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2頁潞安職業(yè)技術(shù)學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺》2024-2025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、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有很大潛力。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以通過分析農(nóng)作物的圖像和傳感器數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象B.人工智能系統(tǒng)能夠完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷，獨立完成病蟲害的防治工作C.由于農(nóng)作物生長環(huán)境的復(fù)雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應(yīng)用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設(shè)備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準確性就越高2、在深度學(xué)習(xí)中，“批量歸一化（BatchNormalization）”的主要作用是？（）A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是3、在人工智能的遷移學(xué)習(xí)中，假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到一個特定領(lǐng)域的小數(shù)據(jù)集上。以下哪種方法能夠有效地利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識？（）A.直接在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型B.重新訓(xùn)練一個新的模型，不使用預(yù)訓(xùn)練模型C.只使用預(yù)訓(xùn)練模型的最后一層輸出D.拋棄預(yù)訓(xùn)練模型，完全依靠隨機初始化訓(xùn)練4、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)方法可以提高模型的泛化能力。假設(shè)要將一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于特定領(lǐng)域的圖像識別任務(wù)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以將預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始值，在新數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.能夠利用已有的知識和特征，減少在新任務(wù)上的數(shù)據(jù)標注和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)在任何情況下都能顯著提高新任務(wù)的模型性能D.需要根據(jù)新任務(wù)的特點選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型和遷移策略5、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對于提高計算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA6、在人工智能的異常檢測任務(wù)中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用有標注的異常數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常7、在人工智能領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過大量的病例數(shù)據(jù)來預(yù)測疾病，以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在該場景中的應(yīng)用描述，哪一項是不準確的？（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以進行疾病預(yù)測B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)，輔助診斷C.強化學(xué)習(xí)可以通過與環(huán)境的交互和獎勵機制，優(yōu)化診斷策略D.機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷，不需要人工干預(yù)8、在人工智能的圖像增強技術(shù)中，目的是提高圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強，以下關(guān)于圖像增強的方法，哪一項是不準確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲9、人工智能中的機器翻譯是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯10、在人工智能的知識表示方法中，語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示是常見的方式。假設(shè)我們要構(gòu)建一個關(guān)于動物分類的知識系統(tǒng)，以下關(guān)于這兩種表示方法的說法，哪一項是正確的？（）A.語義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識B.框架表示難以處理知識的不確定性和模糊性C.語義網(wǎng)絡(luò)難以表達復(fù)雜的對象及其關(guān)系D.框架表示在知識的擴展和更新方面較為困難11、在人工智能的應(yīng)用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學(xué)習(xí)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(tǒng)一旦訓(xùn)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(guī)則、道德倫理等多方面因素12、在強化學(xué)習(xí)中，“Q-learning”算法通過估計什么來進行決策？（）A.狀態(tài)價值B.動作價值C.策略D.獎勵13、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要將人類的語音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)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(shù)據(jù)進行訓(xùn)練B.采用簡單的聲學(xué)模型，減少計算復(fù)雜度C.忽略背景噪音，只關(guān)注語音的主要部分D.不進行任何預(yù)處理，直接對原始語音進行識別14、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇15、在人工智能的發(fā)展中，模型的評估指標至關(guān)重要。以下關(guān)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(wù)的評估B.均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）常用于回歸任務(wù)的評估C.評估指標的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型，與具體的應(yīng)用場景無關(guān)D.可以結(jié)合多個評估指標來全面評估模型的性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能在能源效率提升和可再生能源整合中的貢獻。2、（本題5分）解釋機器翻譯的原理和發(fā)展趨勢。3、（本題5分）簡述人工智能在智能物流路徑規(guī)劃中的技術(shù)。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現(xiàn)對圖像的邊緣檢測。加載一張圖像，使用Canny邊緣檢測算法處理圖像，展示處理前后的圖像效果，并分析邊緣檢測的效果和參數(shù)的影響。2、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，構(gòu)建一個膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsNet）模型，對MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集進行分類。與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行性能比較和分析。3、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)一個實時的植物病蟲害識別系統(tǒng)。能夠在農(nóng)田環(huán)境中通過攝像頭實時識別出常見的植物病蟲害，并給出相應(yīng)的防治建議。4、（本題5分）在Python中，運用布谷鳥搜索算法優(yōu)化一個多模態(tài)函數(shù)。設(shè)置算法參數(shù)，展示搜索過程和最優(yōu)解。5、（本題5分）在Python中，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）解決一個回歸問題。生成一組模擬數(shù)據(jù)，構(gòu)建ANN模型進行擬合，分析模型的預(yù)測性能和誤差。四、案