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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页北京邮电大学

《人工智能与机器伦理》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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2、在机器学习中,监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式。考虑一个场景,我们有大量未标记的图像数据,希望从中发现一些潜在的模式和结构。以下哪种机器学习方法更适合这种情况?()A.线性回归B.决策树C.聚类分析D.逻辑回归3、在人工智能的语音情感识别中,以下哪个特征对于准确判断情感可能最具挑战性?()A.语音的语调B.语音的语速C.说话人的口音D.背景噪音4、在人工智能的图像语义分割任务中,需要将图像中的每个像素分配到不同的类别,例如将一幅街景图像中的道路、建筑物、车辆等区分开来。假设图像中的物体边界模糊、类别多样,以下哪种方法能够提高语义分割的精度?()A.使用更高分辨率的图像进行训练B.采用简单的分割算法,降低计算复杂度C.忽略物体边界的像素,只关注主要区域D.不进行任何预处理,直接对原始图像进行分割5、在人工智能的异常检测任务中,例如检测网络中的异常流量或金融交易中的欺诈行为。假设正常数据的模式较为复杂,而异常数据相对较少且具有多样性。以下哪种方法在这种情况下更适合进行异常检测?()A.基于统计的方法,设定阈值判断异常B.无监督学习方法,自动发现异常模式C.监督学习方法,使用有标注的异常数据进行训练D.人工检查所有数据,识别异常6、人工智能中的自动规划和调度问题在许多领域都有应用,如生产制造、物流配送等。假设一个工厂要安排生产任务,需要考虑机器的可用性、订单的优先级和交货日期等约束条件。以下哪种自动规划算法在处理这种复杂的约束满足问题上最为高效?()A.A*算法B.遗传算法C.模拟退火算法D.蚁群算法7、在人工智能的自然语言生成任务中,预训练语言模型如GPT-3取得了显著进展。假设要使用预训练语言模型生成一篇新闻报道,以下哪个步骤是最重要的?()A.选择合适的预训练模型B.对模型进行微调C.设计输入的提示信息D.评估生成的文本质量8、人工智能中的智能监控系统在安防、交通等领域发挥着重要作用。假设我们要在一个大型商场部署智能监控系统,以下关于智能监控的功能,哪一项是不准确的?()A.实时检测异常行为B.自动识别人员身份C.预测潜在的安全威胁D.智能监控系统不需要考虑隐私保护问题9、人工智能中的迁移学习可以利用已有的预训练模型来加速新任务的学习。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型迁移到医学图像分析任务中,以下关于迁移学习的步骤,哪一项是不准确的?()A.冻结预训练模型的部分层,只训练特定任务相关的层B.直接在新的医学图像数据集上微调整个预训练模型C.对新的数据集进行数据增强,以增加数据的多样性D.分析预训练模型和新任务之间的差异,选择合适的迁移策略10、人工智能在医疗领域的应用日益广泛,假设一家医院正在考虑引入人工智能辅助诊断系统。该系统通过分析大量的医疗影像和病历数据来提供诊断建议。以下关于人工智能在医疗诊断中应用的描述,哪一项是不正确的?()A.人工智能可以快速处理和分析海量的医疗数据,提高诊断效率B.它能够发现人类医生可能忽略的细微模式和特征,提高诊断的准确性C.人工智能诊断系统完全可以替代人类医生,独立做出最终的诊断决策D.可以为医生提供参考和补充信息,帮助医生做出更全面和准确的诊断11、人工智能在智能推荐系统中的应用越来越普遍。假设要为一个电商平台开发推荐系统,以下关于考虑用户兴趣动态变化的方法,哪一项是最重要的?()A.定期重新训练模型,以反映用户兴趣的最新变化B.只根据用户的历史购买记录进行推荐,不考虑近期行为C.为用户推荐始终不变的热门商品,不考虑其个人兴趣D.随机推荐商品,期望能够满足用户的动态兴趣12、在人工智能的研究中,可解释性是一个重要的问题。假设我们训练了一个复杂的深度学习模型用于医疗诊断,但是其决策过程难以理解。那么,以下关于模型可解释性的说法,哪一项是不正确的?()A.可解释性对于建立用户信任至关重要B.一些可视化技术可以帮助理解模型的内部工作机制C.为了追求高精度,模型的可解释性可以被牺牲D.可解释性有助于发现模型可能存在的偏差和错误13、人工智能中的预训练语言模型,如GPT-3,引起了广泛关注。假设要利用预训练语言模型进行特定任务的微调。以下关于预训练语言模型的描述,哪一项是不正确的?()A.预训练语言模型在大规模通用语料上学习了语言的通用知识和模式B.微调时可以使用少量的特定任务数据,快速适应新的任务C.预训练语言模型的参数规模越大,性能一定越好D.可以根据具体需求对预训练语言模型的输出进行进一步的处理和优化14、在人工智能的发展中,硬件的支持对于提高计算效率和性能至关重要。