站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共2頁惠州衛(wèi)生職業(yè)技術學院《人工智能與科技素養(yǎng)》2024-2025學年第一學期期末試卷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、在人工智能的目標檢測任務中，假設圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應對這種復雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是2、在人工智能的情感分析任務中，假設要分析一段文本所表達的情感傾向，以下關于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡單直觀，但準確性較低，容易受到語境影響B(tài).基于機器學習的情感分析方法需要大量的標注數(shù)據(jù)，且模型訓練時間長C.深度學習的情感分析模型能夠自動學習文本的特征，無需人工設計特征D.以上方法在情感分析任務中都有各自的優(yōu)勢和局限性3、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應用越來越廣泛，但也存在誤診的風險。假設要提高一個基于人工智能的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)的準確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性B.引入人類專家的監(jiān)督和反饋C.不斷更新和優(yōu)化模型D.以上方法同等重要4、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用具有很大的潛力。以下關于人工智能在農(nóng)業(yè)應用的描述，不正確的是（）A.可以通過圖像識別技術監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和病蟲害B.能夠根據(jù)氣象數(shù)據(jù)和土壤條件進行精準的灌溉和施肥決策C.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應用受限于農(nóng)村地區(qū)的基礎設施和技術水平，發(fā)展緩慢D.借助智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理5、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6、在人工智能的圖像識別任務中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）被廣泛應用。假設要設計一個用于識別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，以下哪個因素對于提高識別準確率至關重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量7、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標和策略8、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡的層數(shù)一定能提高模型的識別準確率，層數(shù)越多越好B.訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關鍵在于網(wǎng)絡結構的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學習模型不需要進行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認參數(shù)就能得到較好的結果9、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準確判斷情感可能最具挑戰(zhàn)性？（）A.語音的語調(diào)B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音10、人工智能在農(nóng)業(yè)領域的應用具有很大潛力。假設要利用人工智能技術實現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害監(jiān)測，以下關于這種應用的描述，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)境的復雜性，人工智能在病蟲害監(jiān)測中的應用效果有限D(zhuǎn).安裝在農(nóng)田中的監(jiān)測設備越多，人工智能病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)的準確性就越高11、當利用人工智能進行音樂創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術價值的音樂作品，以下哪種方法和技術可能會被運用？（）A.基于模板的生成B.基于風格遷移C.基于生成模型D.以上都是12、人工智能在制造業(yè)中的應用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。以下關于人工智能在制造業(yè)應用的說法，不正確的是（）A.可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化監(jiān)控和故障預測，減少停機時間B.能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，降低生產(chǎn)成本C.人工智能在制造業(yè)的應用需要大量的前期投資，但長期來看效益顯著D.制造業(yè)中的所有環(huán)節(jié)都已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能的全面應用，不存在尚未被覆蓋的領域13、人工智能在能源管理領域有潛在應用。假設一個智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實現(xiàn)精準的電力調(diào)度B.預測電力負荷變化，提前做好發(fā)電和儲能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性14、在人工智能的圖像超分辨率重建任務中，例如將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種技術和網(wǎng)絡結構可能會發(fā)揮重要作用？（）A.殘差網(wǎng)絡B.注意力機制C.對抗生成網(wǎng)絡D.以上都是15、人工智能在語音識別領域取得了重大進展。假設要開發(fā)一個能夠?qū)崟r將語音轉(zhuǎn)換為文字的系統(tǒng)，以下關于語音識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.聲學模型用于分析語音的聲學特征，語言模型用于理解語言的語法和語義B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡在語音識別中能夠提高識別準確率和魯棒性C.語音識別系統(tǒng)在各種環(huán)境和口音條件下都能達到100%的準確率D.對大量不同口音和背景噪音的語音數(shù)據(jù)進行訓練，可以提升系統(tǒng)的適應性二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明目標檢測的方法和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）談談人工智能中的模型評估指標。3、（本題5分）解釋反向傳播算法在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的應用。4、（本題5分）談談人工智能在智能供應鏈風險管理中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個深度Q網(wǎng)絡（DQN）模型，讓智能體在游戲環(huán)境中學習最佳的動作選擇。通過調(diào)整網(wǎng)絡結構和訓練參數(shù)，提高智能體的游戲水平。2、（本題5分）在Python中，運用強化學習算法，如策略梯度算法，讓智能體學習在一個模擬的機器人足球比賽中制定最佳的進攻和防守策略。設計比賽環(huán)境、動作空間和獎勵機制，觀察智能體在訓練過程中的策略改進和比賽表現(xiàn)。3、（本題5分）使用Python中的Scikit-learn庫，實現(xiàn)AffinityPropagation聚類算法對數(shù)據(jù)進行聚類，分析算法在不同類型數(shù)據(jù)上的適用性。4、（本題5分）在Python中，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）解決一個回歸問題。生成一組模擬數(shù)據(jù)，構建ANN模型進行擬合，分析模型的預測性能和誤差。5、（本題5分）運用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于變分自監(jiān)督學習（VariationalSelf-SupervisedLearning）的模型，從未標記數(shù)據(jù)中學習有用特征。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本