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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页南京师范大学中北学院
《智能计算与最优化》2023-2024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20个小题,每小题1分,共20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、在人工智能的文本摘要生成中,假设需要从长篇文章中提取关键信息并生成简洁准确的摘要。以下哪种方法能够更好地捕捉文章的主旨和重点?()A.基于注意力机制的模型,关注重要的文本部分B.按照文章的开头和结尾提取关键语句C.随机选择文章中的段落作为摘要D.不进行任何分析,直接输出原文的前几段3、在人工智能的聚类分析中,例如将客户按照消费行为进行分组,假设数据分布不规则且存在噪声。以下哪种聚类算法在这种情况下可能表现较好?()A.K-Means聚类算法,基于距离进行分组B.层次聚类算法,构建层次结构C.密度聚类算法,基于密度进行分组D.随机聚类算法,随机分配数据到不同组4、在人工智能的图像识别模型中,假设需要提高模型对不同光照条件下图像的鲁棒性。以下哪种数据增强方法可能有效?()A.随机改变图像的亮度和对比度B.对图像进行裁剪和缩放C.旋转图像一定角度D.以上都是5、深度学习模型在图像识别任务中取得了显著的成果。假设要训练一个深度卷积神经网络来识别不同种类的动物,以下关于模型训练的描述,正确的是:()A.增加网络的层数一定能提高模型的识别准确率,层数越多越好B.训练数据的数量和质量对模型的性能影响不大,关键在于网络结构的设计C.模型在训练集上的准确率很高,但在测试集上的准确率很低,可能是出现了过拟合现象D.深度学习模型不需要进行调参和优化,直接使用默认参数就能得到较好的结果6、在人工智能的伦理和社会影响方面,存在许多值得关注的问题。假设人工智能系统在招聘过程中被用于筛选候选人,以下关于这种应用的说法,哪一项是需要谨慎考虑的?()A.可以完全避免人为的偏见和不公平B.可能会因为数据偏差导致某些群体受到不公平对待C.其决策结果应该无条件被接受和执行D.不需要对其进行监管和评估7、当利用人工智能进行文本摘要生成,从长篇文章中提取关键信息并形成简洁的摘要,以下哪种策略和算法可能是有效的?()A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是8、人工智能在农业领域的应用具有很大的潜力。以下关于人工智能在农业应用的描述,不正确的是()A.可以通过图像识别技术监测农作物的生长状况和病虫害B.能够根据气象数据和土壤条件进行精准的灌溉和施肥决策C.人工智能在农业中的应用受限于农村地区的基础设施和技术水平,发展缓慢D.借助智能传感器和物联网技术,实现农业生产的智能化管理9、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。假设一个智能体正在通过强化学习算法学习玩一款复杂的游戏,以下关于强化学习过程的描述,正确的是:()A.智能体在学习过程中只需要随机尝试不同的动作,就能快速找到最优策略B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有显著影响,只要有奖励就行C.智能体能够通过与环境的不断交互和试错,逐渐优化自己的策略以获得更高的累计奖励D.强化学习不需要考虑环境的动态变化和不确定性,只关注当前的动作和奖励10、可解释性是人工智能模型面临的一个重要问题。以下关于人工智能模型可解释性的叙述,不正确的是()A.模型的可解释性有助于用户理解模型的决策过程和结果,增强信任B.一些复杂的深度学习模型,如深度神经网络,往往具有较低的可解释性C.为了提高模型的可解释性,可以采用特征重要性分析、可视化等方法D.可解释性对于所有的人工智能应用都是同等重要的,不存在优先级的差异11、在人工智能的推荐系统中,为用户提供个性化的推荐服务。假设我们要构建一个电影推荐系统,以下关于推荐算法的选择,哪一项是不准确的?()A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.随机推荐D.混合推荐12、在人工智能的算法中,遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法。考虑一个优化问题,需要在一个复杂的搜索空间中找到最优解。以下关于遗传算法的描述,哪一项是不正确的?()A.遗传算法通过模拟生物进化过程来寻找最优解B.遗传算法容易陷入局部最优解C.遗传算法对于大规模的优化问题具有较好的性能D.遗传算法的搜索过程是随机的,没有任何规律可循13、在人工智能的语音识别任务中,噪声环境会对识别准确率产生显著影响。假设要提高在嘈杂环境下的语音识别性能,以下哪种方法可能最有效?()A.增加训练数据中的噪声样本B.使用更复杂的声学模型C.优化语音信号的预处理D.提高麦克风的质量14、深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。假设我们正在训练一个深度神经网络来识别不同种类的动物。如果训练数据中某些动物类别的样本数量过少,可能会导致什么问题?()A.模型过拟合B.模型欠拟合C.训练速度加快D.模型的准确率提高15、人工智能在金融领域的风险管理中具有潜在应用价值。假设一家银行要利用人工智能评估客户的信用风险,以下关于其应用的描述,哪一项是不准确的?()A.可以分析客户的交易记录、财务状况等多维度数据,进行信用评估B.深度学习模型能够自动提取数据中的隐藏特征,提高信用评估的准确性C.人工智能评估的信用结果可以完全取代传统的信用评估方法,无需人工审核D.为了保证评估的公正性和可靠性,需要对人工智能模型进行定期监测和验证16、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17、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18、人工智能中的人工神经网络具有强大的学习能力。假设我们正在训练一个多层神经网络来预测股票价格的走势。如果网络的训练数据包含了过多的噪声,会产生什么后果?()A.网络的泛化能力增强B.网络的训练速度加快C.网络可能对新的数据预测不准确D.网络的结构变得更加复杂19、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20、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二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)简述人工智能在智能培训效果评估中的应用。2、(本题5分)解释人工智能在社会可持续发展指标体系建立中的方法。3、(本题5分)简述人工智能在市场调研和趋势分析中的作用。4、(本题5分)解释人工智能在生物科学中的研究方向。5、(本题5分)说明游戏开发中的人工智能技术。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)剖析某智能税务申报辅助系统中人工智能的功能,如税务计算和风险提示。2、(本题5分)研究一个利用人工智能进行传统民间艺术表演形式创新的案例,分析其创新点和观众接受度。3、(本题5分)研究一个使用人工智能的智能戏曲作品传播效果监测系统,分析其如何监测戏曲作品的传播效果。4、(本题5分)以某智能民间艺术作品收藏管理系统为例,探讨人工智能在作品评估和保管建议方面的作用。5、(本题5分)考察某智能城市垃圾处理系统
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