安徽大学《爬虫、数据分析与可视化》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页安徽大学《爬虫、数据分析与可视化》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在人工智能的自然语言生成中，故事生成是一个富有创意的任务。假设我们要让计算机生成一个富有想象力的童话故事，以下关于故事生成的挑战，哪一项是不正确的？（）A.创造新颖和有趣的情节B.保持故事的逻辑连贯性C.符合特定的文化和社会背景D.故事生成不需要考虑读者的喜好和期望2、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设正在训练一个用于手写数字识别的神经网络，以下关于防止过拟合的方法，哪一项是最有效的？（）A.增加训练数据的数量B.减少神经网络的层数C.使用更复杂的激活函数D.不进行任何处理，认为过拟合不会影响模型性能3、在人工智能的情感计算领域，除了文本和语音，面部表情的分析也具有重要意义。假设要开发一个能够实时分析人类面部表情来推断情感状态的系统，以下哪种方法在准确性和实时性方面面临更大的挑战？（）A.基于传统计算机视觉的方法B.基于深度学习的方法C.基于传感器的方法D.以上方法难度相当4、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。例如，自动驾驶汽车在面临不可避免的事故时，需要做出决策以最小化伤亡。这种情况下，以下哪种观点是需要重点考虑的？（）A.优先保护乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.按照预设的规则进行决策，不考虑具体情况D.综合考虑多种因素，如法律、道德和社会影响5、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的肿瘤区域准确分割出来，以下关于选择分割算法的考虑，哪一项是最关键的？（）A.算法的计算复杂度，以确保能够快速处理大量图像B.算法在其他领域的应用效果，而不是针对医学图像的特定性能C.算法是否能够利用多模态的医学图像数据，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可视化效果，而不是分割的准确性6、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一幅图像中的不同物体准确地分割出来，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的图像分割方法简单快速，但对复杂图像的效果不佳B.基于区域的图像分割方法能够处理具有相似特征的区域，但容易出现过度分割C.基于边缘检测的图像分割方法能够准确地找到物体的边缘，但对噪声敏感D.以上图像分割方法各有优缺点，常常结合使用以提高分割效果7、人工智能在自动驾驶领域的应用具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，以下关于自动驾驶中的人工智能技术的描述，正确的是：（）A.自动驾驶汽车完全依赖传感器数据和人工智能算法，不需要人类驾驶员的任何干预B.人工智能算法能够在所有复杂的交通场景中做出完美的决策，不会出现错误C.自动驾驶系统需要融合多种传感器数据，并通过深度学习算法进行实时的环境感知和决策制定D.自动驾驶中的人工智能技术已经非常成熟，不存在任何安全隐患8、在人工智能的农业应用中，精准农业可以通过传感器和数据分析实现对农作物的精细化管理。假设要根据土壤湿度和气象数据决定灌溉量，以下哪个技术环节是最关键的？（）A.数据的采集和传输B.数据分析和建模C.灌溉设备的控制D.传感器的校准9、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型的协同训练。假设多个机构拥有各自的私有数据，需要共同训练一个模型。以下哪种联邦学习算法或框架在处理数据异构和通信效率方面表现更为优秀？（）A.横向联邦学习B.纵向联邦学习C.联邦迁移学习D.以上框架根据具体情况选择10、知识图谱是人工智能的重要技术之一。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱的描述，哪一项是不正确的？（）A.知识图谱可以整合各种来源的历史信息，形成结构化的知识表示B.实体识别和关系抽取是构建知识图谱的关键步骤C.知识图谱可以通过推理和查询，回答关于历史事件的复杂问题D.一旦构建完成，知识图谱不需要更新和维护，就能始终提供准确的信息11、在人工智能的伦理和社会影响方面，存在许多需要思考的问题。假设一个基于人工智能的招聘系统根据候选人的简历和面试表现进行筛选。以下关于这种系统可能带来的潜在问题，哪一项是最值得关注的？（）A.系统可能会因为数据偏差而对某些群体产生不公平的筛选结果B.系统的决策过程过于透明，导致企业招聘策略被竞争对手轻易了解C.系统可能会过于依赖简历信息，而忽略了候选人的实际能力和潜力D.系统的运行成本过高，对企业造成经济负担12、在人工智能的研究中，算法的选择和优化至关重要。以下关于人工智能算法的叙述，不正确的是（）A.不同的算法适用于不同的问题和数据特点，需要根据具体情况进行选择B.算法的优化可以提高计算效率和模型性能，例如通过调整参数、使用更高效的计算框架等C.新的算法不断涌现，但传统的算法在某些情况下仍然具有不可替代的优势D.一旦选择了一种算法，就不能再进行更改和优化，否则会影响模型的稳定性13、在人工智能的文本生成任务中，假设要生成一篇逻辑连贯、语言通顺的文章，以下关于文本生成模型的描述，正确的是：（）A.基于规则的文本生成方法能够保证生成的文章完全符合语法和逻辑B.深度学习的文本生成模型可以学习语言的模式和规律，但可能存在重复和不一致的问题C.文本生成模型的输出完全由输入的提示信息决定，没有任何随机性D.现有的文本生成模型已经能够生成与人类写作水平相当的文章14、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术手段。