假设要训练一个大规模的深度学习模型,需要快速处理海量的数据。以下哪种硬件架构或设备在加速模型训练方面具有显著的优势?()A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA15、人工智能在金融欺诈检测中的应用能够提高防范能力。假设一个金融机构要利用人工智能检测欺诈行为,以下关于其应用的描述,哪一项是不正确的?()A.分析交易数据中的异常模式和行为特征,识别潜在的欺诈B.实时监测和预警,及时采取措施阻止欺诈交易C.人工智能可以完全杜绝金融欺诈的发生,无需其他防范手段D.结合规则引擎和机器学习算法,提高检测的准确性和适应性16、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17、在人工智能的智能客服应用中,需要快速准确地回答用户的问题。假设用户的问题类型多样,包括咨询、投诉、技术问题等。为了提高智能客服的回答质量和效率,以下哪种技术或策略是重要的?()A.建立大规模的问题库和标准答案B.运用自然语言生成技术生成回答C.引导用户提出更简单的问题D.对复杂问题直接拒绝回答18、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术。以下关于联邦学习的说法,不正确的是()A.联邦学习可以在保护数据隐私的前提下,实现多个参与方之间的模型训练和共享B.解决了数据在不同机构之间难以流通和共享的问题C.联邦学习的通信开销较大,限制了其在大规模数据上的应用D.联邦学习技术已经非常成熟,不存在任何技术挑战和安全风险19、人工智能在制造业中的应用可以提高生产效率和产品质量。假设一家工厂使用人工智能进行质量检测。以下关于人工智能在制造业中的应用描述,哪一项是不正确的?()A.通过机器视觉技术检测产品表面的缺陷和瑕疵B.利用数据分析预测设备的故障,提前进行维护C.人工智能可以完全自主地优化生产流程,无需人工干预D.与机器人技术结合,实现自动化生产和装配20、人工智能在金融风险预测中具有应用潜力。假设要预测股票市场的波动,以下哪种数据来源可能对预测结果的准确性提升帮助最小?()A.公司的财务报表B.社交媒体上的舆论C.历史天气数据D.宏观经济指标21、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。假设要为一个特定领域构建知识图谱,以下关于数据来源的选择,哪一项是最关键的?()A.只选择权威的学术文献和研究报告,确保知识的准确性B.广泛收集互联网上的各种信息,包括社交媒体和博客等C.结合行业专家的经验和知识,以及相关的数据库和文档D.随机选择一些数据来源,不进行筛选和评估22、在人工智能的计算机视觉任务中,目标跟踪是一个具有挑战性的问题。假设我们要跟踪一个在人群中移动的人物,以下关于目标跟踪的方法,哪一项是不准确的?()A.基于特征匹配的方法B.基于深度学习的方法C.基于粒子滤波的方法D.目标跟踪不需要考虑光照和遮挡的影响23、在人工智能的伦理和法律问题中,算法偏见是一个需要关注的重点。假设一个招聘用的人工智能系统由于数据偏差导致对某些特定群体的不公平筛选。以下哪种方法在发现和纠正算法偏见方面最为重要?()A.算法审计B.数据清洗和预处理C.引入多样化的数据集D.以上方法综合运用24、人工智能中的机器翻译是一项具有挑战性的任务。假设我们要将一段中文文本翻译成英文,以下关于机器翻译的挑战,哪一项是不正确的?()A.词汇的多义性B.语法结构的差异C.文化背景的不同D.机器翻译的质量已经超越了人类翻译25、人工智能在能源管理领域有潜在应用。假设一个智能电网要利用人工智能优化电力分配,以下关于其应用的描述,哪一项是不正确的?()A.分析用户用电模式和需求,实现精准的电力调度B.预测电力负荷变化,提前做好发电和储能规划C.人工智能可以完全自主地管理电网,不需要人工干预和调控D.考虑可再生能源的波动性,优化能源组合,提高电网稳定性二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述人工智能系统的安全性考量。2、(本题5分)简述人工智能在智能质量追溯中的技术。3、(本题5分)解释人工智能在循环经济和资源回收中的作用。4、(本题5分)解释情感计算在人工智能中的研究内容。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析一个利用人工智能进行智能物流包装优化系统,探讨其如何根据货物特性选择合适包装材料和方式。2、(本题5分)分析一个利用人工智能进行智能民间艺术传承保护系统,探讨其如何记录和传承民间艺术。3、(本题5分)以某智能手机中的人脸识别解锁功能为例,研究人工智能技术在其中的应用。4、(本题5分)剖析某智能森林火灾预警系统中人工智能的火源监测和预警响应机制。5、(本题5分)研究一个使用人工智能的智能舞蹈人才选拔系统,分析其如何从众多候选人中挑选优秀舞蹈人才。四、操作题(本大题共3个小

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