站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁長春理工大學《智能計算系統實驗》

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1分，共15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、在人工智能的模型訓練中，超參數的調整是一個關鍵步驟。假設正在訓練一個用于文本生成的循環神經網絡（RNN），以下關于超參數選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經驗和直覺，隨機選擇一組超參數進行試驗B.使用網格搜索或隨機搜索等方法，系統地嘗試不同的超參數組合C.借鑒已有的相關研究和實踐中常用的超參數設置D.利用自動超參數調整工具，如Hyperopt，根據驗證集的性能自動尋找最優超參數2、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經網絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網絡的層數一定能提高模型的識別準確率，層數越多越好B.訓練數據的數量和質量對模型的性能影響不大，關鍵在于網絡結構的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現了過擬合現象D.深度學習模型不需要進行調參和優化，直接使用默認參數就能得到較好的結果3、人工智能中的語音識別技術能夠將人類的語音轉換為文字。以下關于語音識別的敘述，不準確的是（）A.語音識別系統通常包括聲學模型、語言模型和解碼器等部分B.語音識別的準確率受到語音質量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語音識別技術已經非常完美，能夠準確識別各種口音和語速的語音D.深度學習的應用顯著提高了語音識別的性能和準確率4、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點是需要重點考慮的？（）A.優先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預設的規則進行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響5、人工智能中的知識表示和推理是實現智能系統的基礎。假設要構建一個醫療診斷專家系統，能夠根據患者的癥狀、檢查結果等信息進行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復雜的醫學知識和推理規則，并且便于系統的更新和維護？（）A.產生式規則B.語義網絡C.框架表示D.一階謂詞邏輯6、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7、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8、人工智能中的模型壓縮技術用于減少模型的參數和計算量。假設要在資源受限的設備上部署一個大型的神經網絡模型，以下關于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術通過刪除不重要的神經元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術將模型的參數從浮點數轉換為整數，會導致較大的精度損失C.知識蒸餾將復雜模型的知識轉移到簡單模型中，但效果不如直接使用復雜模型D.模型壓縮技術會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率9、自然語言處理是人工智能的重要應用領域之一。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理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關鍵作用。那么，關于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠將單詞表示為低維的實數向量，捕捉單詞之間的語義關系B.可以通過對大規模語料庫的無監督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息10、在自然語言處理領域，情感分析是一項重要的任務。假設要分析大量的在線商品評論，以確定消費者對產品的態度是積極、消極還是中性。在進行情感分析時，以下哪種方法可能不是最有效的？（）A.基于詞典的方法，通過查找預定義的情感詞來判斷情感傾向B.利用深度學習模型，如循環神經網絡（RNN），自動學習語言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷，不使用任何自動化的技術D.結合詞向量和機器學習分類算法，如支持向量機（SVM）11、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12、在人工智能的音樂創作領域，計算機可以生成音樂作品。假設我們要利用人工智能創作一首流行歌曲，以下關于人工智能音樂創作的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂風格和作曲家的特點B.能夠完全替代人類音樂家的創作靈感C.需要大量的音樂數據進行訓練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術表達13、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜構建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準確性和可靠性進行驗證B.知識圖譜的結構和關系定義不重要，只要包含大量的數據就行C.構建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關聯，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構建完成，就無需更新和維護，因為知識是固定不變的14、當利用人工智能進行語音合成，使合成的語音聽起來更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點研究和改進的方向？（）A.改進聲學模型B.優化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是15、人工智能中的自動規劃和調度問題在許多領域都有應用，如生產制造、物流配送等。假設一個工廠要安排生產任務，需要考慮機器的可用性、訂單的優先級和交貨日期等約束條件。以下哪種自動規劃算法在處理這種復雜的約束滿足問題上最為高效？（）A.A*算法B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在促進區域協調發展和城鄉一體化中的作用。2、（本題5分）簡述人工智能在醫療資源分配和公平性保障中的策略。3、（本題5分）說明人工智能在水利和水資源管理中的潛力。4、（本題5分）解釋人工智能的主要研究領域。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現支持向量回歸（SVR）算法對時間序列數據進行預測。通過調整核函數和超參數，提高預測的準確性。2、（本題5分）使用自然語言處理技術，對醫療病歷進行信息抽取和病情診斷輔助。提取病歷中的癥狀、檢查結果和治療方案等關鍵信息，構建診斷模型，評估模型在輔助醫生診斷方面的準確性和實用性。3、（本題5分）借助遺傳算法設計一個優化的電路布局，以提高電路性能和減少面積。4、（本題5分）使用機器學習算法對金融數據進行分析，預測金融市場的波動和危機，為金融風險管理提供支持。5、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構建一個基于注意力機制的圖像生成模型，控制生成圖像的風格和內容。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察一個基于人工智能的智能繪畫作品銷售預測