苏州大学应用技术学院《全网规划与部署》2022-2023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页苏州大学应用技术学院

《全网规划与部署》2022-2023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、在人工智能的情感计算中，需要从人的面部表情、语音语调、文字等多模态信息中识别情感。假设要综合分析这些多模态信息来准确判断一个人的情感状态，以下哪种融合方式是有效的？（）A.早期融合，在数据层面进行整合B.晚期融合，在决策层面进行整合C.不进行融合，分别处理每个模态的信息D.随机选择一种模态的信息进行分析2、人工智能中的情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下哪种方法可能不太适用？（）A.基于词典的方法B.基于机器学习的方法C.基于规则的方法D.基于人工判断的方法3、在人工智能的文本分类任务中，例如将新闻文章分类为政治、经济、体育等类别。假设数据集存在类别不平衡的问题，某些类别的样本数量远远多于其他类别。为了提高分类模型在这种情况下的性能，以下哪种方法是有效的？（）A.对少数类进行过采样，增加其数量B.对多数类进行欠采样，减少其数量C.使用不平衡数据直接训练模型，不做处理D.只关注样本数量多的类别，忽略少数类别4、在人工智能的发展中，数据的质量和数量对模型的训练和性能有着重要的影响。以下关于数据在人工智能中的作用的描述，不正确的是（）A.高质量、大规模的数据能够帮助模型学习到更准确和通用的模式B.数据清洗和预处理是提高数据质量的重要步骤，可以减少噪声和错误C.即使数据量较少，通过巧妙的算法设计和模型架构，也能训练出性能优异的人工智能模型D.数据的标注工作对于监督学习非常重要，准确的标注能够提高模型的学习效果5、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6、人工智能中的语音合成技术旨在将文本转换为自然流畅的语音。假设我们要为一款智能语音助手开发语音合成功能，以下关于语音合成的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过拼接预先录制的语音片段来实现B.基于深度学习的方法能够生成更自然的语音语调C.语音合成的质量只取决于声学模型D.韵律和情感的表达是语音合成中的重要挑战7、人工智能在气象预测中的应用具有挑战性。假设要利用人工智能模型预测未来几天的天气情况，以下关于数据预处理的步骤，哪一项是最重要的？（）A.对气象数据进行标准化处理，使其具有相同的量纲B.去除异常值和缺失值，保证数据的质量C.对数据进行降维处理，减少计算量D.随机打乱数据的顺序，增加数据的随机性8、人工智能在金融风险管理中的应用逐渐增多。假设要利用人工智能模型预测市场风险，以下关于模型评估指标的选择，哪一项是最重要的？（）A.准确率，即模型正确预测的比例B.召回率，即模型正确识别出风险的比例C.F1值，综合考虑准确率和召回率D.均方误差，衡量模型预测值与实际值之间的差异9、当利用人工智能进行音乐创作，生成具有创新性和艺术价值的音乐作品，以下哪种方法和技术可能会被运用？（）A.基于模板的生成B.基于风格迁移C.基于生成模型D.以上都是10、人工智能在教育领域有潜在的应用价值。假设要开发一个个性化学习系统，能够根据学生的学习情况提供定制的学习计划。以下关于收集学生学习数据的方法，哪一项是需要谨慎处理的？（）A.跟踪学生在在线学习平台上的学习时间、答题情况等B.收集学生的个人兴趣爱好和家庭背景等信息C.分析学生的作业和考试成绩，了解其知识掌握程度D.通过问卷调查了解学生的学习风格和偏好11、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市正在考虑广泛部署人工智能监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，正确的是：（）A.只要人工智能系统能够提高安全性，就无需考虑其可能对个人隐私造成的侵犯B.在部署人工智能系统时，不需要考虑公平性和透明度，只要结果有效就行C.应该在开发和使用人工智能技术时，遵循伦理原则，制定相关法规和政策，以确保其有益和无害的应用D.人工智能的伦理问题是次要的，技术发展才是关键，伦理可以在后期考虑12、自然语言处理是人工智能的重要领域之一，涉及到文本分类、机器翻译等多个任务。假设要构建一个能够自动将英语文章翻译成中文的系统，需要考虑语言的语法、语义和上下文等复杂因素。以下哪种技术或方法在机器翻译中能够更好地捕捉语言的长距离依赖关系和语义表示？（）A.基于规则的翻译方法B.统计机器翻译C.神经机器翻译（NMT）D.词袋模型13、在人工智能的模型评估中，除了准确率和召回率等常见指标，以下哪种指标对于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，综合考虑准确率和召回率B.均方误差，用于回归问题C.混淆矩阵，详细展示分类结果D.以上都是14、假设在一个智能交通系统中，需要利用人工智能算法来优化交通信号灯的控制，以减少交通拥堵和提高道路通行效率。考虑到实时交通流量的变化和复杂的道路网络，以下哪种技术可能是核心？（）A.深度学习预测交通流量B.