裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁南通大學杏林學院

《智慧醫學數據處理與應用》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一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、人工智能中的無監督學習可以發現數據中的隱藏模式和結構。以下關于無監督學習的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監督學習方法B.無監督學習不需要事先標注數據，能夠自動從數據中學習特征C.無監督學習的結果通常難以解釋和評估，應用范圍相對較窄D.可以用于數據預處理、特征提取和異常檢測等任務2、圖像識別是人工智能的常見應用之一。假設要開發一個能夠準確識別各種動物的圖像識別系統，以下關于圖像識別技術的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠像素級的特征提取就能實現高精度的圖像識別，無需考慮對象的形狀和結構B.深度學習模型在圖像識別中總是能夠自動學習到最有效的特征，無需人工干預特征設計C.對于復雜的圖像場景，傳統的圖像識別方法比基于深度學習的方法更具優勢D.圖像識別系統的性能不受圖像質量、光照條件和拍攝角度等因素的影響3、人工智能在交通領域的應用包括智能交通管理、自動駕駛等。假設一個城市要實施智能交通系統。以下關于人工智能在交通中的應用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過分析交通流量數據，優化信號燈控制，減少擁堵B.自動駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導致的事故發生率C.智能交通系統能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎設施的改進D.利用人工智能預測交通需求，合理規劃公共交通線路和站點4、在人工智能的研究中，強化學習被廣泛應用于智能體的決策和優化問題。假設一個智能機器人需要在復雜的環境中學習如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達目標位置。在這種情況下，以下哪種強化學習算法能夠使機器人更快地學習到有效的策略，同時具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法5、在人工智能的模型壓縮中，假設需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數數量和計算量。以下哪種方法可以實現這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數B.量化技術，降低參數的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是6、在人工智能的發展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關重要。假設要訓練一個大規模的深度學習模型，需要快速處理海量的數據。以下哪種硬件架構或設備在加速模型訓練方面具有顯著的優勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA7、在人工智能的文本分類任務中，除了傳統的機器學習算法，深度學習方法也取得了很好的效果。以下關于文本分類中深度學習方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以自動學習文本的特征表示B.對于長文本的處理能力優于短文本C.不需要進行特征工程D.訓練數據量越大，效果一定越好8、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調、文字等多模態信息中識別情感。假設要綜合分析這些多模態信息來準確判斷一個人的情感狀態，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數據層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態的信息D.隨機選擇一種模態的信息進行分析9、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10、人工智能中的情感分析旨在判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下哪種方法可能不太適用？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的方法C.基于規則的方法D.基于人工判斷的方法11、人工智能在工業生產中的質量檢測方面有廣泛應用。假設要開發一個能夠檢測產品缺陷的系統，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產品圖像B.對圖像進行預處理，如歸一化和標準化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正12、人工智能中的優化算法用于訓練模型和尋找最優解。假設要訓練一個復雜的神經網絡模型，以下哪種優化算法可能最為有效？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法，簡單直接，適用于各種模型B.自適應矩估計（Adam）算法，能夠自動調整學習率，收斂速度快C.牛頓法，計算精度高，但計算復雜度大，不適合大規模數據D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結構，需要進行實驗和比較13、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能。以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中一定表現良好14、人工智能中的聯邦學習可以在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構想要合作訓練一個模型，但又不想共享原始數據，以下哪個技術是聯邦學習的核心？（）A.加密通信B.模型參數的加密共享和聚合C.分布式計算框架D.數據脫敏15、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎設施進行有效的通信和協作。假設要實現車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術和協議在可靠性和低延遲方面表現最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯網專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信16、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17、強化學習在機器人控制中發揮著重要作用。假設一個機器人需要學習在復雜環境中行走而不摔倒，以下關于強化學習在該場景中的描述，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，從而調整自己的行為策略B.設計合理的獎勵函數對于機器人的學習效果至關重要C.強化學習可以使機器人快速適應新的環境和任務，無需重新訓練D.機器人在學習過程中可能會經歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠學會行走18、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19、人工智能中的弱人工智能和強人工智能是兩個不同的概念。假設我們在討論人工智能的發展階段，以下關于弱人工智能和強人工智能的描述，哪一項是正確的？（）A.弱人工智能已經能夠像人類一樣思考和創造B.強人工智能目前已經廣泛應用于各個領域C.弱人工智能只能完成特定的任務，不具備通用性D.區分弱人工智能和強人工智能的關鍵在于計算能力20、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21、人工智能中的多智能體系統是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協同工作以優化配送路線。那么，以下關于多智能體系統的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協調B.單個智能體的決策會影響整個系統的性能C.多智能體系統總是能夠達到全局最優解D.智能體可以具有不同的目標和策略22、人工智能中的強化學習算法在機器人足球比賽中可以訓練機器人球員的策略。假設要讓機器人球隊在比賽中取得更好的成績，以下哪個方面是強化學習算法需要重點優化的？（）A.球員的動作控制B.團隊的協作策略C.球場環境的建模D.對手行為的預測23、在人工智能的知識圖譜構建中，例如整合多個領域的知識并建立關聯，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網技術B.信息抽取和實體識別C.關系抽取和圖數據庫D.以上都是24、人工智能中的優化算法對于模型的訓練和性能提升起著關鍵作用。以下關于優化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優化算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優化算法在收斂速度、穩定性和對超參數的敏感性方面有所不同C.優化算法的選擇只取決于模型的架構，與數據特點無關D.可以通過調整優化算法的參數來提高模型的訓練效果25、人工智能在藝術創作領域的探索引起了廣泛關注。假設要利用人工智能生成音樂作品，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，生成新的旋律和節奏B.可以與人類音樂家合作，共同創作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術價值和創造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創造力二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在物理學中的應用案例。2、（本題5分）解釋人工智能在智能績效數據分析中的方法。3、（本題5分）解釋Q-learning算法的原理和實現。4、（本題5分）簡述隨機森林算法的優勢和適用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）考察某智能城市垃圾處理系統中人工智能的應用，包括分類優化和運輸調度。2、（本題5分）研究一個使用人工智能的欺詐檢測系統，如在金融交易中的應用，分析其如何識別異常模式和降低風險。3、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能戲曲比賽策劃與推廣系統，分析其如何策劃和推廣戲曲比賽。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能寵物健康監測系統，分析其如何通過傳感器數據評估寵物健康狀況。5、（本題5分）分析某款智能寫作助手的功能和對寫作過程的幫助。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）