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頁陜西職業技術學院

《機器視覺技術》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、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設開發了一個用于醫療診斷的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.解釋模型的決策過程和依據，有助于提高醫生對診斷結果的信任度B.特征重要性分析可以幫助理解哪些輸入特征對診斷結果影響較大C.深度學習模型由于其復雜性，無法進行任何形式的解釋D.開發具有可解釋性的人工智能模型對于醫療等關鍵領域至關重要2、人工智能在農業領域的應用包括作物監測、病蟲害預測等。假設要利用人工智能技術預測農作物的病蟲害發生情況，以下關于農業領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數據就能準確預測農作物的病蟲害發生B.人工智能在農業中的應用成本過高，不具有實際推廣價值C.綜合考慮農作物的生長環境、圖像數據和歷史病蟲害信息等，可以提高病蟲害預測的準確性D.農業領域的數據質量和多樣性對人工智能應用的效果沒有影響3、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4、強化學習是一種通過與環境交互來學習最優策略的方法。假設有一個機器人需要通過學習在復雜的環境中行走，并且根據行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關于強化學習的描述，哪一項是不準確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進策略B.獎勵信號對于智能體的學習至關重要C.強化學習不需要對環境進行建模D.智能體的最終目標是最大化累積獎勵5、人工智能在醫療影像診斷中的輔助作用越來越受到重視。假設一個醫生正在借助人工智能系統輔助診斷X光片，以下關于醫療影像診斷中人工智能的描述，正確的是：（）A.人工智能系統的診斷結果可以完全替代醫生的判斷，醫生無需再進行分析B.醫生應該將人工智能系統的診斷結果作為唯一參考，忽略自己的臨床經驗C.人工智能系統可以提供輔助信息和提示，幫助醫生更準確地診斷，但最終決策仍由醫生做出D.醫療影像診斷中的人工智能技術還不夠成熟，不能為醫生提供任何有價值的幫助6、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7、在人工智能的發展中，算力的需求不斷增長。假設要訓練一個大型的人工智能模型，以下關于算力的描述，正確的是：（）A.普通的個人電腦就能夠滿足訓練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進，軟件優化的作用不大C.云計算平臺可以提供強大的算力支持，幫助研究人員和企業訓練復雜的人工智能模型D.算力的增長對人工智能模型的性能提升沒有實質性的幫助8、在人工智能的目標檢測任務中，假設要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統特征的目標檢測算法在復雜場景下的性能優于深度學習算法B.深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠實現高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復雜度，與訓練數據無關D.所有的目標檢測算法都能夠實時處理視頻中的目標檢測任務9、在人工智能的自動駕駛領域，感知模塊負責對周圍環境進行理解。假設要實現對道路上行人的準確檢測，以下哪種技術可能是最關鍵的？（）A.激光雷達B.毫米波雷達C.攝像頭D.超聲波傳感器10、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一張醫學圖像中的腫瘤區域準確分割出來，以下關于選擇分割算法的考慮，哪一項是最關鍵的？（）A.算法的計算復雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領域的應用效果，而不是針對醫學圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態的醫學圖像數據，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準確性11、人工智能中的語音合成技術旨在將文本轉換為自然流暢的語音。假設我們要為一款智能語音助手開發語音合成功能，以下關于語音合成的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過拼接預先錄制的語音片段來實現B.基于深度學習的方法能夠生成更自然的語音語調C.語音合成的質量只取決于聲學模型D.韻律和情感的表達是語音合成中的重要挑戰12、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13、在人工智能的發展中，模型壓縮和優化技術有助于在資源受限的設備上部署模型。假設要將一個大型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描述，哪一項是不正確的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數數量和計算量B.模型壓縮可能會導致一定程度的性能損失，但可以通過優化算法來彌補C.模型壓縮和優化只適用于深度學習模型，對傳統機器學習模型無效D.需要在模型性能和資源消耗之間進行平衡，找到最優的解決方案14、在人工智能的圖像生成任務中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設要使用VAE生成新的圖像，以下關于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學習數據的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數據完全相同B.VAE生成的圖像質量不如生成對抗網絡（GAN），因此在實際應用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進行壓縮和編碼，節省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數字和幾何圖形，無法生成復雜的自然圖像15、知識圖譜是人工智能中用于表示知識和關系的一種技術。假設一個智能問答系統基于知識圖譜來回答用戶的問題。以下關于知識圖譜的描述，哪一項是錯誤的？（）A.知識圖譜將實體、關系和屬性以圖的形式組織起來，便于知識的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動抽取信息來構建知識圖譜C.知識圖譜中的知識是固定不變的，一旦構建完成就無需更新D.結合自然語言處理技術，能夠實現基于知識圖譜的智能問答和推理二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智慧城市建設和社區發展中的作用。2、（本題5分）解釋人工智能在社會發展法律和政策制定中的影響。3、（本題5分）說明ROC曲線和AUC值的意義。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python的Keras庫，構建一個基于強化學習的智能交通信號控制模型。優化交通流量，減少擁堵和等待時間。2、（本題5分）借助TensorFlow構建一個生成對抗網絡（GAN）用于圖像修復，恢復損壞或缺失的圖像部分。定義生成器和判別器的架構和損失函數，通過對抗訓練生成逼真的修復結果，評估修復圖像的質量和視覺效果。3、（本題5分）運用Python中的PyTorch框架，構建一個基于圖神經網絡（GNN）的模型，對分子結構數據進行預測，例如預測分子的性質。4、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現對圖像的形態學操作（如膨脹、腐蝕），分析其在圖像預處理中的作用和效果。5、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的圖像生成模型，