桐城师范高等专科学校《爬虫、数据分析与可视化》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页桐城师范高等专科学校

《爬虫、数据分析与可视化》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、在人工智能的机器翻译任务中，为了提高翻译的质量和准确性，尤其是对于具有特定领域知识的文本，以下哪种策略可能是有效的？（）A.使用大规模通用语料库B.引入领域特定的词典和知识C.优化神经网络架构D.以上都是2、人工智能中的语音识别技术在许多领域都有应用，如语音助手和智能客服。假设正在改进一个语音识别系统的性能，以下关于语音识别的描述，正确的是：（）A.语音识别的准确率只取决于声学模型，语言模型对其影响不大B.环境噪声对语音识别的结果没有显著影响，系统可以自动过滤噪声C.不断优化声学模型和语言模型，并结合大量的语音数据进行训练，可以提高语音识别的准确率D.语音识别系统不需要考虑不同人的口音和语速差异，能够统一处理3、在人工智能的图像生成任务中，变分自编码器（VAE）是一种常用的模型。假设要使用VAE生成新的图像，以下关于VAE的描述，正确的是：（）A.VAE通过学习数据的潜在分布来生成新的图像，生成的图像与原始数据完全相同B.VAE生成的图像质量不如生成对抗网络（GAN），因此在实际应用中逐渐被淘汰C.VAE可以在生成图像的同时对图像进行压缩和编码，节省存储空间D.VAE只能用于生成简单的图像，如数字和几何图形，无法生成复杂的自然图像4、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5、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6、人工智能中的强化学习算法可以用于训练机器人完成复杂的任务。假设一个机器人需要通过强化学习学会在不同地形上行走。以下关于强化学习训练机器人的描述，哪一项是不正确的？（）A.机器人通过与环境的交互获得奖励或惩罚，从而调整自己的动作策略B.可以使用模拟环境进行大量的训练，以减少在真实环境中的试验成本和风险C.强化学习训练出的机器人策略在不同的环境条件下都能保持最优性能，无需进一步调整D.合理设计奖励函数对于引导机器人学习到期望的行为至关重要7、生成对抗网络（GAN）是一种热门的人工智能技术。假设要使用GAN生成逼真的图像，以下关于GAN的描述，正确的是：（）A.GAN由一个生成器和一个判别器组成，它们相互竞争，共同提高生成效果B.生成器的目标是尽量使生成的图像与真实图像差异增大，以迷惑判别器C.判别器的能力越强，生成器生成的图像质量就越差D.GAN只能用于图像生成，不能应用于其他领域，如音频生成8、人工智能中的自动机器学习（AutoML）旨在自动化模型的选择和调优过程。假设一个企业没有专业的数据科学家，希望使用AutoML来构建模型。以下关于自动机器学习的描述，哪一项是错误的？（）A.AutoML可以自动搜索合适的算法、超参数和特征工程方法B.能够降低模型开发的门槛，使非专业人员也能构建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型总是优于由经验丰富的数据科学家手动构建的模型D.但仍需要一定的人工干预和监督，以确保模型的合理性和可靠性9、假设要开发一个能够辅助医生进行疾病诊断的人工智能系统，需要整合多种医疗数据，如病历、影像、检验报告等。在这个过程中，以下哪个环节可能是最具挑战性的？（）A.数据的清洗和预处理B.多模态数据的融合C.模型的训练和优化D.模型的解释和可信赖性10、在人工智能的图像分割任务中，需要将图像划分成不同的区域。假设要对医学影像中的病变区域进行分割，以下关于图像分割技术的描述，正确的是：（）A.传统的图像分割方法在处理复杂的医学影像时效果总是优于深度学习方法B.深度学习中的全卷积神经网络（FCN）在医学图像分割中能够自动学习特征，具有很大的潜力C.图像分割的结果只取决于所使用的算法，与图像的质量和分辨率无关D.图像分割技术在医学领域的应用已经非常成熟，不需要进一步的研究和改进11、人工智能中的知识图谱是一种结构化的知识表示方法。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下哪个方面是需要重点考虑的？（）A.事件的时间顺序B.事件的参与者C.事件的影响力评估D.以上都是12、人工智能中的预训练语言模型，如GPT-3，具有很强的语言理解和生成能力。假设要将这样的预训练模型应用于特定的任务，以下关于模型应用的描述，正确的是：（）A.可以直接在预训练模型上进行微调，就能适应新的任务，无需额外的训练数据B.预训练模型的参数固定，不能根据任务需求进行调整和优化C.预训练模型的语言生成能力很强，但在特定领域的专业知识上可能存在不足D.预训练模型在所有自然语言处理任务中都能取得最优的效果13、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14、在人工智能的情感分析任务中，假设要分析一段文本所表达的情感倾向，以下关于情感分析方法的描述，正确的是：（）A.基于词典的情感分析方法简单直观，但准确性较低，容易受到语境影响B.基于机器学习的情感分析方法需要大量的标注数据，且模型训练时间长C.深度学习的情感分析模型能够自动学习文本的特征，无需人工设计特征D.以上方法在情感分析任务中都有各自的优势和局限性15、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，忽略少数类别二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明人工智能在教育公平和普及中的贡献。2、（本题5分）简述人工智能在艺术创作中的应用和争议。3、（本题5分）说明农业领域中的人工智能创新。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python中的Scikit-learn库，实现One-ClassSVM算法对异常数据进行检测，通过调整核函数和参数优化检测效果。2、（本题5分）使用OpenCV和深度学习模型，实现对车牌颜色的识别。在不同光照条件下保持准确识别。3、（本题5分）利用Python的Keras库，实现一个基于多层感知机（MLP）的脑电图（EEG）信号分类模型，如区分睡眠阶段或大脑活动状态。分析模型对不同频率段信号的敏感性。4、（本题5分）利用Scikit-learn中的主成分分析（PCA）算法对基因表达数据进行降维，可视化降维后的结果。分析主成分的贡献率和数据在低维空间中的分布，探索数据中的潜在结构和模式。5、（本题5分）基于Python的OpenCV库和深度学习框架，实现一个实时的车牌号码识别系统。能够在不同天气和光照条件下准确识别出车牌