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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页重庆财经学院
《智慧城市》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、人工智能在制造业中的应用可以提高生产效率和质量。以下关于人工智能在制造业应用的说法,不正确的是()A.可以实现生产过程的自动化监控和故障预测,减少停机时间B.能够优化生产流程和资源配置,降低生产成本C.人工智能在制造业的应用需要大量的前期投资,但长期来看效益显著D.制造业中的所有环节都已经实现了人工智能的全面应用,不存在尚未被覆盖的领域2、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3、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4、在人工智能的发展中,数据的质量和数量对模型的性能有着重要影响。假设我们要训练一个用于预测股票价格的模型,以下关于数据的说法,哪一项是正确的?()A.越多的数据一定能带来越好的模型性能B.数据中的噪声和错误对模型影响不大C.数据的分布和代表性比数量更重要D.不需要对数据进行预处理和清洗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、假设要开发一个能够在复杂的商业环境中进行智能决策支持的人工智能系统,例如投资决策或市场策略制定,以下哪种技术和知识的融合可能是必要的?()A.数据分析和领域专家知识B.机器学习算法和经济学原理C.深度学习模型和管理学理论D.以上都是7、人工智能中的生成对抗网络(GAN)在图像生成、数据增强等方面表现出色。假设我们想要生成逼真的人脸图像,使用GAN来实现。那么,以下关于GAN的描述,哪一项是错误的?()A.由生成器和判别器两个部分组成,它们通过相互对抗来学习B.生成器的目标是生成尽可能逼真的假样本,以欺骗判别器C.判别器的能力越强,生成器就越难学习到有效的特征D.GAN的训练过程是稳定的,不会出现模式崩溃等问题8、生成对抗网络(GAN)是一种新兴的人工智能技术。假设要使用GAN生成逼真的图像。以下关于生成对抗网络的描述,哪一项是不准确的?()A.GAN由生成器和判别器组成,两者通过对抗训练不断优化B.生成器负责生成假样本,判别器负责判断样本的真假C.GAN可以生成具有高度创造性和多样性的新数据D.GAN的训练过程非常稳定,不会出现模式崩溃等问题9、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10、在人工智能的自然语言生成任务中,如何生成连贯、有逻辑的文本是一个挑战。假设要开发一个能够自动撰写新闻报道的系统,需要考虑文章的结构、语法和语义的一致性。以下哪种方法或技术在提高文本生成质量方面最为关键?()A.预训练语言模型B.强化学习中的奖励机制C.语法规则约束D.以上方法结合使用11、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12、人工智能中的生成对抗网络(GAN)具有强大的生成能力。假设使用GAN生成逼真的图像,以下关于GAN的描述,哪一项是不正确的?()A.GAN由生成器和判别器组成,两者通过对抗训练不断优化B.GAN可以学习到数据的分布特征,从而生成新的、与真实数据相似的样本C.GAN生成的图像在质量和真实性上可以与真实拍摄的图像完全无法区分D.调整GAN的网络结构和训练参数可以影响生成图像的效果13、对于一个智能聊天机器人,需要理解用户输入的自然语言并生成合理的回复。假设用户提出了一个复杂且含义模糊的问题,聊天机器人要准确理解用户的意图并提供有用的回答。以下哪种技术或方法对于提高聊天机器人的理解和生成能力是关键的?()A.构建大规模的语料库,通过匹配来生成回复B.运用深度学习模型,如Transformer架构进行训练C.基于模板的回复生成,限制回复的多样性D.不考虑上下文,只根据问题的关键词生成回复14、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15、当利用人工智能进行欺诈检测,例如在金融交易中识别异常行为,以下哪种特征和模型可能是关键的因素?()A.用户行为特征B.交易模式特征C.复杂的深度学习模型D.以上都是二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明模拟退火算法的工作机制。2、(本题5分)谈谈人工智能中的自然语言处理技术。3、(本题5分)解释人工智能在智能仓储布局优化中的应用。三、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)在Python中,运用花朵授粉算法优化一个复杂工程问题。设置算法参数,展示优化结果和收敛曲线。2、(本题5分)使用Python的PyTorch框架,搭建一个基于Transformer架构的情感分析模型,能够处理多语言文本的情感分析。3、(本题5分)利用Scikit-learn中的K-Means聚类算法,对客户行为数据进行细分。为精准营销提供依据。4、(本题5分)运用Python中的OpenCV库,实现对多摄像头视频的同步处理和分析,例如检测不同视角下的同一目标。5、(本题5分)使用Python的PyTorch框架,搭建一个基于注意力机制的图像生成模型,能够控制生成图像的颜色、形状等特征。
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