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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页华东师范大学《模式识别与机器学习》

2021-2022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15个小题,每小题2分,共30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、人工智能在医疗影像诊断中的应用不断发展。假设一个医院要引入人工智能辅助诊断系统来检测癌症。以下关于该应用的描述,哪一项是错误的?()A.能够提高诊断的准确性和效率,减少漏诊和误诊的情况B.可以与医生的经验和判断相结合,提供更全面的诊断依据C.人工智能诊断系统可以完全取代病理医生的工作,独立做出诊断结论D.需要经过严格的临床试验和验证,确保其安全性和有效性2、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3、在一个利用人工智能进行智能客服的系统中,为了提高回答的准确性和全面性,以下哪个方面的优化可能是关键的?()A.知识库的构建和更新B.自然语言处理模型的改进C.对话流程的设计D.以上都是4、在人工智能的应用于教育领域,个性化学习是一个重要的方向。假设我们要为学生提供个性化的学习路径推荐,以下关于个性化学习的说法,哪一项是不正确的?()A.需要根据学生的学习历史和特点进行定制B.完全依赖人工智能算法,不需要教师的参与C.可以提高学生的学习效率和效果D.要考虑学生的兴趣和能力差异5、在人工智能的对话系统中,假设需要根据用户的上下文和历史对话信息生成连贯且有针对性的回复。以下哪种方法能够更好地利用上下文信息?()A.使用循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)捕捉序列信息B.只关注当前输入的文本,不考虑历史信息C.对上下文信息进行简单的统计分析D.随机生成回复,不依赖上下文6、深度学习作为一种强大的人工智能技术,在图像识别领域取得了显著成果。假设要开发一个能够识别各种动物的图像识别系统,以下关于深度学习在该任务中的描述,哪一项是不正确的?()A.卷积神经网络(CNN)常用于图像特征提取和分类,能有效识别动物图像B.深度神经网络需要大量的标注图像数据进行训练,以提高识别准确率C.通过调整网络结构和参数,可以优化图像识别模型的性能D.深度学习模型一旦训练完成,就无需再进行优化和改进,能够始终保持高精度7、在自然语言处理领域,情感分析是一项常见的任务。假设要分析大量的在线商品评论,以确定消费者对产品的情感倾向是积极、消极还是中性。考虑到语言的复杂性和多义性,以及评论中可能存在的讽刺、反语等情况,以下哪种方法在进行情感分析时更为有效?()A.基于词典的方法,通过查找情感词来判断情感B.基于规则的方法,制定一系列的规则来判断情感C.深度学习方法,如使用卷积神经网络对文本进行建模D.人工阅读和判断,确保准确性8、在人工智能的自动驾驶领域,车辆需要根据周围环境的感知信息做出决策,如加速、减速、转弯等。假设车辆面临复杂的交通场景,包括多个车辆、行人、交通信号灯等,为了确保安全和高效的驾驶决策,以下哪种技术或方法是至关重要的?()A.基于规则的决策制定,遵循固定的交通规则B.深度学习模型,自动从大量数据中学习决策模式C.随机决策,根据概率选择行动D.不考虑其他车辆和行人,只关注自身车辆的状态9、在人工智能的文本分类任务中,假设要对大量的新闻文章进行分类,如政治、经济、体育等。以下关于特征提取的方法,哪一项是最常用的?()A.使用词袋模型,将文本表示为词的频率向量B.直接将原始文本作为输入,不进行任何特征提取C.运用句法分析,提取句子的结构特征D.仅考虑文本的标题,忽略正文内容10、人工智能在金融领域的应用包括风险评估、欺诈检测等。假设一家银行要利用人工智能进行客户信用评估。以下关于人工智能在金融领域应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分析客户的交易记录、信用历史等多维度数据来评估信用风险B.人工智能模型能够自适应地学习和更新,以适应不断变化的金融市场环境C.人工智能的决策结果完全可靠,不需要人类专家的监督和审核D.可以帮助金融机构降低成本,提高风险控制的准确性和效率11、人工智能中的知识图谱是一种结构化的知识表示方法。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱,以下哪个方面是需要重点考虑的?()A.事件的时间顺序B.事件的参与者C.事件的影响力评估D.以上都是12、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13、在人工智能的发展中,伦理和社会问题受到越来越多的关注。假设一个城市正在考虑大规模部署自动驾驶汽车。以下关于人工智能伦理问题的描述,哪一项是错误的?()A.自动驾驶汽车在面临道德困境时,如选择保护乘客还是行人,需要制定明确的决策规则B.人工智能的应用可能导致部分工作岗位的消失,但同时也会创造新的就业机会C.只要人工智能技术能够带来便利和效率,就无需考虑其可能产生的伦理和社会影响D.数据隐私和安全是人工智能应用中需要重点关注的伦理问题,需要采取措施保护用户的个人信息14、人工智能中的元学习技术旨在让模型能够快速适应新的任务和数据分布。假设要开发一个能够在不同领域的小样本学习任务中表现良好的元学习模型,以下哪种元学习方法在泛化能力和学习效率方面具有更大的潜力?()A.基于模型的元学习B.基于优化的元学习C.基于度量的元学习D.以上方法结合使用15、在人工智能的模型评估中,假设已经有了训练集、验证集和测试集。以下关于使用这些数据集的方法,哪一项是不正确的?()A.在训练集上训练模型,在验证集上调整超参数,在测试集上评估最终模型的性能B.将训练集、验证集和测试集混合在一起进行训练,以增加数据量C.只在训练集上训练模型,然后直接在测试集上评估性能D.多次使用测试集来评估模型,以确保结果的可靠性二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述准确率、召回率和F1值的计算和应用。2、(本题5分)谈谈人工智能在智能财务管理风险预警中的方法。3、(本题5分)说明人工智能在质量改进和持续优化中的策略。三、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用Scikit-learn中的逻辑回归算法,对电商用户的购买行为进行预测,判断用户是否会购买某一类商品。分析用户的历史购买数据、浏览记录和个人信息等特征,评估模型的预测能力和对不同用户群体的适应性。2、(本题5分)利用Python的OpenCV库,实现对图像的透视变换。给定一张图像和变换矩阵,进行透视变换操作,展示变换前后的图像效果。3、(本题5分)使用自然语言处理技术,对一段文本进行情感分析,判断其是积极、消极还是中性。使用深度学习模型或传统的机器学习方法,评估分析结果的准确性。4、(本题5分)运用Python中的PyTorch框架,构建一个基于图神经网络(GNN)的模型,对分子结构数据进行预测,例如预测分子的性质。5、(本题5分)基于Python的Scikit-learn库,使用K近邻(KNN)算法对一个包含手写数字图像的数据集进行分类。研究不同K值和

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