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文档简介
装订线装订线PAGE2第1页,共3页黑龙江能源职业学院
《机器人系统设计与集成技术》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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1分,共15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、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和问题求解。以下关于自动推理的说法,不正确的是()A.自动推理可以应用于定理证明、规划和诊断等领域B.基于规则的推理和基于模型的推理是自动推理的常见方法C.自动推理系统能够处理所有复杂的逻辑问题,无需人类干预D.不确定性推理和非单调推理是自动推理中的难点和研究热点2、人工智能中的生成对抗网络(GAN)具有强大的生成能力。假设使用GAN生成逼真的图像,以下关于GAN的描述,哪一项是不正确的?()A.GAN由生成器和判别器组成,两者通过对抗训练不断优化B.GAN可以学习到数据的分布特征,从而生成新的、与真实数据相似的样本C.GAN生成的图像在质量和真实性上可以与真实拍摄的图像完全无法区分D.调整GAN的网络结构和训练参数可以影响生成图像的效果3、在人工智能的图像超分辨率重建任务中,例如将低分辨率图像恢复为高分辨率图像,以下哪种技术和网络结构可能会发挥重要作用?()A.残差网络B.注意力机制C.对抗生成网络D.以上都是4、人工智能在自动驾驶领域有着广阔的应用前景。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策,以下关于人工智能在自动驾驶中的描述,哪一项是不正确的?()A.传感器数据的融合和处理是自动驾驶系统做出准确决策的基础B.深度学习算法可以识别道路标志、行人和其他车辆,辅助驾驶决策C.自动驾驶系统能够在所有复杂的路况下做出完美无误的决策,无需人类干预D.为了确保安全,自动驾驶系统需要具备应对突发情况的能力和冗余机制5、在人工智能的应用中,智能推荐系统越来越普及。假设一个电商平台要为用户提供个性化的商品推荐,需要综合考虑用户的历史购买行为、浏览记录和商品的属性等多方面信息。以下哪种算法或模型在处理这种多源异构数据的推荐任务上表现更为出色?()A.协同过滤算法B.基于内容的推荐算法C.混合推荐算法D.关联规则挖掘6、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7、在自然语言处理中,词向量表示是基础技术之一。假设要对大量文本进行处理和分析。以下关于词向量的描述,哪一项是不准确的?()A.词向量可以将单词转换为数值向量,便于计算机处理和计算B.常见的词向量模型有One-Hot编码、Word2Vec和GloVe等C.词向量的维度越高,表达能力越强,但计算和存储成本也越高D.词向量一旦生成就固定不变,不能根据新的文本数据进行更新和优化8、强化学习是人工智能中的一种学习方法,常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个机器人需要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走而不摔倒。以下关于强化学习的描述,哪一项是不正确的?()A.智能体通过与环境进行交互,根据获得的奖励来调整自己的行为策略B.强化学习需要大量的试验和错误来找到最优策略,计算成本较高C.可以用于解决连续动作空间和高维度状态空间的问题D.强化学习不需要对环境有任何先验知识,完全依靠随机探索来学习9、在人工智能的伦理和法律问题中,算法偏见是一个需要关注的重点。假设一个招聘用的人工智能系统由于数据偏差导致对某些特定群体的不公平筛选。以下哪种方法在发现和纠正算法偏见方面最为重要?()A.算法审计B.数据清洗和预处理C.引入多样化的数据集D.以上方法综合运用10、自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一。假设我们要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统,需要对大量的文本数据进行学习和理解。在这个过程中,词向量模型如Word2Vec和GloVe起到了关键作用。那么,关于词向量模型,以下说法哪一项是不准确的?()A.能够将单词表示为低维的实数向量,捕捉单词之间的语义关系B.可以通过对大规模语料库的无监督学习得到C.不同的词向量模型在处理多义词时效果都很好D.词向量的计算可以基于单词的上下文信息11、人工智能中的弱人工智能和强人工智能是两个不同的概念。假设我们在讨论人工智能的发展阶段,以下关于弱人工智能和强人工智能的描述,哪一项是正确的?()A.弱人工智能已经能够像人类一样思考和创造B.强人工智能目前已经广泛应用于各个领域C.弱人工智能只能完成特定的任务,不具备通用性D.区分弱人工智能和强人工智能的关键在于计算能力12、在人工智能的图像识别任务中,需要对大量的图像进行分类,例如区分猫、狗、鸟等不同的动物类别。假设数据集包含各种不同角度、光照条件和背景下的图像,为了提高图像识别的准确率和泛化能力,以下哪种技术或策略是重要的?()A.增加数据增强操作,如翻转、旋转、缩放图像B.使用更复杂的神经网络架构,增加层数和参数C.只使用高质量、清晰的图像进行训练D.减少训练数据的数量,以加快训练速度13、在人工智能的图像识别领域,除了卷积神经网络,还有其他一些方法和技术。假设我们要对卫星图像中的地物进行分类,以下哪种方法可能会与卷积神经网络结合使用,以提高分类效果?()A.支持向量机B.决策树C.聚类分析D.以上都有可能14、在人工智能的目标检测任务中,假设图像中存在多个不同大小和形状的目标,且目标之间存在遮挡。以下哪种检测算法能够较好地应对这种复杂情况?()A.FasterR-CNN,基于区域建议网络B.YOLO(YouOnlyLookOnce),一次性检测所有目标C.SSD(SingleShotMultiBoxDetector),多尺度检测D.以上都是15、假设在一个智能农业的应用中,需要利用人工智能技术来监测农作物的生长状况并预测病虫害的发生,以下哪种数据源和分析方法可能是重要的组成部分?()A.卫星图像和图像分析B.传感器数据和时间序列分析C.气象数据和机器学习模型D.以上都是二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述计算机视觉在人工智能中的应用。2、(本题5分)简述计算机视觉的研究内容和应用。3、(本题5分)说明人工智能在应对全球性挑战和实现可持续发展目标中的潜力。4、(本题5分)简述过拟合和欠拟合的概念及解决方法。三、操作题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)使用机器学习算法对金融市场数据进行分析,预测股票价格的波动趋势,为投资决策提供参考。2、(本题5分)运用自然语言处理技术,对大量的文学作品进行风格分析,如作者的写作风格、作品的时代特征等。提取文本的风格特征,使用聚类或分类算法进行分析,为文学研究提供新的视角和方法。3、(本题5分)通过强化学习训练一个智能体在模拟的环境中进行资源管理和优化,提高资源的可持续利用性。4、(本题5分)利用Python中的Keras库,搭建一个基于注意力机制的神经网络模型,对图像中的重要区域进行关注和处理。通过调整注意力机制的参数,提高模型对图像的理解能力。5、(本题5分)利用Python的TensorFlow框架,构建一个胶囊网络(CapsuleNetwork)模型,对Fashion-MNIST数据集进行分类。分析胶囊网络在处理小样本和复杂模式数据时的优势。四、案例分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)研究一个使用人工智能的
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