传统的数学优化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡罗模拟15、人工智能中的语音识别技术在许多领域都有应用，如语音助手和智能客服。假设正在改进一个语音识别系统的性能，以下关于语音识别的描述，正确的是：（）A.语音识别的准确率只取决于声学模型，语言模型对其影响不大B.环境噪声对语音识别的结果没有显著影响，系统可以自动过滤噪声C.不断优化声学模型和语言模型，并结合大量的语音数据进行训练，可以提高语音识别的准确率D.语音识别系统不需要考虑不同人的口音和语速差异，能够统一处理16、在人工智能的发展历程中，机器学习算法起到了关键作用。假设我们要开发一个能够预测股票价格走势的模型，需要处理大量的历史交易数据和财务报表等信息。以下关于选择机器学习算法的考虑，哪一项是最为重要的？（）A.选择简单直观的线性回归算法，因为其易于理解和解释B.采用复杂的深度学习算法，如卷积神经网络，以捕捉数据中的复杂模式C.运用决策树算法，其能够生成易于理解的规则D.随机选择一种算法，碰碰运气17、在人工智能的应用场景中，比如医疗诊断领域，要开发一个能够根据患者的症状、检查结果和病史准确预测疾病的系统。为了实现高精度的预测，以下哪种因素可能起到决定性作用？（）A.数据的质量和数量B.算法的复杂度C.计算资源的多少D.模型的训练时间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、在人工智能的自动驾驶感知任务中，假设需要同时处理来自多个传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的数据。以下哪种融合方式能够更有效地综合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征层面进行融合B.中期融合，在决策层面进行融合C.晚期融合，在结果层面进行融合D.随机选择一种传感器的数据作为主要依据20、在人工智能的强化学习中，假设智能体在探索环境时面临高风险的动作选择，以下哪种策略能够平衡探索和利用，以实现更好的学习效果？（）A.ε-贪心策略，以一定概率随机选择动作B.始终选择最优动作，不进行探索C.随机选择动作，不考虑之前的经验D.只在初始阶段进行探索，之后完全利用21、在人工智能的图像生成任务中，生成对抗网络（GAN）表现出色。假设要生成逼真的人物肖像，以下哪个因素对于生成效果的影响最为关键？（）A.判别器的精度B.生成器的网络结构C.训练数据的质量和多样性D.优化算法的选择22、图像识别是人工智能的一个重要应用领域。假设一个安防系统需要通过摄像头实时识别出特定的人物或物体。以下关于图像识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.深度学习算法在图像识别中表现出色，能够自动学习图像的特征B.图像识别系统需要大量的标注数据进行训练，以提高识别准确率C.图像的光照、角度和背景变化等因素会对识别结果产生较大影响D.一旦图像识别模型训练完成，就无需再进行更新和改进，可以一直准确识别各种新的图像23、在人工智能的算法选择中，需要根据具体问题和数据特点进行决策。假设要解决一个分类问题，数据具有高维度和复杂的非线性关系，以下关于算法选择的描述，正确的是：（）A.线性分类算法如逻辑回归一定能够处理这种复杂的数据，无需考虑其他算法B.决策树算法在处理高维度和非线性数据时总是表现最佳C.深度学习中的卷积神经网络（CNN）对于处理图像等具有空间结构的数据效果显著，但对于一般的高维数据可能不太适用D.支持向量机（SVM）结合核函数能够有效地处理非线性分类问题，是一个合适的选择24、在一个利用人工智能进行能源管理的系统中，例如优化建筑物的能源消耗或电网的调度，以下哪个方面的考虑可能是至关重要的？（）A.实时数据采集和处理B.精准的预测模型C.多目标优化策略D.以上都是25、在人工智能的药物研发中，机器学习可以辅助药物分子的设计和筛选。假设要开发一种治疗特定疾病的新药，以下哪种机器学习方法可能最有助于找到潜在的有效分子结构？（）A.分类算法B.回归分析C.聚类分析D.强化学习二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释人工智能在智能营销活动策划中的策略。2、（本题5分）简述人工智能在培训与发展中的作用。3、（本题5分）解释人工智能在智能营销精准定位中的策略。4、（本题5分）简述机器学习在人工智能中的地位和作用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）剖析某智能民间戏曲舞台布景设计系统中人工智能的创意和视觉效果。2、（本题5分）分析一个基于人工智能的茶叶品质分级系统，探讨其分级标准和准确性。3、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能书法产业发展研究系统，探讨其如何促进书法产业的发展。4、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐人才评估与发展系统，讨论其如何评估音乐人才的潜力和发展方向。5、（本题5分）剖析一个利用人工智能进行城市规划的案例，包括数据分析和方案生成。四、操作题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）借助Scikit-learn库中