贵州医科大学《机器人驱动与控制技术》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页贵州医科大学《机器人驱动与控制技术》

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、在一个利用人工智能进行智能安防的系统中，例如识别监控视频中的异常行为或可疑人员，以下哪种技术可能对于实时处理和准确识别起到重要作用？（）A.快速目标检测算法B.高效的特征提取方法C.分布式计算框架D.以上都是2、图像识别是人工智能的常见应用之一。假设要开发一个能够准确识别各种动物的图像识别系统，以下关于图像识别技术的描述，正确的是：（）A.仅仅依靠像素级的特征提取就能实现高精度的图像识别，无需考虑对象的形状和结构B.深度学习模型在图像识别中总是能够自动学习到最有效的特征，无需人工干预特征设计C.对于复杂的图像场景，传统的图像识别方法比基于深度学习的方法更具优势D.图像识别系统的性能不受图像质量、光照条件和拍摄角度等因素的影响3、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术。假设要将一个在大规模数据集上训练好的图像分类模型应用到一个特定的小数据集上，以下关于迁移学习的描述，正确的是：（）A.可以直接将原模型在新数据集上进行微调，快速获得较好的性能B.由于数据集差异较大，原模型无法在新数据集上使用，需要重新训练C.迁移学习只能在相同领域的任务之间进行，不同领域无法应用D.迁移学习会导致模型过拟合新数据集，降低泛化能力4、人工智能在金融风险预测中具有应用潜力。假设要预测股票市场的波动，以下哪种数据来源可能对预测结果的准确性提升帮助最小？（）A.公司的财务报表B.社交媒体上的舆论C.历史天气数据D.宏观经济指标5、在人工智能的算法中，遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法。考虑一个优化问题，需要在一个复杂的搜索空间中找到最优解。以下关于遗传算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.遗传算法通过模拟生物进化过程来寻找最优解B.遗传算法容易陷入局部最优解C.遗传算法对于大规模的优化问题具有较好的性能D.遗传算法的搜索过程是随机的，没有任何规律可循6、人工智能中的异常检测技术可以在数据中发现不符合正常模式的样本。假设要在网络流量数据中检测异常行为，以下哪个因素对于检测算法的选择影响最大？（）A.数据的维度B.异常行为的类型C.数据的分布特征D.计算资源的可用性7、人工智能中的伦理原则包括公平、透明、可解释等。假设一个招聘系统使用人工智能算法筛选简历，以下哪种情况可能违反伦理原则？（）A.算法基于候选人的教育背景和工作经验进行筛选B.算法的决策过程对用户不可见C.算法对不同性别和种族的候选人一视同仁D.算法能够解释其筛选结果的依据8、人工智能中的知识表示和推理是实现智能系统的基础。假设要构建一个医疗诊断专家系统，能够根据患者的症状、检查结果等信息进行推理和诊断。以下哪种知识表示方法最适合用于表示复杂的医学知识和推理规则，并且便于系统的更新和维护？（）A.产生式规则B.语义网络C.框架表示D.一阶谓词逻辑9、在人工智能的医疗应用中，疾病诊断是一个重要的方向。假设我们要利用人工智能技术辅助医生诊断心脏病，需要对大量的医疗数据进行分析。那么，以下关于人工智能在医疗诊断中的作用，哪一项是不准确的？（）A.能够发现医生难以察觉的细微模式和关联B.可以完全取代医生的诊断，独立做出准确的判断C.有助于提高诊断的效率和准确性D.需要结合医生的临床经验和专业知识进行综合判断10、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11、在人工智能的自动驾驶领域，车辆需要根据周围环境的感知信息做出决策，如加速、减速、转弯等。假设车辆面临复杂的交通场景，包括多个车辆、行人、交通信号灯等，为了确保安全和高效的驾驶决策，以下哪种技术或方法是至关重要的？（）A.基于规则的决策制定，遵循固定的交通规则B.深度学习模型，自动从大量数据中学习决策模式C.随机决策，根据概率选择行动D.不考虑其他车辆和行人，只关注自身车辆的状态12、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13、在人工智能的强化学习应用中，比如训练一个智能体在游戏中获得高分，以下哪个因素对于学习效果和收敛速度可能具有重要影响？（）A.奖励函数的设计B.策略网络的架构C.环境的复杂度D.以上都是14、人工智能中的强化学习算法在机器人足球比赛中可以训练机器人球员的策略。假设要让机器人球队在比赛中取得更好的成绩，以下哪个方面是强化学习算法需要重点优化的？（）A.球员的动作控制B.团队的协作策略C.球场环境的建模D.对手行为的预测15、人工智能在金融领域的应用包括风险评估、欺诈检测等。假设一家银行要利用人工智能进行客户信用评估。以下关于人工智能在金融领域应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析客户的交易记录、信用历史等多维度数据来评估信用风险B.人工智能模型能够自适应地学习和更新，以适应不断变化的金融市场环境C.人工智能的决策结果完全可靠，不需要人类专家的监督和审核D.可以帮助金融机构降低成本，提高风险控制的准确性和效率16、在人工智能的伦理原则中，公平性是一个重要的考量因素。假设我们要开发一个用于招聘的人工智能系统，以下关于确保公平性的方法，哪一项是不正确的？（）A.对数据进行预处理，消除潜在的偏差B.透明公开算法的工作原理和决策依据C.不考虑候选人的背景信息，只根据能力评估D.完全依赖人工智能系统的决策，不进行人工干预17、人工智能中的优化算法用于训练模型和寻找最优解。假设要训练一个复杂的神经网络模型，以下哪种优化算法可能最为有效？（）A.随机梯度下降（SGD）算法，简单直接，适用于各种模型B.自适应矩估计（Adam）算法，能够自动调整学习率，收敛速度快C.牛顿法，计算精度高，但计算复杂度大，不适合大规模数据D.以上算法的效果取决于具体的问题和模型结构，需要进行实验和比较18、深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像分类等任务中取得了显著成果。假设要使用CNN对大量的动物图片进行分类。以下关于卷积神经网络的描述，哪一项是不正确的？（）A.卷积层通过卷积操作提取图像的局部特征B.池化层用于减少特征图的尺寸，降低计算量，同时保留主要特征C.随着网络层数的增加，CNN的性能一定会不断提高D.可以通过调整卷积核的大小、数量和网络结构来优化CNN的性能19、人工智能在气象预测中的应用具有挑战性。假设要利用人工智能模型预测未来几天的天气情况，以下关于数据预处理的步骤，哪一项是最重要的？（）A.对气象数据进行标准化处理，使其具有相同的量纲B.去除异常值和缺失值，保证数据的质量C.对数据进行降维处理，减少计算量D.随机打乱数据的顺序，增加数据的随机性20、在人工智能的艺术创作评价中，例如评价一幅由人工智能生成的绘画作品，以下哪种标准和方法可能是具有挑战性的？（）A.创新性和独特性B.技术技巧和表现力C.情感传达和审美价值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）说明人工智能在绿色制造和生态设计中的创新。2、（本题5分）解释人工智能在物流领域的优化作用。3、（本题5分）简述人工智能在智能物流配送中的技术。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析一个利用人工智能进行民间艺术作品版权保护的实例，讨论其技术手段和有效性。2、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能绘画色彩搭配建议系统，讨论其如何提供合适的色彩搭配方案。3、（本题5分）剖析某智能民间故事改编系统中人工智能的情节重构和主题升华能力。4、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能保险理赔评估系统，分析其如何判断理赔合理性和提高处理效率。5、（本题5分）剖析某智能民间音乐文化传承路径规划系统中人工智能的规划合理性和可操