琼台师范学院《全栈开发课程设计》2022-2023学年第一学期期末试卷

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《全栈开发课程设计》2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、知识图谱是人工智能中用于表示知识和关系的一种技术。假设一个智能问答系统基于知识图谱来回答用户的问题。以下关于知识图谱的描述，哪一项是错误的？（）A.知识图谱将实体、关系和属性以图的形式组织起来，便于知识的表示和查询B.可以通过从大量文本中自动抽取信息来构建知识图谱C.知识图谱中的知识是固定不变的，一旦构建完成就无需更新D.结合自然语言处理技术，能够实现基于知识图谱的智能问答和推理2、人工智能中的无监督学习可以发现数据中的隐藏模式和结构。以下关于无监督学习的描述，不正确的是（）A.聚类分析和主成分分析是常见的无监督学习方法B.无监督学习不需要事先标注数据，能够自动从数据中学习特征C.无监督学习的结果通常难以解释和评估，应用范围相对较窄D.可以用于数据预处理、特征提取和异常检测等任务3、人工智能中的情感计算旨在让计算机理解和处理人类的情感。假设我们要开发一个能够根据用户的语音和文本判断其情感状态的系统，以下关于情感计算的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析语音的语调、语速等特征来判断情感B.文本情感分析通常依赖于情感词典和机器学习算法C.情感计算的准确性完全取决于数据的质量和规模D.多模态情感分析结合了语音、文本、面部表情等多种信息源4、人工智能中的异常检测技术在许多领域都有需求，如网络安全、工业监控等。假设要在一个大型网络中检测异常的流量模式，需要能够快速发现潜在的威胁。以下哪种异常检测方法在处理高维、动态的数据时表现更为出色？（）A.基于统计的方法B.基于聚类的方法C.基于深度学习的方法D.以上方法结合使用5、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6、人工智能中的多模态学习旨在融合多种不同类型的数据，如图像、文本和音频。假设要开发一个能够同时理解图像和文本内容的系统，以下哪个挑战是最突出的？（）A.数据的标注和对齐B.模型的训练效率C.不同模态数据的特征提取D.模型的可扩展性7、人工智能在农业领域的应用可以帮助提高农作物产量和质量。假设要开发一个能够监测农作物病虫害的系统，以下关于数据采集的方式，哪一项是最有效的？（）A.依靠农民的人工观察和报告，将信息输入系统B.使用无人机搭载的图像传感器，定期拍摄农田图像C.仅在农作物出现明显病虫害症状时进行数据采集D.随机选择农田的部分区域进行数据采集，以节省成本8、人工智能中的异常检测技术可以在数据中发现不符合正常模式的样本。假设要在网络流量数据中检测异常行为，以下哪个因素对于检测算法的选择影响最大？（）A.数据的维度B.异常行为的类型C.数据的分布特征D.计算资源的可用性9、人工智能在智能交通系统中的应用可以改善交通流量和安全性。假设要开发一个能够实时优化交通信号灯的系统，以下关于考虑交通状况多样性的方法，哪一项是最关键的？（）A.只考虑当前道路的车流量，不考虑周边道路的情况B.综合考虑不同时间段、天气条件和特殊事件等对交通的影响C.按照固定的模式设置交通信号灯，不进行实时调整D.忽略行人的需求，只关注车辆的通行10、人工智能中的多智能体系统是由多个相互作用的智能体组成的。假设在一个物流配送场景中，多个配送车辆作为智能体需要协同工作以优化配送路线。那么，以下关于多智能体系统的特点，哪一项是不正确的？（）A.智能体之间需要进行有效的通信和协调B.单个智能体的决策会影响整个系统的性能C.多智能体系统总是能够达到全局最优解D.智能体可以具有不同的目标和策略11、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12、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13、在人工智能的发展中，模型的评估指标至关重要。以下关于人工智能模型评估指标的描述，不准确的是（）A.准确率、召回率和F1值常用于分类任务的评估B.均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）常用于回归任务的评估C.评估指标的选择只取决于数据的类型，与具体的应用场景无关D.可以结合多个评估指标来全面评估模型的性能14、在人工智能的艺术创作中，以下哪种方式可能会引发关于作品原创性和版权的争议？（）A.基于已有作品的风格进行模仿创作B.使用人工智能生成全新的艺术作品C.人类艺术家与人工智能共同创作D.以上都有可能15、人工智能中的可解释性是一个重要的研究方向。假设要解释一个深度学习模型的决策过程和输出结果，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（）A.深度学习模型的内部运作非常复杂，无法进行任何形式的解释B.特征重要性分析可以帮助理解模型对输入特征的依赖程度C.可视化技术只能展示模型的结构，不能解释模型的决策逻辑D.模型可解释性对于实际应用没有太大意义，只要模型性能好就行16、人工智能中的异常检测是一项重要任务。假设要在一个工业生产过程中检测出异常的数据点，以下关于异常检测方法的描述，正确的是：（）A.基于统计的异常检测方法适用于所有类型的数据，准确性高B.基于机器学习的异常检测模型需要大量的正常数据进行训练C.深度学习的异常检测方法能够自动发现数据中的隐藏模式，无需人工特征工程D.以上方法在不同的应用场景中都有各自的优缺点，需要根据实际情况选择17、在人工智能的推荐系统中，例如为用户推荐电影、音乐或商品，需要考虑用户的历史行为、偏好和当前的情境信息。