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自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页,共3页广州珠江职业技术学院《计算机视觉与人工智能》

2023-2024学年第二学期期末试卷院(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25个小题,每小题1分,共25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、在人工智能的数据分析中,假设要从大量的数据中发现潜在的模式和关系,以下关于数据分析方法的描述,正确的是:()A.关联规则挖掘只能发现简单的关联关系,无法处理复杂的数据结构B.聚类分析可以将数据自动分为不同的类别,但类别数量需要事先指定C.主成分分析能够降低数据的维度,同时保留主要的信息D.以上数据分析方法在实际应用中通常单独使用,不需要结合其他方法2、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。以下关于计算机视觉的描述,不准确的是()A.目标检测、图像分类和语义分割是计算机视觉中的常见任务B.计算机视觉技术可以应用于自动驾驶、安防监控和工业检测等领域C.计算机视觉系统的性能完全取决于所使用的硬件设备,算法的优化作用不大D.深度学习算法的出现极大地推动了计算机视觉技术的发展3、人工智能在智能客服领域的应用越来越广泛。以下关于人工智能智能客服的说法,不正确的是()A.能够快速回答常见问题,提高客户服务的响应速度B.可以通过自然语言交互理解客户的需求和意图C.智能客服能够完全替代人工客服,提供同样优质和全面的服务D.仍需要不断改进和优化,以提高回答的准确性和满意度4、假设要开发一个能够理解人类情感和意图的人工智能助手,例如根据用户的情绪提供相应的服务,以下哪种技术和数据可能是关键的?()A.情感计算技术和情感标注数据B.意图识别技术和用户行为数据C.自然语言理解技术和多模态数据D.以上都是5、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6、在人工智能的语音合成任务中,假设要生成自然流畅且富有情感的语音,以下关于模型训练的方法,哪一项是不正确的?()A.使用大量的语音数据进行训练,包括不同的口音和情感B.引入情感标签,让模型学习不同情感下的语音特征C.只训练模型生成单一的语音风格,以保证一致性D.结合声学模型和语言模型,提高语音合成的质量7、在人工智能的图像生成任务中,变分自编码器(VAE)是一种常用的模型。假设要使用VAE生成新的图像,以下关于VAE的描述,正确的是:()A.VAE通过学习数据的潜在分布来生成新的图像,生成的图像与原始数据完全相同B.VAE生成的图像质量不如生成对抗网络(GAN),因此在实际应用中逐渐被淘汰C.VAE可以在生成图像的同时对图像进行压缩和编码,节省存储空间D.VAE只能用于生成简单的图像,如数字和几何图形,无法生成复杂的自然图像8、人工智能在智能推荐系统中发挥着关键作用。假设一个电商平台要利用人工智能为用户提供个性化推荐,以下关于其应用的描述,哪一项是不准确的?()A.通过分析用户的浏览历史、购买行为等数据,了解用户的兴趣偏好B.利用协同过滤算法可以找到与目标用户相似的其他用户,进行推荐C.深度学习模型能够捕捉复杂的用户行为模式,提供更精准的推荐D.智能推荐系统能够完全满足用户的所有需求,不需要用户进一步筛选和选择9、在人工智能的发展中,算力的需求不断增长。假设要训练一个大型的人工智能模型,以下关于算力的描述,正确的是:()A.普通的个人电脑就能够满足训练大型人工智能模型的算力需求B.算力的提升主要依赖硬件的改进,软件优化的作用不大C.云计算平台可以提供强大的算力支持,帮助研究人员和企业训练复杂的人工智能模型D.算力的增长对人工智能模型的性能提升没有实质性的帮助10、在人工智能的语音识别任务中,需要将人类的语音转换为文字。假设要处理不同口音、语速和背景噪音下的语音,为了提高语音识别的准确率,以下哪种方法是有效的?()A.使用大量的标注语音数据进行训练B.采用简单的声学模型,减少计算复杂度C.忽略背景噪音,只关注语音的主要部分D.不进行任何预处理,直接对原始语音进行识别11、在人工智能的语音合成任务中,要生成自然流畅且富有情感的语音。假设需要模拟不同人的声音特点和情感表达,以下哪种技术或方法是关键的?()A.基于深度学习的语音合成模型,学习语音特征B.使用固定的语音模板,进行简单组合C.随机生成语音的音调和语速D.不考虑情感因素,只生成清晰的语音12、在人工智能的发展中,机器学习是一个重要的分支。假设一个医疗团队想要利用机器学习来预测某种疾病的发病风险,他们收集了大量患者的基因数据、生活习惯、病史等多维度信息。在选择机器学习算法时,需要考虑数据的特点、模型的复杂度和预测的准确性等因素。以下哪种机器学习算法可能最适合这个任务?()A.决策树算法,通过对特征的逐步划分进行预测B.线性回归算法,建立变量之间的线性关系进行预测C.支持向量机算法,寻找最优分类超平面进行分类预测D.朴素贝叶斯算法,基于概率计算进行分类13、在人工智能的图像分割任务中,假设要将一幅图像中的不同物体准确地分割出来,以下关于图像分割方法的描述,正确的是:()A.