定西师范高等专科学校《工业机器人基础操作与编程实训》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《工业机器人基础操作与编程实训》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、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2、人工智能在金融欺诈检测中的应用能够提高防范能力。假设一个金融机构要利用人工智能检测欺诈行为，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析交易数据中的异常模式和行为特征，识别潜在的欺诈B.实时监测和预警，及时采取措施阻止欺诈交易C.人工智能可以完全杜绝金融欺诈的发生，无需其他防范手段D.结合规则引擎和机器学习算法，提高检测的准确性和适应性3、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4、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。假设要开发一个系统来监测农田中的病虫害情况，需要能够准确识别病虫害的类型和严重程度。以下哪种图像分析技术和机器学习算法的组合在这个任务中最为有效？（）A.图像分割技术结合决策树算法B.目标检测技术结合支持向量机算法C.特征提取技术结合朴素贝叶斯算法D.深度学习中的卷积神经网络结合随机森林算法5、在人工智能的强化学习中，探索与利用的平衡是一个关键问题。假设一个智能体在一个未知的环境中学习，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪种策略在平衡探索与利用方面表现较好？（）A.ε-贪心策略B.基于置信上限的策略C.随机策略D.固定策略6、人工智能在智能客服领域的应用越来越广泛。假设要构建一个能够回答用户各种问题的智能客服系统，需要考虑以下几个方面。以下关于提高回答准确性的方法，哪一项是最重要的？（）A.建立一个庞大的知识库，涵盖各种常见问题和答案B.运用自然语言生成技术，生成更加自然流畅的回答C.不断收集用户的反馈，对系统进行优化和改进D.使用多种语言模型进行融合，提高回答的多样性7、人工智能中的模型压缩技术对于在资源受限的设备上部署模型至关重要。假设要将一个大型的深度学习模型部署到移动设备上，同时保持一定的性能。以下哪种模型压缩方法在减少模型参数数量和计算量方面最为有效？（）A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上方法综合运用8、在人工智能的研究中，模型的可解释性是一个重要的问题。假设开发了一个用于预测股票价格的人工智能模型，但用户对模型的决策过程和结果缺乏理解和信任。以下哪种方法能够提高模型的可解释性，让用户更好地理解模型是如何做出预测的？（）A.绘制复杂的模型架构图B.提供特征重要性分析C.使用更多的隐藏层D.增加模型的参数数量9、在人工智能的计算机视觉任务中，目标跟踪是一个具有挑战性的问题。假设我们要跟踪一个在人群中移动的人物，以下关于目标跟踪的方法，哪一项是不准确的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度学习的方法C.基于粒子滤波的方法D.目标跟踪不需要考虑光照和遮挡的影响10、假设要开发一个能够在虚拟环境中进行自主探索和学习的人工智能体，例如在游戏中不断提升能力，以下哪种学习机制和策略可能是关键的？（）A.无监督学习B.有监督学习C.强化学习D.以上都是11、人工智能在医疗领域的应用不断拓展。假设利用人工智能辅助医生进行疾病诊断，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.人工智能可以分析医学影像，帮助医生发现潜在的病变B.基于大数据的人工智能模型能够提供更准确的诊断建议，但不能取代医生的最终判断C.人工智能在医疗中的应用可以完全避免误诊和漏诊的情况发生D.医生和人工智能系统的合作可以提高医疗效率和质量12、人工智能在艺术创作领域也有所涉足，例如音乐生成和图像创作。以下关于人工智能在艺术创作中的描述，不正确的是（）A.可以根据给定的风格和主题生成新的音乐作品和图像B.人工智能创作的艺术作品具有独特的创新性和表现力C.人工智能在艺术创作中完全取代了人类艺术家的创造力和情感表达D.引发了关于艺术本质和创造力的思考和讨论13、在人工智能的音乐创作领域，计算机可以生成音乐作品。假设我们要利用人工智能创作一首流行歌曲，以下关于人工智能音乐创作的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以模仿特定音乐风格和作曲家的特点B.能够完全替代人类音乐家的创作灵感C.需要大量的音乐数据进行训练D.生成的音乐可能缺乏情感和艺术表达14、人工智能中的生成对抗网络（GAN）是一种创新的模型架构。以下关于GAN的说法，不正确的是（）A.GAN由生成器和判别器组成，通过两者之间的对抗训练来生成逼真的数据B.GAN在图像生成、文本生成和数据增强等领域取得了显著的成果C.GAN的训练过程稳定，容易收敛到最优解D.GAN的应用存在一些潜在的问题，如模式崩溃和训练不稳定等15、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处理序列数据中的应用。2、（本题5分）解释人工智能在图像压缩和编码中的技术。3、（本题5分）谈谈人工智能在智能供应链预测中的应用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用TensorFlow构建一个生成对抗网络（GAN），用于生成具有特定风格的艺术图像，如印象派或抽象派。定义生成器和判别器的结构和损失函数，通过对抗训练不断优化模型，展示生成的图像并与真实的艺术作品进行比较。2、（本题5分）借助TensorFlow构建一个深度强化学习模型，让智能体学习在一个模拟的交通信号灯控制系统中优化信号灯的切换策略，以减少交通拥堵。设计交通环境和车辆行为模型，观察智能体在不同交通流量情况下的控制效果和对交通流畅性的提升。3、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，构建一个注意力机制的神经网络模型，用于机器翻译任务，分析注意力权重的分布和对翻译效果的影响。4、（本题5分）使用OpenCV和深度学习模型，实现对人体姿态的估计。从图像或视频中检测人体关节的位置，绘制姿态骨架。5、（本题5分）借助Scikit-learn中的决策树回归算法，对股票价格走势进行预测。分析模型的预测能力和误差情况。四、案例分析题