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頁上饒師范學院《智能感知與移動計算》

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、人工智能中的遷移學習方法可以提高模型的泛化能力。假設要將一個在大規模圖像數據集上訓練好的模型應用于特定領域的圖像識別任務，以下關于遷移學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以將預訓練模型的參數作為初始值，在新數據上進行微調B.能夠利用已有的知識和特征，減少在新任務上的數據標注和訓練時間C.遷移學習在任何情況下都能顯著提高新任務的模型性能D.需要根據新任務的特點選擇合適的預訓練模型和遷移策略2、人工智能在醫療領域的應用越來越廣泛。假設一個醫療人工智能系統被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫療影像和患者數據來給出診斷建議。以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.該系統能夠完全替代醫生的診斷，因為其基于大數據的分析結果更準確B.醫生仍需對系統的診斷結果進行最終判斷和綜合考量，因為存在數據偏差和模型局限性C.這種系統只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫療人工智能系統的診斷結果不受數據質量和算法選擇的影響3、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，需要整合患者的病歷、檢查報告和影像資料等信息。以下關于數據隱私和安全的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.采用加密技術對患者數據進行加密存儲和傳輸，確保數據不被泄露B.允許醫療數據在未經患者同意的情況下用于研究和開發新的診斷模型C.忽略數據隱私和安全問題，優先考慮系統的診斷準確性D.將患者數據存儲在公共云服務上，以降低存儲成本4、在人工智能的醫療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫生發現病變。假設我們要利用深度學習模型診斷肺部CT影像中的結節，以下關于模型訓練的說法，哪一項是正確的？（）A.可以使用少量標注數據獲得準確的診斷結果B.模型的泛化能力對于不同醫院的數據不重要C.數據增強技術可以提高模型的魯棒性D.不需要對模型進行驗證和評估5、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6、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實際問題。假設要將一個訓練好的人工智能模型部署到移動設備上，以下關于模型壓縮和優化的方法，哪一項是不正確的？（）A.采用量化技術，減少模型的參數精度B.進行模型剪枝，去除不重要的連接和神經元C.直接將訓練好的模型原封不動地部署到移動設備上，不進行任何優化D.使用知識蒸餾技術，將復雜模型的知識遷移到較小的模型中7、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下哪種方法在處理大量非結構化文本數據時效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的分類方法C.基于深度學習的神經網絡方法D.人工閱讀和判斷8、人工智能在醫療領域的應用日益廣泛，假設一家醫院正在考慮引入人工智能輔助診斷系統。該系統通過分析大量的醫療影像和病歷數據來提供診斷建議。以下關于人工智能在醫療診斷中應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.人工智能可以快速處理和分析海量的醫療數據，提高診斷效率B.它能夠發現人類醫生可能忽略的細微模式和特征，提高診斷的準確性C.人工智能診斷系統完全可以替代人類醫生，獨立做出最終的診斷決策D.可以為醫生提供參考和補充信息，幫助醫生做出更全面和準確的診斷9、在人工智能的對話系統中，假設需要根據用戶的上下文和歷史對話信息生成連貫且有針對性的回復。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環神經網絡（RNN）或長短時記憶網絡（LSTM）捕捉序列信息B.只關注當前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對上下文信息進行簡單的統計分析D.隨機生成回復，不依賴上下文10、強化學習是另一種機器學習方法，通過與環境進行交互并根據獎勵信號來學習最優策略。以下關于強化學習的敘述，不準確的是（）A.強化學習中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強化學習適用于解決序列決策問題，如機器人控制和游戲策略制定C.強化學習不需要對環境有先驗的了解，完全通過與環境的交互來學習D.強化學習的訓練過程簡單快速，通常能夠在短時間內得到最優的策略11、在人工智能的發展中，數據的質量和數量對模型的性能有著重要影響。假設要訓練一個高精度的圖像識別模型。以下關于數據的描述，哪一項是不準確的？（）A.數據的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關重要B.大量的高質量標注數據通常能夠顯著提升模型的性能C.數據中的噪聲和錯誤對模型的訓練影響不大，可以忽略D.對數據進行清洗、預處理和增強等操作可以提高數據質量12、假設在一個智能教育系統中，需要利用人工智能為學生提供個性化的學習路徑和資源推薦。為了準確評估學生的學習狀態和需求，以下哪種數據和方法可能是重要的？（）A.學習行為數據和聚類分析B.知識掌握程度數據和回歸分析C.學習偏好數據和分類算法D.以上都是13、深度學習在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設我們正在訓練一個深度神經網絡來識別不同種類的動物。如果訓練數據中某些動物類別的樣本數量過少，可能會導致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓練速度加快D.模型的準確率提高14、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15、在人工智能的應用開發中，數據標注的質量至關重要。假設要為圖像識別任務進行數據標注，以下關于數據標注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確和一致的標注能夠提高模型的學習效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進行數據標注，但需要進行質量控制C.數據標注的工作簡單易做，不需要專業知識和技能D.標注數據的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在考古學中的應用。2、（本題5分）解釋自動駕駛中的倫理困境和決策原則。3、（本題5分）簡述沙普利值在特征重要性評估中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現對圖像的霍夫變換。檢測圖像中的直線、圓等幾何形狀，展示變換結果。2、（本題5分）在Python中，運用磷蝦群算法優化一個復雜函數。設置算法的參數和控制策略，展示優化過程和結果。3、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用譜聚類算法對一個圖像數據集進行圖像分割。通過調整聚類參數和特征提取方法，優化分割效果。4、（本題5分）運用Python的OpenCV庫，實現對視頻中的火災檢測和預警。通過圖像特征提取和機器學習算法，及時發現火災跡象并發出警報。5、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實