假设一个用户的兴趣偏好经常变化，以下哪种方法能够更好地适应这种动态的用户偏好？（）A.基于协同过滤的推荐，依赖其他用户的行为B.基于内容的推荐，分析物品的特征C.混合推荐，结合多种推荐方法D.始终使用固定的推荐策略，不进行调整18、人工智能中的伦理原则包括公平、透明、可解释等。假设一个招聘系统使用人工智能算法筛选简历，以下哪种情况可能违反伦理原则？（）A.算法基于候选人的教育背景和工作经验进行筛选B.算法的决策过程对用户不可见C.算法对不同性别和种族的候选人一视同仁D.算法能够解释其筛选结果的依据19、在强化学习中，“Q-learning”算法通过估计什么来进行决策？（）A.状态价值B.动作价值C.策略D.奖励20、在人工智能的研究中，迁移学习是一种有效的技术。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用于医学图像分析，以下关于迁移学习的描述，正确的是：（）A.可以直接将原模型应用于新的医学图像任务，无需任何调整B.由于数据领域差异较大，迁移学习在这种情况下不可能有效C.对原模型进行适当的微调，并利用少量的医学图像数据进行再训练，可以提高模型在新任务上的性能D.迁移学习只能应用于相似的数据类型和任务，不能跨越不同领域21、在人工智能的自然语言处理领域中，当需要开发一个能够准确理解和生成人类语言的智能系统，以用于智能客服回答各种复杂的问题时，以下哪种技术或方法通常是关键的基础？（）A.词法分析B.句法分析C.语义理解D.语用分析22、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23、在人工智能的发展历程中，深度学习技术的出现带来了重大突破。假设我们正在研究图像识别任务，需要对大量的图像数据进行训练，以识别不同的物体和场景。深度学习中的卷积神经网络（CNN）在处理图像数据时具有独特的优势。那么，以下关于卷积神经网络的描述，哪一项是不正确的？（）A.能够自动提取图像的特征，减少了人工特征工程的工作量B.可以处理任意大小的图像输入，无需对图像进行预处理C.其训练过程需要大量的计算资源和时间D.对于复杂的图像分类任务，准确率通常高于传统机器学习算法24、在人工智能的文本分类任务中，除了传统的机器学习算法，深度学习方法也取得了很好的效果。以下关于文本分类中深度学习方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以自动学习文本的特征表示B.对于长文本的处理能力优于短文本C.不需要进行特征工程D.训练数据量越大，效果一定越好25、人工智能中的联邦学习可以在保护数据隐私的前提下进行模型训练。假设多个机构想要合作训练一个模型，但又不想共享原始数据，以下哪个技术是联邦学习的核心？（）A.加密通信B.模型参数的加密共享和聚合C.分布式计算框架D.数据脱敏26、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个智能机器人需要在迷宫中找到出口，通过与环境的交互获得奖励。在这种情况下，以下关于强化学习算法的选择，哪一项是最合适的？（）A.Q-learning算法，通过估计状态-动作值函数来选择最优动作B.策略梯度算法，直接优化策略以最大化期望回报C.蒙特卡罗方法，通过随机采样来估计价值函数D.以上算法都不合适，应该选择其他方法27、在人工智能的强化学习应用中，比如训练一个智能体在游戏中获得高分，以下哪个因素对于学习效果和收敛速度可能具有重要影响？（）A.奖励函数的设计B.策略网络的架构C.环境的复杂度D.以上都是28、人工智能在医疗领域的应用不断拓展。假设利用人工智能辅助医生进行疾病诊断，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.人工智能可以分析医学影像，帮助医生发现潜在的病变B.基于大数据的人工智能模型能够提供更准确的诊断建议，但不能取代医生的最终判断C.人工智能在医疗中的应用可以完全避免误诊和漏诊的情况发生D.医生和人工智能系统的合作可以提高医疗效率和质量29、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30、人工智能在金融领域的应用越来越广泛，如风险评估、投资决策和欺诈检测等。以下关于人工智能在金融领域应用的描述，不准确的是（）A.可以通过分析大量的金融数据，更准确地评估风险和预测市场趋势B.能够为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合C.人工智能在金融领域的应用完全消除了风险和错误，保障了金融交易的绝对安全D.金融机构在采用人工智能技术时，需要考虑合规性和监管要求二、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用OpenCV和深度学习模型，实现对行人的姿态估计和动作预测。从视频中提取行人的骨骼关节点信息，分析姿态和动作的变化趋势，预测未来的动作，评估预测的准确性和实时性。2、（本题5分）利用Python中的Scikit-learn库，实现OPTICS聚类算法对数据进行层次聚类，分析不同参数对聚类结果的影响。3、（本题5分）运用深度学习框架构建一个语音合成模型，将文本转换为自然流畅的语音，提高合成质量。4、（本题5分）基于Python的Scikit-learn库，使用层次聚类算法对一个客户细分数据集进行客户群体划分。通过可视化聚类结果，分析不同客户群体的特征和行为模式。5、（本题5分）利用Python的PyTorch框架，搭建一个长短时记忆网络（LSTM）模型，对文本情感进行分类。对文本数据进行词向量表示，使用正则化技术防止过拟合，在测试集上评估模型的