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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页北京科技经营管理学院

《智能机器人技术》2023-2024学年第一学期期末试卷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、当利用人工智能进行音乐创作,生成具有创新性和艺术价值的音乐作品,以下哪种方法和技术可能会被运用?()A.基于模板的生成B.基于风格迁移C.基于生成模型D.以上都是2、在人工智能的情感计算领域,除了文本和语音,面部表情的分析也具有重要意义。假设要开发一个能够实时分析人类面部表情来推断情感状态的系统,以下哪种方法在准确性和实时性方面面临更大的挑战?()A.基于传统计算机视觉的方法B.基于深度学习的方法C.基于传感器的方法D.以上方法难度相当3、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。假设要开发一个能够自动证明数学定理的系统,以下哪个挑战是最难以克服的?()A.定理的复杂性B.推理规则的选择C.知识的表示和编码D.计算资源的需求4、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5、在人工智能的应用开发中,数据标注的质量至关重要。假设要为图像识别任务进行数据标注,以下关于数据标注的描述,哪一项是不正确的?()A.准确和一致的标注能够提高模型的学习效果和泛化能力B.可以使用众包平台进行数据标注,但需要进行质量控制C.数据标注的工作简单易做,不需要专业知识和技能D.标注数据的多样性和代表性对模型的性能有重要影响6、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7、人工智能中的语音识别技术正在改变人们与计算机的交互方式。假设要开发一个能够准确识别不同口音和语速的语音识别系统。以下关于语音识别的描述,哪一项是不准确的?()A.特征提取是语音识别中的关键步骤,用于将语音信号转换为可处理的特征向量B.声学模型和语言模型共同作用,提高语音识别的准确率C.语音识别系统对于背景噪音和多人同时说话的场景能够轻松应对,不受任何影响D.不断增加训练数据的多样性和规模,可以改善语音识别系统在复杂场景下的性能8、人工智能中的生成对抗网络(GAN)在图像生成和数据增强等方面表现出色。假设要使用GAN生成逼真的人脸图像,以下关于GAN的描述,正确的是:()A.GAN的训练过程非常稳定,不会出现模式崩溃等问题B.生成器和判别器的能力不需要平衡,只要其中一个强大就能生成好的图像C.GAN可以通过不断的对抗训练,学习到真实数据的分布,从而生成逼真的新样本D.GAN只能用于图像生成,不能应用于其他领域的数据生成9、在人工智能的机器翻译任务中,需要将一种语言翻译成另一种语言。假设要翻译的文本涉及专业领域的术语和特定的文化背景知识。以下哪种方法能够提高翻译的准确性和专业性?()A.使用通用的机器翻译模型,不进行任何定制B.结合领域词典和知识图谱进行翻译C.依靠人工翻译,不使用机器翻译D.随机选择翻译结果,不考虑准确性10、在机器学习中,监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式。考虑一个场景,我们有大量未标记的图像数据,希望从中发现一些潜在的模式和结构。以下哪种机器学习方法更适合这种情况?()A.线性回归B.决策树C.聚类分析D.逻辑回归11、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个二分类模型的性能,除了准确率之外,以下哪种指标在某些情况下更能反映模型的实际效果,特别是当类别分布不均衡时?()A.召回率B.F1值C.精确率D.均方误差12、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术。假设多个机构想要在保护数据隐私的前提下共同训练一个模型,以下关于联邦学习的描述,正确的是:()A.联邦学习中,各机构的数据需要集中到一个中心服务器进行统一训练B.联邦学习能够在不共享原始数据的情况下实现模型的协同训练C.联邦学习只适用于小规模的数据和简单的模型结构D.联邦学习过程中不存在数据安全和隐私泄露的风险13、在人工智能的发展中,伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市计划广泛部署具有人脸识别功能的监控系统,以下关于人工智能伦理的描述,哪一项是不正确的?()A.需要考虑个人隐私保护,确保人脸识别数据的安全存储和使用B.应该评估该系统可能带来的歧视和不公平待遇等潜在风险C.只要该系统能够提高城市的安全性,就无需考虑伦理和社会影响D.公众应该参与到关于人工智能应用的决策过程中,表达自己的意见和关切14、在人工智能的模型评估中,除了准确率和召回率等常见指标,以下哪种指标对于衡量模型的性能也很重要?()A.F1值,综合考虑准确率和召回率B.均方误差,用于回归问题C.混淆矩阵,详细展示分类结果D.以上都是15、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16、随着人工智能技术的发展,伦理和社会问题也日益受到关注。假设一个人工智能系统在招聘过程中根据候选人的数据分析做出决策,可能会导致潜在的歧视和不公平。为了避免这种情况,以下哪种措施最为关键?()A.对数据进行匿名化处理B.建立透明的算法和决策机制C.限制人工智能在招聘中的应用D.不使用敏感数据进行分析17、强化学习是人工智能的一个重要分支,常用于训练智能体做出最优决策。假设一个智能体在一个复杂的环境中学习,以下关于强化学习的描述,正确的是:()A.智能体通过随机尝试不同的动作来学习,不需要任何奖励反馈B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有影响,只要有足够的训练时间就能学会最优策略C.强化学习算法能够保证智能体在有限的时间内找到绝对最优的决策策略D.智能体在学习过程中会不断调整策略以最大化累积奖励18、当使用人工智能进行疾病诊断时,需要综合分析患者的各种临床数据,如症状、检查结果、病史等。假设这些数据来源多样、格式不统一,且存在一定的噪声和缺失值。在这种情况下,以下哪种方法能够更有效地处理和利用这些数据进行准确的诊断?()A.数据清洗和预处理,去除噪声和填充缺失值B.直接使用原始数据进行诊断,不做任何处理C.只选择部分关键数据,忽略其他数据D.对数据进行简单的统计分析,不使用机器学习算法19、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20、当利用人工智能进行欺诈检测,例如在金融交易中识别异常行为,以下哪种特征和模型可能是关键的因素?()A.用户行为特征B.交易模式特征C.复杂的深度学习模型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)谈谈人工智能在智能供应链合作伙伴选择中的方法。2、(本题5分)简述人工智能在供应链风险管理和弹性建设中的作用。3、(本题5分)简述人工智能在项目管理中的应用。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)剖析某智能民间艺术作品价值评估系统中人工智能的评估指标和可靠性。2、(本题5分)研究一个使用人工智能的欺诈检测系统,如在金融交易中的应用,分析其如何识别异常模式和降低风险。3、(本题5分)研究一个使用人工智能的智能会议安排系统,分析其如何根据参会人员日程和会议需求安排时间和地点。4、(本题5分)考察一个利用人工智能进行情感分析的系统,如在社交媒体监测中的应用,分析其如何判断文本的情感倾向。5、(本题5分)以某智能招聘系统为例,研究人工智能在人才筛选和匹配

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