裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁沈陽工程學(xué)院《智能移動設(shè)備軟件開發(fā)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、人工智能在教育領(lǐng)域有著創(chuàng)新應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和表現(xiàn)，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度B.利用情感分析技術(shù)了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情緒，提供相應(yīng)的激勵和支持C.人工智能驅(qū)動的教育系統(tǒng)可以完全替代教師的角色，實現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.結(jié)合虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)，創(chuàng)造沉浸式的學(xué)習(xí)體驗2、在人工智能的機器翻譯任務(wù)中，為了提高翻譯的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，尤其是對于具有特定領(lǐng)域知識的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規(guī)模通用語料庫B.引入領(lǐng)域特定的詞典和知識C.優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)D.以上都是3、在人工智能的倫理原則中，公平性是一個重要的考量因素。假設(shè)我們要開發(fā)一個用于招聘的人工智能系統(tǒng)，以下關(guān)于確保公平性的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，消除潛在的偏差B.透明公開算法的工作原理和決策依據(jù)C.不考慮候選人的背景信息，只根據(jù)能力評估D.完全依賴人工智能系統(tǒng)的決策，不進行人工干預(yù)4、在人工智能的文本生成任務(wù)中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報道，以下關(guān)于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束5、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本和音頻。假設(shè)要開發(fā)一個能夠同時理解圖像和文本內(nèi)容的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最突出的？（）A.數(shù)據(jù)的標(biāo)注和對齊B.模型的訓(xùn)練效率C.不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取D.模型的可擴展性6、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于醫(yī)療診斷的人工智能模型，以下關(guān)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(jù)，有助于提高醫(yī)生對診斷結(jié)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(jié)果影響較大C.深度學(xué)習(xí)模型由于其復(fù)雜性，無法進行任何形式的解釋D.開發(fā)具有可解釋性的人工智能模型對于醫(yī)療等關(guān)鍵領(lǐng)域至關(guān)重要7、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，強化學(xué)習(xí)可以讓機器人通過與環(huán)境的交互不斷優(yōu)化自己的行為。假設(shè)一個機器人需要學(xué)會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學(xué)習(xí)的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復(fù)雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設(shè)計D.機器人的硬件性能8、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境中準(zhǔn)確識別語音的系統(tǒng)，以下關(guān)于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風(fēng)陣列技術(shù)，對多個麥克風(fēng)采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學(xué)習(xí)中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預(yù)處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關(guān)注語音的關(guān)鍵特征D.利用語音增強算法，提高語音的信噪比9、人工智能中的機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。假設(shè)要對一組未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種學(xué)習(xí)算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)中的線性回歸算法，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關(guān)系進行分類B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強化學(xué)習(xí)中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標(biāo)記數(shù)據(jù)進行分類10、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設(shè)一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優(yōu)先保護車內(nèi)乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機做出選擇，將命運交給概率C.設(shè)計算法，根據(jù)具體情況（如行人的數(shù)量、年齡等）進行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略，用戶無法干預(yù)11、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，疾病診斷是一個重要的方向。假設(shè)我們要利用人工智能技術(shù)輔助醫(yī)生診斷心臟病，需要對大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行分析。那么，以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療診斷中的作用，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠發(fā)現(xiàn)醫(yī)生難以察覺的細微模式和關(guān)聯(lián)B.可以完全取代醫(yī)生的診斷，獨立做出準(zhǔn)確的判斷C.有助于提高診斷的效率和準(zhǔn)確性D.需要結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和專業(yè)知識進行綜合判斷12、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用包括交通流量預(yù)測和智能信號燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個城市的交通信號燈系統(tǒng)，以下關(guān)于智能交通中的人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實現(xiàn)最優(yōu)的信號燈控制策略，無需考慮實時交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來的交通狀況，不受突發(fā)情況的影響C.結(jié)合實時交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學(xué)習(xí)算法，可以動態(tài)優(yōu)化交通信號燈控制，提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)用會導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加，不如傳統(tǒng)方法可靠13、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個城市計劃廣泛部署具有人臉識別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)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(shù)據(jù)的安全存儲和使用B.應(yīng)該評估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險C.只要該系統(tǒng)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(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過程中，表達自己的意見和關(guān)切14、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像，假設(shè)需要生成具有高度細節(jié)和真實感的圖像。以下哪種技術(shù)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(luò)（GANs），通過對抗訓(xùn)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15、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型遷移到醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的步驟，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的部分層，只訓(xùn)練特定任務(wù)相關(guān)的層B.直接在新的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集上微調(diào)整個預(yù)訓(xùn)練模型C.對新的數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強，以增加數(shù)據(jù)的多樣性D.分析預(yù)訓(xùn)練模型和新任務(wù)之間的差異，選擇合適的遷移策略二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述人工智能在保險行業(yè)的風(fēng)險評估和定價。2、（本題5分）解釋人工智能在質(zhì)量控制和檢測中的方法。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉诠?yīng)鏈管理中的應(yīng)用。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉跊Q策支持系統(tǒng)中的角色。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于門控循環(huán)單元（GRU）的模型，對社交媒體上的用戶評論數(shù)據(jù)進行情感極性分析。探索不同的情感詞典和預(yù)訓(xùn)練詞向量對模型效果的提升。2、（本題5分）通過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個智能體在模擬的環(huán)境中進行自主決策，提高其智能水平和適應(yīng)性。3、（本題5分）運用自然語言處理技術(shù)，對學(xué)術(shù)論文進行自動摘要和關(guān)鍵詞提取。提高學(xué)術(shù)研究的效率和文獻檢索的準(zhǔn)確性。4、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個物流配送問題，考慮時間窗口、貨物優(yōu)先級等因素，提高配送的及時性和滿意度。5、（本題5分）使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)對工業(yè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品缺陷檢測，如表面劃痕、尺寸偏差等。對產(chǎn)品圖像進行實時處理和分析，及時發(fā)現(xiàn)缺陷產(chǎn)品，評估檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和檢測速度。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分