基于阈值的图像分割方法简单快速,但对复杂图像的效果不佳B.基于区域的图像分割方法能够处理具有相似特征的区域,但容易出现过度分割C.基于边缘检测的图像分割方法能够准确地找到物体的边缘,但对噪声敏感D.以上图像分割方法各有优缺点,常常结合使用以提高分割效果14、在人工智能的知识图谱构建中,例如整合多个领域的知识并建立关联,以下哪种方法和工具可能是常用的?()A.本体论和语义网技术B.信息抽取和实体识别C.关系抽取和图数据库D.以上都是15、在人工智能的自动驾驶伦理问题中,例如在面临不可避免的事故时如何做出决策,以下哪种思考角度和原则可能是需要被考虑的?()A.功利主义原则B.道义论原则C.权利主义原则D.以上都是16、在强化学习中,“Q-learning”算法通过估计什么来进行决策?()A.状态价值B.动作价值C.策略D.奖励17、人工智能在教育领域的应用逐渐兴起。假设要开发一个智能辅导系统,以下关于这种系统的描述,正确的是:()A.智能辅导系统能够根据每个学生的学习进度和特点,提供个性化的学习方案B.智能辅导系统可以完全取代教师的作用,学生无需与教师进行交流C.智能辅导系统的效果只取决于系统的功能,与学生的学习态度和习惯无关D.智能辅导系统不需要考虑教育伦理和学生隐私保护问题18、在人工智能的图像增强技术中,目的是提高图像的质量和可读性。假设我们要对一张低光照条件下拍摄的照片进行增强,以下关于图像增强的方法,哪一项是不准确的?()A.直方图均衡化B.锐化滤波C.中值滤波D.图像增强不会引入任何噪声19、人工智能在社交媒体的内容管理中发挥作用。假设一个社交媒体平台要利用人工智能过滤不良信息,以下关于其应用的描述,哪一项是不正确的?()A.基于自然语言处理技术和机器学习算法,识别不良内容B.不断学习和更新不良信息的模式,提高过滤的准确性C.人工智能过滤系统能够完全杜绝不良信息的出现,无需人工监督D.平衡过滤的严格程度和用户体验,避免误判正常内容20、人工智能中的语音识别技术在许多领域都有应用,如语音助手和智能客服。假设正在改进一个语音识别系统的性能,以下关于语音识别的描述,正确的是:()A.语音识别的准确率只取决于声学模型,语言模型对其影响不大B.环境噪声对语音识别的结果没有显著影响,系统可以自动过滤噪声C.不断优化声学模型和语言模型,并结合大量的语音数据进行训练,可以提高语音识别的准确率D.语音识别系统不需要考虑不同人的口音和语速差异,能够统一处理21、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22、人工智能在艺术创作领域的探索引起了广泛关注。假设要利用人工智能生成音乐作品,以下关于其应用的描述,哪一项是不正确的?()A.基于深度学习算法学习大量的音乐作品,生成新的旋律和节奏B.可以与人类音乐家合作,共同创作出独特的音乐作品C.人工智能生成的音乐作品在艺术价值和创造性上能够超越人类音乐家的作品D.为音乐创作提供新的灵感和可能性,但不能完全取代人类的创造力23、人工智能在教育领域有潜在的应用,例如个性化学习系统。假设要为学生提供个性化的学习路径,以下哪种数据对于系统的设计最为关键?()A.学生的考试成绩B.学生的学习时间C.学生的学习风格和偏好D.学校的课程设置24、人工智能中的知识图谱技术可以将实体、关系和属性以图的形式表示,为智能应用提供丰富的语义信息。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱,需要整合大量的文本、图像和音频资料。以下哪种方法在知识抽取和融合方面最为关键?()A.自然语言处理技术B.图像识别技术C.音频处理技术D.以上技术综合运用25、人工智能中的聚类算法用于将数据分组为不同的簇。假设要对一组客户数据进行聚类分析。以下关于聚类算法的描述,哪一项是不准确的?()A.K-Means算法是一种常见的聚类算法,需要事先指定簇的数量B.聚类算法可以发现数据中的潜在模式和结构,帮助进行市场细分等应用C.不同的聚类算法在不同的数据分布和场景下表现各异,需要根据实际情况选择D.聚类结果是唯一确定的,不受算法参数和初始值的影响二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述人工智能在通信领域的创新。2、(本题5分)简述均方误差和平均绝对误差的用途。3、(本题5分)解释深度学习与传统机器学习的差异。4、(本题5分)解释语音合成的原理和方法。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)研究一个使用人工智能的智能影视投资风险评估系统,分析其如何评估影视项目的投资风险。2、(本题5分)分析一个利用人工智能进行智能简历筛选系统,探讨其如何从大量简历中挑选合适候选人。3、(本题5分)研究一个利用人工智能进行民俗节日活动安排优化的案例,分析其优化效果和民众满意度。4、(本题5分)分析一个利用人工智能进行民间艺术传承方案制定的实例,讨论其传承效果和创新点。5、(本题5分)分析一个利用人工智能进行传统武术套路编排的实例,讨论其

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