，并通過深度學習算法進行實時的環境感知和決策制定D.自動駕駛中的人工智能技術已經非常成熟，不存在任何安全隱患二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在PyTorch中，構建一個對抗樣本防御模型，提高圖像分類模型對對抗樣本攻擊的抵抗力。分析不同的防御策略和技術，評估防御模型在面對各種攻擊方法時的有效性。2、（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。3、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實現多項式回歸算法對非線性數據進行擬合。分析不同多項式階數對擬合效果的影響，選擇最優的模型。4、（本題5分）運用Python中的Scikit-learn庫，實現KernelPCA算法對高維數據進行非線性降維，觀察降維后的可視化效果。5、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構建一個基于Transformer架構的模