云南财经职业学院《计算智能基础》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《计算智能基础》2023-2024学年第二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、在人工智能的机器翻译任务中，为了提高翻译的质量和准确性，尤其是对于具有特定领域知识的文本，以下哪种策略可能是有效的？（）A.使用大规模通用语料库B.引入领域特定的词典和知识C.优化神经网络架构D.以上都是2、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3、人工智能是当前科技领域的热门话题，其应用涵盖了众多领域。以下关于人工智能的定义，不准确的是（）A.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学B.人工智能是指让计算机像人类一样思考和行动，能够自主地解决各种复杂问题C.人工智能仅仅是通过大量的数据训练来实现对特定任务的预测和决策，不涉及对智能本质的探索D.人工智能旨在创造出能够感知环境、学习知识、进行推理和决策，并能够与人类进行交互的智能体4、人工智能在医疗影像诊断中的辅助作用越来越受到重视。假设一个医生正在借助人工智能系统辅助诊断X光片，以下关于医疗影像诊断中人工智能的描述，正确的是：（）A.人工智能系统的诊断结果可以完全替代医生的判断，医生无需再进行分析B.医生应该将人工智能系统的诊断结果作为唯一参考，忽略自己的临床经验C.人工智能系统可以提供辅助信息和提示，帮助医生更准确地诊断，但最终决策仍由医生做出D.医疗影像诊断中的人工智能技术还不够成熟，不能为医生提供任何有价值的帮助5、人工智能中的强化学习在机器人控制领域有重要应用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于奖励函数的设计，哪一项是最需要仔细考虑的？（）A.只根据机器人是否到达目标位置给予奖励B.综合考虑机器人的行走速度、稳定性和能量消耗等因素给予奖励C.给予固定的奖励值，不考虑机器人的表现D.随机给予奖励，增加学习的不确定性6、在人工智能的知识表示方法中，语义网络和框架表示是常见的方式。假设我们要构建一个关于动物分类的知识系统，以下关于这两种表示方法的说法，哪一项是正确的？（）A.语义网络更适合表示结构化的、层次分明的知识B.框架表示难以处理知识的不确定性和模糊性C.语义网络难以表达复杂的对象及其关系D.框架表示在知识的扩展和更新方面较为困难7、在人工智能的文本分类任务中，类别不平衡是一个常见的问题。假设一个数据集包含大量属于某一主要类别的样本，而其他类别的样本数量较少。以下哪种方法在处理类别不平衡问题时最为有效，能够提高少数类别的分类性能？（）A.重采样技术B.代价敏感学习C.特征选择D.以上方法综合运用8、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9、人工智能中的人工神经网络具有强大的学习能力。假设我们正在训练一个多层神经网络来预测股票价格的走势。如果网络的训练数据包含了过多的噪声，会产生什么后果？（）A.网络的泛化能力增强B.网络的训练速度加快C.网络可能对新的数据预测不准确D.网络的结构变得更加复杂10、人工智能在智能客服领域的应用需要能够理解用户的复杂问题并给出准确的回答。假设要构建一个智能客服系统，能够处理多种领域的问题，以下哪种技术或方法在提高系统的泛化能力和回答准确性方面最为重要？（）A.大规模预训练语言模型B.基于模板的回答生成C.知识库的构建和维护D.以上方法同等重要11、在人工智能的自然语言生成任务中，预训练语言模型如GPT-3取得了显著进展。假设要使用预训练语言模型生成一篇新闻报道，以下哪个步骤是最重要的？（）A.选择合适的预训练模型B.对模型进行微调C.设计输入的提示信息D.评估生成的文本质量12、情感计算是人工智能的一个新兴领域，旨在让计算机理解和处理人类的情感。假设要开发一个能够识别用户情感状态的系统。以下关于情感计算的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过分析语音、面部表情和文本等多模态信息来判断情感B.情感计算的应用可以包括心理咨询、客户服务等领域C.目前的情感计算技术已经能够准确无误地识别和理解所有复杂的人类情感D.情感模型的训练需要大量标注了情感标签的数据13、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14、在人工智能的研究中，模型的压缩和量化技术可以减少模型的参数和计算量。