泉州輕工職業(yè)學院《智能應用系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學年第二學期期末試卷_第1頁
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自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁泉州輕工職業(yè)學院《智能應用系統(tǒng)開發(fā)》

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、人工智能中的聯(lián)邦學習技術旨在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型的協(xié)同訓練。假設多個機構擁有各自的私有數(shù)據(jù),需要共同訓練一個模型。以下哪種聯(lián)邦學習算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀?()A.橫向聯(lián)邦學習B.縱向聯(lián)邦學習C.聯(lián)邦遷移學習D.以上框架根據(jù)具體情況選擇2、在人工智能的應用中,語音合成技術可以將文本轉換為自然流暢的語音。假設要為一款智能導航應用開發(fā)語音合成功能,以下哪個因素對于合成語音的質量影響最大?()A.語音的音色選擇B.文本的語法結構C.語音的韻律和語調D.文本的詞匯量3、在人工智能的自動駕駛道德決策中,假設車輛面臨一個不可避免的碰撞場景,需要在保護車內乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受?()A.優(yōu)先保護車內乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.基于最大多數(shù)人的利益進行決策D.這是一個無法確定的道德困境,沒有明確的決策原則4、在人工智能的圖像生成任務中,例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像,假設需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色?()A.生成對抗網(wǎng)絡(GANs),通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器(Autoencoder),壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法,如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創(chuàng)建圖像5、人工智能在金融領域的應用越來越廣泛,如風險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關于人工智能在金融領域應用的描述,不準確的是()A.可以通過分析大量的金融數(shù)據(jù),更準確地評估風險和預測市場趨勢B.能夠為投資者提供個性化的投資建議,優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領域的應用完全消除了風險和錯誤,保障了金融交易的絕對安全D.金融機構在采用人工智能技術時,需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求6、假設要開發(fā)一個能夠在復雜環(huán)境中自主導航的智能機器人,例如在倉庫中搬運貨物,以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關重要?()A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是7、在一個利用人工智能進行智能客服的系統(tǒng)中,為了提高回答的準確性和全面性,以下哪個方面的優(yōu)化可能是關鍵的?()A.知識庫的構建和更新B.自然語言處理模型的改進C.對話流程的設計D.以上都是8、在人工智能的圖像識別領域,除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,還有其他一些方法和技術。假設我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類,以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結合使用,以提高分類效果?()A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能9、在人工智能的自然語言生成任務中,預訓練語言模型如GPT-3取得了顯著進展。假設要使用預訓練語言模型生成一篇新聞報道,以下哪個步驟是最重要的?()A.選擇合適的預訓練模型B.對模型進行微調C.設計輸入的提示信息D.評估生成的文本質量10、人工智能在智能家居領域的應用為人們的生活帶來了便利。以下關于人工智能在智能家居應用的描述,不準確的是()A.可以實現(xiàn)家電的智能控制和自動化運行,根據(jù)用戶的習慣和需求進行個性化設置B.通過語音指令和智能傳感器,提供便捷的家居服務和環(huán)境監(jiān)測C.智能家居中的人工智能系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡攻擊和數(shù)據(jù)泄露的威脅D.目前智能家居中的人工智能應用還處于初級階段,功能較為單一,無法滿足用戶的多樣化需求11、在人工智能的可解釋性方面,一直是一個研究熱點。假設開發(fā)了一個用于信用評估的人工智能模型,以下關于解釋模型決策的方法,哪一項是不太可行的?()A.使用特征重要性分析,確定哪些輸入特征對模型的決策影響最大B.對模型的內部結構和參數(shù)進行詳細解釋,讓用戶理解模型的工作原理C.通過生成示例來說明模型在不同情況下的決策邏輯D.拒絕提供任何解釋,認為模型的準確性比可解釋性更重要12、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結構。假設我們要構建一個關于歷史事件的知識圖譜,以下關于知識圖譜的說法,哪一項是正確的?()A.知識圖譜只能表示簡單的事實關系B.構建知識圖譜不需要領域專家的參與C.可以通過知識圖譜進行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易13、在人工智能的藝術創(chuàng)作中,以下哪種方式可能會引發(fā)關于作品原創(chuàng)性和版權的爭議?()A.基于已有作品的風格進行模仿創(chuàng)作B.使用人工智能生成全新的藝術作品C.人類藝術家與人工智能共同創(chuàng)作D.以上都有可能14、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用不斷發(fā)展。假設一個醫(yī)院要引入人工智能輔助診斷系統(tǒng)來檢測癌癥。以下關于該應用的描述,哪一項是錯誤的?()A.能夠提高診斷的準確性和效率,減少漏診和誤診的情況B.可以與醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷相結合,提供更全面的診斷依據(jù)C.人工智能診斷系統(tǒng)可以完全取代病理醫(yī)生的工作,獨立做出診斷結論D.需要經(jīng)過嚴格的臨床試驗和驗證,確保其安全性和有效性15、在人工智能的自然語言生成任務中,需要生成連貫和有意義的文本。假設要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng),以下關于自然語言生成的描述,正確的是:()A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預測,不考慮語義和上下文信息,也能生成高質量的文本C.利用深度學習模型學習大量的新聞文本數(shù)據(jù),并結合語義理解和規(guī)劃,可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風格和體裁,能夠生成通用的文本二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述人工智能在法律領域的應用和挑戰(zhàn)。2、(本題5分)解釋人工智能的社會公平性問題。3、(本題5分)解釋人工智能在能源管理中的角色。4、(本題5分)說明模型融合的方法和優(yōu)勢。三、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用Python中的Scikit-learn庫,實現(xiàn)NearestNeighbors算法進行數(shù)據(jù)分類和回歸,分析不同距離度量對結果的影響。2、(本題5分)利用Python的TensorFlow庫,構建一個變分自編碼器(VAE)與生成對抗網(wǎng)絡(GAN)的結合模型,用于圖像生成,分析生成效果和模型穩(wěn)定性。3、(本題5分)使用自然語言處理技術,對一段文本進行情感分析,判斷其是積極、消極還是中性。使用深度學習模型或傳統(tǒng)的機器學習方法,評估分析結果的準確性。4、(本題5分)利用Python的Scikit-learn庫,實現(xiàn)隨機森林分類算法對信用風險評估問題進行處理。分析特征的重要性,建立有效的信用評估模型。5、(本題5分)使用Python的PyTorch框架,構建一個基于注意力機制的Transformer模型,用于機器翻譯任務,分析注意力分布和翻譯質量。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

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