重庆理工大学《智能硬件系统开发技术》2022-2023学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页重庆理工大学

《智能硬件系统开发技术》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20个小题，每小题2分，共40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、在人工智能的自然语言生成任务中，需要生成连贯和有意义的文本。假设要开发一个能够自动生成新闻报道的系统，以下关于自然语言生成的描述，正确的是：（）A.随机生成单词和句子的组合就能够产生有逻辑和可读性的新闻报道B.仅仅依靠语言模型的概率预测，不考虑语义和上下文信息，也能生成高质量的文本C.利用深度学习模型学习大量的新闻文本数据，并结合语义理解和规划，可以生成较为准确和流畅的新闻报道D.自然语言生成系统不需要考虑语言的风格和体裁，能够生成通用的文本2、在人工智能的语音识别任务中，需要克服许多挑战。假设要开发一个能够在嘈杂环境中准确识别语音的系统，以下关于解决噪声问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用麦克风阵列技术，对多个麦克风采集的信号进行处理，增强有用信号，抑制噪声B.采用深度学习中的降噪自编码器，对输入的语音信号进行预处理，去除噪声C.完全忽略噪声，只关注语音的关键特征D.利用语音增强算法，提高语音的信噪比3、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4、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5、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6、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7、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8、在人工智能的发展过程中，伦理原则的制定至关重要。假设要制定人工智能伦理原则，以下关于其制定的描述，哪一项是不正确的？（）A.应考虑公平、公正、透明、可解释等原则，保障公众利益B.伦理原则应随着技术的发展和应用不断更新和完善C.制定伦理原则只需考虑技术层面的问题，无需考虑社会和文化因素D.广泛征求各界意见，确保伦理原则的合理性和可行性9、在人工智能的语音识别领域，假设要开发一个能够准确识别不同口音和背景噪声下的语音识别系统，以下关于语音识别技术的描述，正确的是：（）A.语音识别系统只需要对清晰、标准的语音进行训练，就能应对各种复杂情况B.增加训练数据中的口音和噪声样本可以提高系统在复杂环境下的识别能力C.语音识别的准确率只取决于声学模型，与语言模型无关D.现有的语音识别技术已经能够达到100%的准确率，无需进一步改进10、人工智能中的迁移学习技术可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下哪种迁移学习策略最有可能取得较好的效果？（）A.直接使用原模型进行预测B.微调原模型的部分层C.重新训练一个新的模型D.对原模型进行压缩11、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12、在人工智能的知识图谱构建中，例如整合多个领域的知识并建立关联，以下哪种方法和工具可能是常用的？（）A.本体论和语义网技术B.信息抽取和实体识别C.关系抽取和图数据库D.以上都是13、知识图谱在人工智能中用于整合和表示知识。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱构建的描述，正确的是：（）A.可以随意收集和整合信息，无需对知识的准确性和可靠性进行验证B.知识图谱的结构和关系定义不重要，只要包含大量的数据就行C.构建知识图谱需要对知识进行精心的组织和关联，以支持有效的查询和推理D.知识图谱一旦构建完成，就无需更新和维护，因为知识是固定不变的14、在人工智能的应用中，自动驾驶是一个具有挑战性的领域。假设一辆自动驾驶汽车需要在复杂的交通环境中做出安全、高效的驾驶决策。那么，以下关于自动驾驶中的人工智能技术，哪一项是不准确的？（）A.需要依靠多种传感器获取环境信息，如摄像头、激光雷达等B.基于深度学习的目标检测算法可以准确识别道路上的行人和车辆C.自动驾驶系统一旦训练完成，就不需要再进行更新和改进D.决策算法需要考虑交通规则、道德伦理等多方面因素15、在人工智能的模型训练中，超参数的调整是一个关键步骤。假设正在训练一个用于文本生成的循环神经网络（RNN），以下关于超参数选择的方法，哪一项是不太可取的？（）A.基于经验和直觉，随机选择一组超参数进行试验B.使用网格搜索或随机搜索等方法，系统地尝试不同的超参数组合C.借鉴已有的相关研究和实践中常用的超参数设置D.利用自动超参数调整工具，如Hyperopt，根据验证集的性能自动寻找最优超参数16、人工智能在气象预测中的应用可以提高预测的准确性和精细化程度。假设要开发一个能够预测局部地区短期天气变化的人工智能模型，需要考虑多种气象因素的相互作用。以下哪种模型架构和训练方法在处理这种复杂的时空数据方面表现更为出色？（）A.循环神经网络（RNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.门控循环单元（GRU）D.以上模型结合使用17、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18、深度学习在近年来取得了显著的成果，特别是在图像识别和语音识别等领域。以下关于深度学习的叙述，不准确的是（）A.深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动从数据中学习特征B.深度学习模型需要大量的训练数据和强大的计算资源来进行训练C.深度学习可以解决传统机器学习方法难以处理的复杂问题，如语义理解和情感分析D.深度学习模型的结构和参数一旦确定，就无法根据新的数据进行调整和优化19、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术手段。以下关于迁移学习的描述，不正确的是（）A.迁移学习可以利用已有的预训练模型和知识，在新的任务和数据上进行微调B.迁移学习能够减少新任务中的数据标注工作量和训练时间C.迁移学习只能在相似的领域和任务中应用，无法跨越不同的领域D.合理运用迁移学习可以提高模型的泛化能力和性能20、在人工智能的发展中，可解释性是一个重要的研究方向。假设一个用于信用评估的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（）A.复杂的人工智能模型不需要具备可解释性，只要预测结果准确就行B.可解释性只对研究人员有意义，对于实际应用中的用户不重要C.通过特征重要性分析和可视化等方法，可以提高人工智能模型的可解释性，增强用户对模型决策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解释清楚，不存在无法解释的黑盒部分二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述循环神经网络在处理序列数据中的应用。2、（本题5分）谈谈人工智能在智能供应链合作伙伴选择中的方法。3、（本题5分）简述人工智能中的知识表示方法。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以某智能供应链风险管理系统为例，探讨人工智能在风险识别和应对中的作用。2、（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。3、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐作品推广方案生成系统，讨论其如何生成有效的推广方案。4、（本题5分）考察一个利用人工智能进行天气预报的模型，分析其数据处理和预测准确性。5、（本题5分）分析一个