以下关于模型压缩和量化的叙述，不准确的是（）A.可以通过剪枝、量化和低秩分解等方法实现模型压缩B.模型压缩和量化会导致模型性能的一定损失，但可以在可接受范围内提高计算效率C.模型压缩和量化技术只适用于小型模型，对于大型复杂模型效果不佳D.这些技术对于在资源受限的设备上部署人工智能模型具有重要意义15、在自然语言处理中，词向量是一种重要的表示方法。假设要对一段文本进行语义分析，使用词向量模型。以下关于词向量的描述，正确的是：（）A.词向量的维度越高，对词语的表示就越精确，不会出现语义混淆B.不同的词向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的词向量不能相互转换和比较C.词向量可以捕捉词语之间的语义关系，例如相似性和相关性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16、人工智能中的情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下哪种方法可能不太适用？（）A.基于词典的方法B.基于机器学习的方法C.基于规则的方法D.基于人工判断的方法17、强化学习在机器人控制中发挥着重要作用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于强化学习在该场景中的描述，哪一项是不正确的？（）A.机器人通过与环境的交互获得奖励或惩罚，从而调整自己的行为策略B.设计合理的奖励函数对于机器人的学习效果至关重要C.强化学习可以使机器人快速适应新的环境和任务，无需重新训练D.机器人在学习过程中可能会经历多次失败，但通过不断尝试最终能够学会行走18、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19、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20、在人工智能的语音识别任务中，为了提高在嘈杂环境下的识别准确率，以下哪种技术或方法可能会被重点研究和应用？（）A.声学模型的改进B.噪声抑制技术C.多模态信息融合D.以上都是21、在人工智能的应用场景中，比如医疗诊断领域，要开发一个能够根据患者的症状、检查结果和病史准确预测疾病的系统。为了实现高精度的预测，以下哪种因素可能起到决定性作用？（）A.数据的质量和数量B.算法的复杂度C.计算资源的多少D.模型的训练时间22、人工智能在智能交通系统中的应用包括交通流量预测和智能信号灯控制等。假设要优化一个城市的交通信号灯系统，以下关于智能交通中的人工智能应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠历史交通数据就能实现最优的信号灯控制策略，无需考虑实时交通状况B.人工智能算法在交通流量预测中总是能够准确预测未来的交通状况，不受突发情况的影响C.结合实时交通数据、传感器信息和深度学习算法，可以动态优化交通信号灯控制，提高交通效率D.智能交通系统中的人工智能应用会导致交通管理的复杂性增加，不如传统方法可靠23、人工智能在金融领域的风险评估和欺诈检测中发挥着重要作用。假设要构建一个系统来检测信用卡交易中的欺诈行为，需要实时分析交易数据和用户行为模式。以下哪种技术或方法在处理这种实时、动态的数据时最为有效？（）A.实时数据分析和监控B.离线批量处理和分析C.基于经验的规则判断D.随机抽样检查24、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25、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）简述人工智能在公共服务创新和社会治理中的应用。2、（本题5分）简述人工智能在保险行业的风险评估和定价。3、（本题5分）简述人工智能在质量管理中的方法。4、（本题5分）解释人工智能的社会公平性问题。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以某智能民间戏曲文化生态评估系统为例，探讨人工智能在生态分析和保护建议方面的应用。2、（本题5分）研究一个利用人工智能进行广告创意生成的案例，分析其创意质量和效果。3、（本题5分）考察某社交平台运用人工智能进行内容审核的案例，分析其准确性和公正性。4、（本题5分）分析一个利用人工智能进行电影剧本创作的尝试，讨论其情节构思和人物塑造。5、（本题5分）考察一个基