以下关于迁移学习的描述，不正确的是（）A.迁移学习可以利用已有的预训练模型和知识，在新的任务和数据上进行微调B.迁移学习能够减少新任务中的数据标注工作量和训练时间C.迁移学习只能在相似的领域和任务中应用，无法跨越不同的领域D.合理运用迁移学习可以提高模型的泛化能力和性能15、在人工智能的知识图谱构建中，需要整合大量的结构化和非结构化数据，以建立实体之间的关系。假设要构建一个关于历史人物和事件的知识图谱，以下哪种数据源对于丰富和准确的图谱构建是最有价值的？（）A.百科全书和历史书籍B.社交媒体上的相关讨论C.个人博客和论坛帖子D.未经证实的网络传闻16、人工智能在金融领域的风险管理中具有潜在应用价值。假设一家银行要利用人工智能评估客户的信用风险，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以分析客户的交易记录、财务状况等多维度数据，进行信用评估B.深度学习模型能够自动提取数据中的隐藏特征，提高信用评估的准确性C.人工智能评估的信用结果可以完全取代传统的信用评估方法，无需人工审核D.为了保证评估的公正性和可靠性，需要对人工智能模型进行定期监测和验证17、在一个利用人工智能进行天气预报的系统中，为了提高预测的精度和时效性，以下哪个因素可能是需要重点关注和改进的？（）A.气象数据的质量和多样性B.模型的复杂度和计算效率C.模型的融合和集成D.以上都是18、人工智能在智能客服领域的应用越来越广泛。以下关于人工智能智能客服的说法，不正确的是（）A.能够快速回答常见问题，提高客户服务的响应速度B.可以通过自然语言交互理解客户的需求和意图C.智能客服能够完全替代人工客服，提供同样优质和全面的服务D.仍需要不断改进和优化，以提高回答的准确性和满意度19、在人工智能的迁移学习中，假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用到一个特定领域的小数据集上。以下哪种方法能够有效地利用预训练模型的知识？（）A.直接在新数据集上微调预训练模型B.重新训练一个新的模型，不使用预训练模型C.只使用预训练模型的最后一层输出D.抛弃预训练模型，完全依靠随机初始化训练20、在人工智能的应用中，自动驾驶是一个具有挑战性的领域。假设一辆自动驾驶汽车需要在复杂的交通环境中做出安全的驾驶决策，需要融合多种传感器的数据。以下关于传感器融合的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用卡尔曼滤波将不同传感器的数据进行融合，以获得更准确的车辆状态估计B.简单地将各个传感器的数据相加，作为最终的决策依据C.基于深度学习的方法，自动学习不同传感器数据之间的关系D.采用加权平均的方式，根据传感器的可靠性为其分配不同的权重21、人工智能中的计算机视觉技术能够让计算机理解和分析图像和视频内容。以下关于计算机视觉的描述，不准确的是（）A.目标检测、图像分类和语义分割是计算机视觉中的常见任务B.计算机视觉技术可以应用于自动驾驶、安防监控和工业检测等领域C.计算机视觉系统的性能完全取决于所使用的硬件设备，算法的优化作用不大D.深度学习算法的出现极大地推动了计算机视觉技术的发展22、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个图像分类模型的性能，以下关于评估指标的描述，正确的是：（）A.准确率是唯一可靠的评估指标，能够全面反映模型的性能B.召回率和精确率相互独立，没有关联C.F1值综合考虑了召回率和精确率，能够更全面地评估模型D.混淆矩阵只适用于二分类问题，对于多分类问题没有作用23、人工智能在农业领域的精准种植方面有潜在应用。假设利用人工智能监测农作物的生长状况，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.通过图像识别和传感器数据，实时获取农作物的生长参数B.基于数据分析预测病虫害的发生，及时采取防治措施C.人工智能可以完全自主地进行农作物的种植和管理，无需人工干预D.结合气象数据优化灌溉和施肥方案，提高资源利用效率24、在人工智能的语音处理领域，语音合成技术旨在生成自然流畅的人类语音。假设要开发一个能够为有声读物生成逼真语音的系统，需要考虑语音的韵律、语调等因素。以下哪种语音合成方法在生成高质量、富有表现力的语音方面表现更为突出？（）A.拼接式语音合成B.参数式语音合成C.基于深度学习的端到端语音合成D.基于规则的语音合成25、假设要构建一个能够自主学习并改进其性能的人工智能图像识别系统，用于识别不同种类的动物。在训练过程中，需要处理大量的图像数据，以下哪种机器学习算法可能最为适合？（）A.决策树B.支持向量机C.深度学习中的卷积神经网络D.朴素贝叶斯二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）谈谈人工智能在智能项目成本估算中的应用。2、（本题5分）说明人工智能在林业和生态保护中的作用。3、（本题5分）解释知识表示在人工智能中的重要性。4、（本题5分）简述智能客服的实现原理和优势。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究一个利用人工智能进行传统民间艺术表演形式创新的案例，分析其创新点和观众接受度。2、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能舞蹈教学评估系统，分析其如何评价学生的舞蹈学习成果。3、（本题5分）研究一个利用人工智能进行魔术效果设计的案例，分析其创意和视觉冲击力。4、（本题5分）研究一个基于人工智能的交通拥堵疏导策略生成系统，评估其效果和适应性。5、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能影视作品消费者满意度调查系统，分析其如何调查消费者的满意度。四、操作题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在Python中，运用强化学习算法（如Q-learning或SARSA），让智能体学