湖南电子科技职业学院《智能计算系统实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、在人工智能的文本生成任务中，假设要生成一篇逻辑连贯、语言通顺的文章，以下关于文本生成模型的描述，正确的是：（）A.基于规则的文本生成方法能够保证生成的文章完全符合语法和逻辑B.深度学习的文本生成模型可以学习语言的模式和规律，但可能存在重复和不一致的问题C.文本生成模型的输出完全由输入的提示信息决定，没有任何随机性D.现有的文本生成模型已经能够生成与人类写作水平相当的文章2、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3、在人工智能的图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像或风景图像，假设需要生成具有高度细节和真实感的图像。以下哪种技术或模型在图像生成方面表现较为出色？（）A.生成对抗网络（GANs），通过对抗训练生成图像B.自编码器（Autoencoder），压缩和解压缩图像C.传统的图像处理算法，如滤波和边缘检测D.随机生成像素值来创建图像4、人工智能中的多智能体系统是由多个相互作用的智能体组成的。假设在一个物流配送场景中，多个配送车辆作为智能体需要协同工作以优化配送路线。那么，以下关于多智能体系统的特点，哪一项是不正确的？（）A.智能体之间需要进行有效的通信和协调B.单个智能体的决策会影响整个系统的性能C.多智能体系统总是能够达到全局最优解D.智能体可以具有不同的目标和策略5、人工智能在工业生产中的质量检测方面有广泛应用。假设要开发一个能够检测产品缺陷的系统，需要考虑光照、拍摄角度等因素对图像的影响。以下关于解决这些影响的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用多光源和多角度拍摄，获取更全面的产品图像B.对图像进行预处理，如归一化和标准化，减少光照和角度的影响C.忽略光照和角度的变化，依靠模型的自适应能力D.建立光照和角度的模型，对图像进行校正6、当利用人工智能技术进行股票市场的预测时，需要综合考虑多种因素，如公司财务数据、宏观经济指标、市场情绪等。在这种复杂的场景下，以下哪种人工智能方法可能具有较大的潜力？（）A.基于规则的专家系统B.强化学习C.遗传算法D.模糊逻辑7、人工智能中的计算机视觉技术能够让计算机理解和分析图像和视频内容。假设要开发一个能够实时监测交通流量和识别车辆类型的系统，需要在不同的天气和光照条件下准确地检测和分类车辆。以下哪种计算机视觉技术或方法在这种复杂场景下具有更好的鲁棒性和准确性？（）A.传统的图像处理方法B.基于特征提取的方法C.深度学习中的目标检测算法D.光流法8、在人工智能的发展过程中，算力的提升起到了重要的推动作用。假设一个研究团队需要进行大规模的人工智能模型训练。以下关于算力对人工智能的影响的描述，哪一项是不正确的？（）A.强大的算力能够加速模型的训练过程，缩短研发周期B.更高的算力可以支持更复杂的模型结构和更多的数据处理C.只要有足够的算力，就可以忽略模型的优化和算法的改进D.算力的成本和可获取性会影响人工智能技术的应用和推广9、人工智能在金融领域的应用越来越广泛，如风险评估、投资决策和欺诈检测等。以下关于人工智能在金融领域应用的描述，不准确的是（）A.可以通过分析大量的金融数据，更准确地评估风险和预测市场趋势B.能够为投资者提供个性化的投资建议，优化投资组合C.人工智能在金融领域的应用完全消除了风险和错误，保障了金融交易的绝对安全D.金融机构在采用人工智能技术时，需要考虑合规性和监管要求10、人工智能在教育领域有着创新应用。假设要开发一个自适应学习系统，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.根据学生的学习进度和表现，动态调整学习内容和难度B.利用情感分析技术了解学生的学习情绪，提供相应的激励和支持C.人工智能驱动的教育系统可以完全替代教师的角色，实现自主学习D.结合虚拟现实和增强现实技术，创造沉浸式的学习体验11、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的肿瘤区域准确分割出来，以下关于选择分割算法的考虑，哪一项是最关键的？（）A.算法的计算复杂度，以确保能够快速处理大量图像B.算法在其他领域的应用效果，而不是针对医学图像的特定性能C.算法是否能够利用多模态的医学图像数据，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可视化效果，而不是分割的准确性12、在人工智能的发展过程中，伦理和社会问题日益受到关注。以下关于人工智能伦理问题的描述，不正确的是（）A.人工智能可能导致就业结构的变化，一些工作可能被自动化取代，从而引发社会就业问题B.人工智能在决策过程中可能存在偏见和不公平，例如在信用评估、招聘等领域C.随着人工智能技术的发展，个人隐私保护面临更大的挑战，因为大量的数据被收集和分析D.人工智能伦理问题不重要，技术的发展应该优先于伦理和社会问题的考虑13、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型的协同训练。假设多个机构拥有各自的私有数据，需要共同训练一个模型。以下哪种联邦学习算法或框架在处理数据异构和通信效率方面表现更为优秀？（）A.横向联邦学习B.纵向联邦学习C.联邦迁移学习D.以上框架根据具体情况选择14、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15、在人工智能的迁移学习中，假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用到一个特定领域的小数据集上。以下哪种方法能够有效地利用预训练模型的知识？（）A.直接在新数据集上微调预训练模型B.重新训练一个新的模型，不使用预训练模型C.只使用预训练模型的最后一层输出D.抛弃预训练模型，完全依靠随机初始化训练二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明人工智能中的可解释性问题。2、（本题5分）说明人工智能在税务规划和合规中的应用。3、（本题5分）解释人工智能在市场竞争情报收集和分析中的作用。4、（本题5分）简述人工智能在节能减排和可持续发展中的应用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（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颜色识别系统。能够在不同光照和拍摄条件下准确识别出车牌的颜色，并与车牌号码识别结果进行关联分析。2、（本题5分）运用自然语言处理技术，对社交媒体上的热点话题进行监测和趋势分析。及时了解公众舆论动态。3、（本题5分）利用自然语言处理工具对一篇论文进行摘要提取，总结论文的主要内容和观点。4、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，构建一个门控循环单元（GRU）模型，用于对自然语言处理任务（如文本分类）进行建模，评估模型性能。5、（本题5分）在TensorFlow中，构建一个深度强化学习模型（如A2C或DDPG），控制一个机器人在模拟环境中完成特定的任务，如抓取物体或行走。观察模型的训练效果和机器人的行为表现。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题1