站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共2頁(yè)福建理工大學(xué)《智能信息處理》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、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(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)2、人工智能中的知識(shí)圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下哪個(gè)方面是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.事件的時(shí)間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評(píng)估D.以上都是3、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計(jì)算效率和模型性能，例如通過(guò)調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計(jì)算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn)，但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢(shì)D.一旦選擇了一種算法，就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化，否則會(huì)影響模型的穩(wěn)定性4、在人工智能的發(fā)展中，算力的需求不斷增長(zhǎng)。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大型的人工智能模型，以下關(guān)于算力的描述，正確的是：（）A.普通的個(gè)人電腦就能夠滿足訓(xùn)練大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依賴硬件的改進(jìn)，軟件優(yōu)化的作用不大C.云計(jì)算平臺(tái)可以提供強(qiáng)大的算力支持，幫助研究人員和企業(yè)訓(xùn)練復(fù)雜的人工智能模型D.算力的增長(zhǎng)對(duì)人工智能模型的性能提升沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助5、知識(shí)圖譜是人工智能的重要技術(shù)之一。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.知識(shí)圖譜可以整合各種來(lái)源的歷史信息，形成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示B.實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取是構(gòu)建知識(shí)圖譜的關(guān)鍵步驟C.知識(shí)圖譜可以通過(guò)推理和查詢，回答關(guān)于歷史事件的復(fù)雜問(wèn)題D.一旦構(gòu)建完成，知識(shí)圖譜不需要更新和維護(hù)，就能始終提供準(zhǔn)確的信息6、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(kāi)發(fā)一個(gè)能夠同時(shí)理解圖像和文本內(nèi)容的系統(tǒng)，以下哪個(gè)挑戰(zhàn)是最突出的？（）A.數(shù)據(jù)的標(biāo)注和對(duì)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(kuò)展性7、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識(shí)，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無(wú)法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能8、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個(gè)機(jī)器人需要通過(guò)學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走，并且根據(jù)行走的效果獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.智能體通過(guò)不斷嘗試和錯(cuò)誤來(lái)改進(jìn)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)對(duì)于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)9、知識(shí)圖譜是人工智能中用于表示知識(shí)和關(guān)系的一種技術(shù)。假設(shè)一個(gè)智能問(wèn)答系統(tǒng)基于知識(shí)圖譜來(lái)回答用戶的問(wèn)題。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.知識(shí)圖譜將實(shí)體、關(guān)系和屬性以圖的形式組織起來(lái)，便于知識(shí)的表示和查詢B.可以通過(guò)從大量文本中自動(dòng)抽取信息來(lái)構(gòu)建知識(shí)圖譜C.知識(shí)圖譜中的知識(shí)是固定不變的，一旦構(gòu)建完成就無(wú)需更新D.結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答和推理10、假設(shè)在一個(gè)智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來(lái)優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率。考慮到實(shí)時(shí)交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬11、人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠讓計(jì)算機(jī)理解和分析圖像和視頻內(nèi)容。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類和語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù)B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的性能完全取決于所使用的硬件設(shè)備，算法的優(yōu)化作用不大D.深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展12、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機(jī)器人，例如在倉(cāng)庫(kù)中搬運(yùn)貨物，以下哪個(gè)模塊對(duì)于機(jī)器人的決策和行動(dòng)至關(guān)重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運(yùn)動(dòng)控制模塊D.以上都是13、人工智能中的情感識(shí)別不僅可以應(yīng)用于人類的情感分析，還可以用于動(dòng)物的行為研究。假設(shè)我們要通過(guò)動(dòng)物的行為來(lái)判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動(dòng)物情感識(shí)別的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.動(dòng)物的情感表達(dá)和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識(shí)別的模型和方法C.需要結(jié)合動(dòng)物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動(dòng)物的情感識(shí)別沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值14、在人工智能的智能客服應(yīng)用中，需要快速準(zhǔn)確地回答用戶的問(wèn)題。假設(shè)用戶的問(wèn)題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術(shù)問(wèn)題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.建立大規(guī)模的問(wèn)題庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)答案B.運(yùn)用自然語(yǔ)言生成技術(shù)生成回答C.引導(dǎo)用戶提出更簡(jiǎn)單的問(wèn)題D.對(duì)復(fù)雜問(wèn)題直接拒絕回答15、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究?jī)?nèi)容和應(yīng)用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能企業(yè)文化建設(shè)評(píng)估中的方法。3、（本題5分）簡(jiǎn)述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理中的作用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Python中的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的文字識(shí)別，使用深度學(xué)習(xí)模型或傳統(tǒng)的圖像處理方法，提高文字識(shí)別的準(zhǔn)確率。2、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個(gè)雙向LSTM模型，用于文本分類任務(wù)，比較與單向LSTM的性能差異。3、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個(gè)自然語(yǔ)言問(wèn)答系統(tǒng)，支持復(fù)雜問(wèn)題的回答和推理，提高回答的準(zhǔn)確性和深度。4、（本題5分）借助TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)語(yǔ)音情感識(shí)別模型，對(duì)人的語(yǔ)音中的情感狀態(tài)進(jìn)行判斷，如高興、悲傷、憤怒等。提取語(yǔ)音的聲學(xué)特征，訓(xùn)練模型并在實(shí)際的語(yǔ)音數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估模型的識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性。5、（本題5分）運(yùn)用Python中的OpenCV庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多攝像頭視頻的同步處理和分析，例如檢測(cè)不同視角下的同一目標(biāo)。四、