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頁南京理工大學

《模式識別與預測》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20個小題，每小題2分，共40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、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2、人工智能是當前科技領域的熱門話題，其應用涵蓋了眾多領域。以下關于人工智能的定義，不準確的是（）A.人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學B.人工智能是指讓計算機像人類一樣思考和行動，能夠自主地解決各種復雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數據訓練來實現對特定任務的預測和決策，不涉及對智能本質的探索D.人工智能旨在創造出能夠感知環境、學習知識、進行推理和決策，并能夠與人類進行交互的智能體3、在人工智能的語音識別任務中，需要將人類的語音轉換為文字。假設要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標注語音數據進行訓練B.采用簡單的聲學模型，減少計算復雜度C.忽略背景噪音，只關注語音的主要部分D.不進行任何預處理，直接對原始語音進行識別4、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5、在人工智能的發展中，模型的評估指標至關重要。以下關于人工智能模型評估指標的描述，不準確的是（）A.準確率、召回率和F1值常用于分類任務的評估B.均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）常用于回歸任務的評估C.評估指標的選擇只取決于數據的類型，與具體的應用場景無關D.可以結合多個評估指標來全面評估模型的性能6、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7、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8、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關于自動駕駛中的人工智能技術，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學習的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統一旦訓練完成，就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規則、道德倫理等多方面因素9、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.FPGA10、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、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市計劃廣泛部署具有人臉識別功能的監控系統，以下關于人工智能倫理的描述，哪一項是不正確的？（）A.需要考慮個人隱私保護，確保人臉識別數據的安全存儲和使用B.應該評估該系統可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風險C.只要該系統能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會影響D.公眾應該參與到關于人工智能應用的決策過程中，表達自己的意見和關切12、在人工智能的機器學習算法中，決策樹是一種常見的算法。假設我們要根據一些用戶的特征來預測他們是否會購買某款產品，使用決策樹進行建模。那么，關于決策樹的特點，以下哪一項是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規則清晰明了B.對數據的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關系的數據D.決策樹的構建不需要進行特征選擇13、在人工智能的強化學習中，假設環境的獎勵信號存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應對這種情況？（）A.使用深度強化學習算法，具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發式策略C.增加訓練的迭代次數D.以上都是14、人工智能在金融領域的應用包括風險評估、投資決策和欺詐檢測等。假設一個銀行正在使用人工智能進行風險評估，以下關于金融領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨立做出準確的風險評估和投資決策B.數據的質量和完整性對人工智能在金融領域的應用效果沒有影響C.結合人工智能模型和人類專家的經驗，可以更有效地進行金融風險評估和管理D.人工智能在金融領域的應用不存在任何風險和監管挑戰15、人工智能中的倫理原則包括公平、透明、可解釋等。假設一個招聘系統使用人工智能算法篩選簡歷，以下哪種情況可能違反倫理原則？（）A.算法基于候選人的教育背景和工作經驗進行篩選B.算法的決策過程對用戶不可見C.算法對不同性別和種族的候選人一視同仁D.算法能夠解釋其篩選結果的依據16、人工智能在醫療影像診斷中的應用越來越受到關注。假設要開發一個能夠輔助醫生診斷肺部疾病的系統，以下關于模型的可解釋性和透明度的要求，哪一項是最為重要的？（）A.能夠準確診斷疾病即可，不需要解釋診斷的依據B.以可視化的方式展示模型對肺部影像的分析過程和決策依據C.提供一個簡單的診斷結果，不解釋模型是如何得出這個結果的D.隱藏模型的內部工作原理，以防止被競爭對手模仿17、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18、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內容。假設要開發一個能夠實時監測交通流量和識別車輛類型的系統，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法19、人工智能中的多模態學習旨在融合多種不同類型的數據，如圖像、文本、音頻等。假設要開發一個能夠同時理解視頻中的圖像內容和音頻解說的系統，以下哪種多模態學習方法在整合和理解這些異構數據方面表現更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機制D.混合融合20、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個人工智能系統被用于招聘決策，以下關于這種應用可能帶來的問題，正確的是：（）A.人工智能系統能夠完全消除招聘中的人為偏見，保證公平公正B.由于數據偏差和算法不透明，可能導致不公平的招聘結果和歧視C.企業無需對人工智能招聘系統的決策負責，因為是算法自動做出的決策D.人工智能招聘系統不會對求職者的個人隱私造成任何威脅二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述智能客服的實現原理和優勢。2、（本題5分）解釋人工智能在地質勘探中的應用。3、（本題5分）說明人工智能在質量改進和持續優化中的策略。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）剖析某智能安防系統中人工智能的角色，如入侵檢測和人員識別。2、（本題5分）以某智能風箏制作指導系統為例，探討人工智能在設計和制作過程中的幫助。3、（本題5分）剖析某智能電力調度系統中人工智能的作用，如負荷預測和故障診斷。4、（本題5分）剖析某智能稅務申報輔助系統中人工智能的功能，如稅務計算和風險提示。5、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能安防系統，討論其在視頻監控中的人物識別、行為分析和預