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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页南京医科大学
《智能科学与技术导论》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、在人工智能的发展中,伦理和社会问题日益受到关注。例如,自动驾驶汽车在面临不可避免的事故时,需要做出决策以最小化伤亡。这种情况下,以下哪种观点是需要重点考虑的?()A.优先保护乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.按照预设的规则进行决策,不考虑具体情况D.综合考虑多种因素,如法律、道德和社会影响2、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3、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4、假设要构建一个能够自主学习并改进其性能的人工智能图像识别系统,用于识别不同种类的动物。在训练过程中,需要处理大量的图像数据,以下哪种机器学习算法可能最为适合?()A.决策树B.支持向量机C.深度学习中的卷积神经网络D.朴素贝叶斯5、人工智能中的强化学习算法可以用于优化资源分配。假设一个数据中心要通过人工智能分配计算资源,以下关于其应用的描述,哪一项是不正确的?()A.根据服务器负载和任务需求,动态调整资源分配策略B.以最小化能耗和提高服务质量为目标,优化资源利用效率C.强化学习可以快速适应数据中心的变化,无需人工重新配置D.强化学习算法在资源分配中总是能够找到最优解,不存在次优情况6、深度学习作为一种强大的人工智能技术,在图像识别领域取得了显著成果。假设要开发一个能够识别各种动物的图像识别系统,以下关于深度学习在该任务中的描述,哪一项是不正确的?()A.卷积神经网络(CNN)常用于图像特征提取和分类,能有效识别动物图像B.深度神经网络需要大量的标注图像数据进行训练,以提高识别准确率C.通过调整网络结构和参数,可以优化图像识别模型的性能D.深度学习模型一旦训练完成,就无需再进行优化和改进,能够始终保持高精度7、人工智能在艺术创作领域的探索引起了广泛关注。假设要利用人工智能生成音乐作品,以下关于其应用的描述,哪一项是不正确的?()A.基于深度学习算法学习大量的音乐作品,生成新的旋律和节奏B.可以与人类音乐家合作,共同创作出独特的音乐作品C.人工智能生成的音乐作品在艺术价值和创造性上能够超越人类音乐家的作品D.为音乐创作提供新的灵感和可能性,但不能完全取代人类的创造力8、在计算机视觉中,以下哪种任务需要对图像中的目标进行定位和分类?()A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.图像生成9、在人工智能的语音合成任务中,假设要生成自然流畅且富有情感的语音,以下关于模型训练的方法,哪一项是不正确的?()A.使用大量的语音数据进行训练,包括不同的口音和情感B.引入情感标签,让模型学习不同情感下的语音特征C.只训练模型生成单一的语音风格,以保证一致性D.结合声学模型和语言模型,提高语音合成的质量10、在人工智能的研究中,模型的评估指标对于衡量模型性能非常重要。假设要评估一个图像分类模型的性能。以下关于评估指标的描述,哪一项是不准确的?()A.准确率是常用的评估指标之一,表示正确分类的样本比例B.召回率衡量了模型能够正确识别正例的能力C.F1分数综合考虑了准确率和召回率,是一个更全面的评估指标D.只要模型的准确率高,就说明模型在实际应用中一定表现良好11、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的训练数据。假设要训练一个用于图像分类的卷积神经网络(CNN),但可用的标注数据有限。以下哪种方法可能有助于提高模型的性能?()A.使用数据增强技术,如翻转、旋转、缩放图像,增加数据的多样性B.减少模型的层数和参数数量,以降低对数据的需求C.直接使用未标注的数据进行训练D.放弃深度学习模型,选择传统的机器学习算法12、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛,例如疾病诊断和医疗影像分析。假设一个基于人工智能的医疗诊断系统正在研发中,以下关于该系统的描述,正确的是:()A.只要输入足够多的病例数据,该系统就能准确诊断所有疾病,无需医生干预B.该系统可以完全替代医生的经验和判断,因为人工智能算法更加精确C.虽然人工智能可以提供辅助诊断,但医生的专业知识和临床经验仍然至关重要D.人工智能医疗诊断系统的准确性不受数据质量和多样性的影响13、人工智能中的自动推理技术旨在让计算机自动进行逻辑推理和问题求解。以下关于自动推理的说法,不正确的是()A.自动推理可以应用于定理证明、规划和诊断等领域B.基于规则的推理和基于模型的推理是自动推理的常见方法C.自动推理系统能够处理所有复杂的逻辑问题,无需人类干预D.不确定性推理和非单调推理是自动推理中的难点和研究热点14、假设在一个智能农业的应用中,需要利用人工智能技术来监测农作物的生长状况并预测病虫害的发生,以下哪种数据源和分析方法可能是重要的组成部分?()A.卫星图像和图像分析B.传感器数据和时间序列分析C.气象数据和机器学习模型D.以上都是15、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自然语言处理中的作用。2、(本题5分)简述人工智能在社会创新生态系统构建中的应用。3、(本题5分)解释人工智能在社会学中的应用场景。三、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用Python的TensorFlow库,构建一个变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)的结合模型,用于图像生成,分析生成效果和模型稳定性。2、(本题5分)基于Python的Scikit-learn库,使用K-Means聚类算法对一个客户评价数据集进行情感分类。通过可视化聚类结果和分析聚类中心,了解客户的整体情感倾向。3、(本题5分)利用Python的PyTorch库,构建一个多层卷积神经网络(CNN)模型,对医学X光图像数据进行疾病诊断。研究不同的网络深度和卷积核大小对诊断准确率的影响。4、(本题5分)使用自然语言处理技术,对医学文献进行信息抽取和知识整合。构建医学知识图谱,为医疗研究提供支持。5、(本题5分)通过强化学习训练一个智能体在模拟的游戏环境中进行策
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