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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页四川文化产业职业学院
《智能科学与技术专业前沿》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2、在人工智能的研究中,模型的压缩和量化技术可以减少模型的参数和计算量。以下关于模型压缩和量化的叙述,不准确的是()A.可以通过剪枝、量化和低秩分解等方法实现模型压缩B.模型压缩和量化会导致模型性能的一定损失,但可以在可接受范围内提高计算效率C.模型压缩和量化技术只适用于小型模型,对于大型复杂模型效果不佳D.这些技术对于在资源受限的设备上部署人工智能模型具有重要意义3、机器学习是人工智能的重要分支,其中监督学习是一种常见的学习方式。以下关于监督学习的描述,不正确的是()A.监督学习需要有标记的训练数据,即输入数据和对应的期望输出B.常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等C.监督学习的目标是通过学习训练数据中的模式和规律,对新的未知数据进行准确的预测或分类D.监督学习只能处理数值型数据,对于文本、图像等非数值型数据无法处理4、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5、在人工智能的图像生成任务中,例如生成逼真的人脸图像或风景图像,假设需要生成具有高度细节和真实感的图像。以下哪种技术或模型在图像生成方面表现较为出色?()A.生成对抗网络(GANs),通过对抗训练生成图像B.自编码器(Autoencoder),压缩和解压缩图像C.传统的图像处理算法,如滤波和边缘检测D.随机生成像素值来创建图像6、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的驾驶决策,需要融合多种传感器的数据。以下关于传感器融合的方法,哪一项是不正确的?()A.使用卡尔曼滤波将不同传感器的数据进行融合,以获得更准确的车辆状态估计B.简单地将各个传感器的数据相加,作为最终的决策依据C.基于深度学习的方法,自动学习不同传感器数据之间的关系D.采用加权平均的方式,根据传感器的可靠性为其分配不同的权重7、在人工智能的可解释性方面,一直是一个研究热点。假设开发了一个用于信用评估的人工智能模型,以下关于解释模型决策的方法,哪一项是不太可行的?()A.使用特征重要性分析,确定哪些输入特征对模型的决策影响最大B.对模型的内部结构和参数进行详细解释,让用户理解模型的工作原理C.通过生成示例来说明模型在不同情况下的决策逻辑D.拒绝提供任何解释,认为模型的准确性比可解释性更重要8、人工智能在医疗影像诊断中的应用不断发展。以下关于人工智能在医疗影像诊断应用的说法,不正确的是()A.能够辅助医生更快速、准确地检测病变和异常B.可以提高诊断的一致性和重复性,减少人为误差C.人工智能的诊断结果可以完全替代医生的专业判断D.需要与医生的临床经验和专业知识相结合,共同为患者提供诊断服务9、深度学习模型在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功,但也面临着过拟合、计算资源需求大等挑战。假设要训练一个深度神经网络来识别各种动物的图像,然而数据量有限,为了避免过拟合同时提高模型的性能,以下哪种方法最为有效?()A.增加网络层数B.减少训练轮数C.使用数据增强技术D.降低学习率10、人工智能在智能交通系统中的应用可以改善交通流量和安全性。假设要开发一个能够实时优化交通信号灯的系统,以下关于考虑交通状况多样性的方法,哪一项是最关键的?()A.只考虑当前道路的车流量,不考虑周边道路的情况B.综合考虑不同时间段、天气条件和特殊事件等对交通的影响C.按照固定的模式设置交通信号灯,不进行实时调整D.忽略行人的需求,只关注车辆的通行11、在人工智能的研究中,迁移学习是一种有效的技术。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用于医学图像分析,以下关于迁移学习的描述,正确的是:()A.可以直接将原模型应用于新的医学图像任务,无需任何调整B.由于数据领域差异较大,迁移学习在这种情况下不可能有效C.对原模型进行适当的微调,并利用少量的医学图像数据进行再训练,可以提高模型在新任务上的性能D.迁移学习只能应用于相似的数据类型和任务,不能跨越不同领域12、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13、在人工智能的决策树算法中,当进行特征选择来构建决策树时,以下哪种特征选择标准通常能够产生更优的决策树?()A.信息增益B.基尼系数C.随机选择特征D.选择特征数量最多的特征14、人工智能在物流配送中的路径规划方面具有应用潜力。假设要为快递配送车辆规划最优路径,以下关于其应用的描述,哪一项是不准确的?()A.考虑交通状况、货物重量和配送时间等因素,优化路径选择B.利用启发式算法可以在较短时间内找到近似最优的配送路径C.人工智能规划的路径一定是最短的,不会受到任何突发情况的影响D.实时更新路况信息,动态调整配送路径,提高配送效率15、在人工智能的自动驾驶领域,为了确保车辆在各种路况和天气条件下的安全行驶,需要综合考虑多个传感器的数据进行决策。以下哪种传感器的数据融合方法可能是关键的技术挑战?()A.基于卡尔曼滤波B.基于深度学习C.基于贝叶斯估计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)简述信息抽取在自然语言处理中的应用。2、(本题5分)解释人工智能在图像识别中的关键技术。3、(本题5分)谈谈人工智能中的算法公平性。三、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)借助TensorFlow实现一个语音合成模型,能够将输入的文字转换为自然流畅的语音,具有不同的音色和语调。调整语音的参数,如语速、音高和音量,评估合成语音的质量和自然度。2、(本题5分)利用Python实现一个基于规则的专家系统,用于诊断某种疾病。定义疾病的症状、规则和推理逻辑,输入患者的症状信息,系统能够给出可能的诊断结果和建议。3、(本题5分)使用Python中的PyTorch框架,构建一个基于注意力机制的音频分类模型,对不同类型的声音进行准确分类。4、(本题5分)利用Scikit-learn中的层次聚类算法,对基因表达数据进行聚类分析。研究基因之间的相似性和功能分组。5、(本题5分)利用Python的TensorFlow库,构建一个自监督学习模型,从大量无标签的自然语言文本数据中学习语言的语义表示。
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