南陽(yáng)醫(yī)學(xué)高等??茖W(xué)?!队脩糇赃m應(yīng)智能系統(tǒng)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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南陽(yáng)醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)?!队脩糇赃m應(yīng)智能系統(tǒng)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
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自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè),共2頁(yè)南陽(yáng)醫(yī)學(xué)高等專科學(xué)?!队脩糇赃m應(yīng)智能系統(tǒng)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,情感分析是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評(píng)論,以確定消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的態(tài)度是積極、消極還是中性。在進(jìn)行情感分析時(shí),以下哪種方法可能不是最有效的?()A.基于詞典的方法,通過(guò)查找預(yù)定義的情感詞來(lái)判斷情感傾向B.利用深度學(xué)習(xí)模型,如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),自動(dòng)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的特征和模式C.僅僅依靠人工閱讀和判斷,不使用任何自動(dòng)化的技術(shù)D.結(jié)合詞向量和機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法,如支持向量機(jī)(SVM)2、在人工智能的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中,車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實(shí)現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互,以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出?()A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信(DSRC)D.Wi-Fi通信3、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問(wèn)題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人工智能系統(tǒng)被用于招聘決策,以下關(guān)于這種應(yīng)用可能帶來(lái)的問(wèn)題,正確的是:()A.人工智能系統(tǒng)能夠完全消除招聘中的人為偏見(jiàn),保證公平公正B.由于數(shù)據(jù)偏差和算法不透明,可能導(dǎo)致不公平的招聘結(jié)果和歧視C.企業(yè)無(wú)需對(duì)人工智能招聘系統(tǒng)的決策負(fù)責(zé),因?yàn)槭撬惴ㄗ詣?dòng)做出的決策D.人工智能招聘系統(tǒng)不會(huì)對(duì)求職者的個(gè)人隱私造成任何威脅4、在人工智能的決策樹(shù)算法中,當(dāng)進(jìn)行特征選擇來(lái)構(gòu)建決策樹(shù)時(shí),以下哪種特征選擇標(biāo)準(zhǔn)通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹(shù)?()A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機(jī)選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征5、在人工智能的數(shù)據(jù)分析中,假設(shè)要從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系,以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的描述,正確的是:()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單的關(guān)聯(lián)關(guān)系,無(wú)法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.聚類分析可以將數(shù)據(jù)自動(dòng)分為不同的類別,但類別數(shù)量需要事先指定C.主成分分析能夠降低數(shù)據(jù)的維度,同時(shí)保留主要的信息D.以上數(shù)據(jù)分析方法在實(shí)際應(yīng)用中通常單獨(dú)使用,不需要結(jié)合其他方法6、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為,以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)算法的選擇影響最大?()A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計(jì)算資源的可用性7、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,假設(shè)要生成一篇結(jié)構(gòu)清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質(zhì)量?()A.引入先驗(yàn)知識(shí)和約束,指導(dǎo)生成過(guò)程B.完全依靠模型的隨機(jī)輸出,不進(jìn)行任何引導(dǎo)C.減少生成的文本長(zhǎng)度,降低復(fù)雜性D.不考慮語(yǔ)法和邏輯,只關(guān)注內(nèi)容的豐富性8、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來(lái),以下關(guān)于選擇分割算法的考慮,哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的?()A.算法的計(jì)算復(fù)雜度,以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果,而不是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù),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(zhǔn)確性9、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(lái)加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)。假設(shè)要將一個(gè)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(xiàng)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(gè)預(yù)訓(xùn)練模型C.對(duì)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),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10、在人工智能的圖像增強(qiáng)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(duì)一張低光照條件下拍攝的照片進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的方法,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強(qiáng)不會(huì)引入任何噪聲11、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境中進(jìn)行智能決策支持的人工智能系統(tǒng),例如投資決策或市場(chǎng)策略制定,以下哪種技術(shù)和知識(shí)的融合可能是必要的?()A.數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域?qū)<抑R(shí)B.機(jī)器學(xué)習(xí)算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理C.深度學(xué)習(xí)模型和管理學(xué)理論D.以上都是12、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有望實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)和智能輔導(dǎo)。假設(shè)一個(gè)在線學(xué)習(xí)平臺(tái)使用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化課程推薦,以下關(guān)于教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.人工智能可以完全根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)來(lái)推薦課程,無(wú)需考慮其他因素B.學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣和知識(shí)水平等因素都應(yīng)該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致學(xué)生過(guò)度依賴技術(shù),降低自主學(xué)習(xí)能力D.教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問(wèn)題13、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.卷積層通過(guò)卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸,降低計(jì)算量,同時(shí)保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加,CNN的性能一定會(huì)不斷提高D.可以通過(guò)調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)優(yōu)化CNN的性能14、在人工智能的推薦系統(tǒng)中,例如為用戶推薦電影、音樂(lè)或商品,需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個(gè)用戶的興趣偏好經(jīng)常變化,以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動(dòng)態(tài)的用戶偏好?()A.基于協(xié)同過(guò)濾的推薦,依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦,分析物品的特征C.混合推薦,結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略,不進(jìn)行調(diào)整15、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問(wèn)題中,例如在面臨不可避免的事故時(shí)如何做出決策,以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的?()A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)解釋人工智能在智能設(shè)備故障診斷中的策略。2、(本題5分)簡(jiǎn)述人工智能在智能物流資源分配中的策略。3、(本題5分)說(shuō)明農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的人工智能創(chuàng)新。4、(本題5分)說(shuō)明人工智能在航空航天領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。三、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在Python中,運(yùn)用蟻群算法解決一個(gè)路徑規(guī)劃問(wèn)題。定義地圖環(huán)境,設(shè)置螞蟻的行為規(guī)則和信息素更新策略,展示算法找到的最優(yōu)路徑。2、(本題5分)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)音增強(qiáng)模型,提高語(yǔ)音信號(hào)的質(zhì)量,去除噪聲和干擾。3、(本題5分)利用Python中的OpenCV庫(kù),實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的人物動(dòng)作識(shí)別,結(jié)合骨骼關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù),提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確性。4、(本題5分)利用Python的Scikit-learn庫(kù),實(shí)現(xiàn)一個(gè)決策樹(shù)算法對(duì)乳腺癌數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。展示決策樹(shù)的生成過(guò)程,通過(guò)交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)的超參數(shù),并計(jì)算模型在測(cè)試集上的F1分?jǐn)?shù)。5、(本題5分)利用Python的OpenCV庫(kù),實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的透視變換。給定一張圖像和變換矩陣,進(jìn)行透視變換操作,展示變換前后的圖像效果。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)以某智能皮影戲表演優(yōu)化系統(tǒng)為例,探討

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