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頁遂寧能源職業(yè)學院《自動化測試》2024-2025學年第一學期期末試卷院(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、人工智能中的圖像超分辨率技術可以將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像。假設要在保持圖像細節(jié)的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡的深度B.訓練數(shù)據(jù)的質量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能2、當利用人工智能進行文本摘要生成，從長篇文章中提取關鍵信息并形成簡潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是3、人工智能在金融領域的風險管理中具有潛在應用價值。假設一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風險，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財務狀況等多維度數(shù)據(jù)，進行信用評估B.深度學習模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評估的準確性C.人工智能評估的信用結果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評估方法，無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性，需要對人工智能模型進行定期監(jiān)測和驗證4、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。假設一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關于智能代理的描述，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學習和經(jīng)驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調整自己的行為，以達到目標C.智能代理的決策完全基于預設的規(guī)則，無法從環(huán)境中學習和適應D.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復雜的任務5、在人工智能的模型壓縮中，假設需要在不顯著降低模型性能的前提下減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。以下哪種方法可以實現(xiàn)這一目標？（）A.剪枝技術，去除不重要的連接和參數(shù)B.量化技術，降低參數(shù)的精度C.知識蒸餾，將大模型的知識傳遞給小模型D.以上都是6、人工智能在藝術創(chuàng)作領域也有一定的應用。假設要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關于人工智能在藝術創(chuàng)作中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以為藝術家提供靈感和創(chuàng)意，輔助藝術創(chuàng)作過程B.生成的作品具有獨特的風格和創(chuàng)意，完全可以與人類藝術家的作品媲美C.人工智能藝術創(chuàng)作仍然需要人類藝術家的指導和審美判斷D.引發(fā)了關于藝術定義和創(chuàng)作本質的思考和討論7、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能，以下關于評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨立，沒有關聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問題，對于多分類問題沒有作用8、人工智能中的自動推理技術旨在讓計算機能夠自動進行邏輯推理和證明。假設要開發(fā)一個能夠自動解決數(shù)學定理證明問題的系統(tǒng)，以下關于自動推理的描述，正確的是：（）A.現(xiàn)有的自動推理技術可以輕松解決所有復雜的數(shù)學定理證明問題B.自動推理系統(tǒng)只需要基于固定的推理規(guī)則，不需要學習和適應新的推理模式C.結合機器學習和符號推理的方法，可以提高自動推理系統(tǒng)的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應用范圍非常有限，沒有實際價值9、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的學習能力。假設我們正在訓練一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡來預測股票價格的走勢。如果網(wǎng)絡的訓練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會產生什么后果？（）A.網(wǎng)絡的泛化能力增強B.網(wǎng)絡的訓練速度加快C.網(wǎng)絡可能對新的數(shù)據(jù)預測不準確D.網(wǎng)絡的結構變得更加復雜10、人工智能中的自動機器學習（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調優(yōu)過程。假設一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家，希望使用AutoML來構建模型。以下關于自動機器學習的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家手動構建的模型D.但仍需要一定的人工干預和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性11、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)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(jié)，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(shù)據(jù)獲得準確的診斷結果B.模型的泛化能力對于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)不重要C.數(shù)據(jù)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12、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來實現(xiàn)。那么，以下關于GAN的描述，哪一項是錯誤的？（）A.由生成器和判別器兩個部分組成，它們通過相互對抗來學習B.生成器的目標是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強，生成器就越難學習到有效的特征D.GAN的訓練過程是穩(wěn)定的，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題13、在人工智能的機器人控制領域，強化學習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。假設一個機器人需要學會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學習的效果影響最大？（）A.環(huán)境的復雜度B.機器人的初始狀態(tài)C.獎勵函數(shù)的設計D.機器人的硬件性能14、在人工智能的發(fā)展過程中，算力的提升起到了重要的推動作用。假設一個研究團隊需要進行大規(guī)模的人工智能模型訓練。以下關于算力對人工智能的影響的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的算力能夠加速模型的訓練過程，縮短研發(fā)周期B.更高的算力可以支持更復雜的模型結構和更多的數(shù)據(jù)處理C.只要有足夠的算力，就可以忽略模型的優(yōu)化和算法的改進D.算力的成本和可獲取性會影響人工智能技術的應用和推廣15、在人工智能的發(fā)展中，倫理原則和規(guī)范的制定至關重要。以下關于人工智能倫理原則的敘述，不正確的是（）A.應遵循公平、公正、透明和可解釋的原則，確保人工智能系統(tǒng)的決策不帶有偏見B.要保障人類的安全和福祉，避免人工智能對人類造成潛在的危害C.知識產權和隱私保護在人工智能倫理中不重要，可以忽略D.鼓勵公眾參與和監(jiān)督人工智能的發(fā)展，促進社會對人工智能的信任二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋預訓練模型的應用和微調技巧。2、（本題5分）解釋人工智能在績效評估中的方法。3、（本題5分）簡述零樣本學習和少樣本學習的特點。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Scikit-learn中的集成學習算法，如隨機森林或Adaboost，對醫(yī)療圖像中的腫瘤進行檢測和分類。分析不同算法和特征組合對檢測結果的影響，評估模型在不同類型腫瘤上的性能。2、（本題5分）借助遺傳算法設計一個優(yōu)化的電路布局，以提高電路性能和減少面積。3、（本題5分）利用TensorFlow構建一個異常檢測模型，對工業(yè)生產數(shù)據(jù)中的異常值進行檢測。分析模型的檢測效果和誤報率。4、（本題5分）運用深度學習框架構建一個語音合成模型，生成具有不同音色和語調的語音。5、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現(xiàn)對視頻中的動作識別。對不同的動作進行分類，評