陕西青年职业学院《游戏场景与角色设计》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《游戏场景与角色设计》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、在人工智能的医疗影像诊断中，深度学习模型可以辅助医生发现病变。假设要评估一个深度学习模型在乳腺X光影像诊断中的性能，以下哪个指标是最重要的？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.特异性3、在人工智能的情感分析任务中，比如分析社交媒体上用户对某一产品的态度是积极还是消极，以下哪种特征提取方法可能会产生重要影响？（）A.基于词袋模型B.基于词嵌入C.基于语法结构D.基于语义网络4、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5、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6、人工智能在图像识别领域取得了显著的成果。假设要开发一个能够识别水果种类的图像识别系统，需要考虑多种因素。以下关于图像数据预处理的步骤，哪一项是最关键的？（）A.对图像进行裁剪和旋转，以统一图像的大小和方向B.将图像转换为灰度图像，减少数据量C.对图像进行增强和去噪处理，提高图像质量D.随机打乱图像的顺序，增加数据的多样性7、人工智能在法律领域的辅助决策中具有一定作用。假设要利用人工智能协助法官判断案件，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析大量的法律案例和条文，提供相关的参考和建议B.利用数据挖掘技术发现案件中的潜在规律和模式C.人工智能的判断结果可以直接作为最终的法律裁决，无需法官审查D.帮助法官提高决策的效率和准确性，但最终决策权仍在法官手中8、人工智能中的强化学习算法可以用于训练机器人完成复杂的任务。假设一个机器人需要通过强化学习学会在不同地形上行走。以下关于强化学习训练机器人的描述，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，从而调整自己的动作策略B.可以使用模拟环境进行大量的训练，以减少在真实环境中的试验成本和风险C.强化学习训练出的机器人策略在不同的环境条件下都能保持最优性能，无需进一步调整D.合理设计奖励函数对于引导机器人学习到期望的行为至关重要9、在人工智能的发展中，算力是重要的支撑因素。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，哪一项是不正确的？（）A.强大的计算资源，如GPU集群，可以加速模型的训练过程B.云计算平台可以提供灵活的算力支持，满足不同规模的训练需求C.算力的提升仅仅取决于硬件的性能，与算法的优化无关D.合理分配和利用算力资源对于提高训练效率和降低成本至关重要10、可解释性是人工智能模型面临的一个重要问题。以下关于人工智能模型可解释性的叙述，不正确的是（）A.模型的可解释性有助于用户理解模型的决策过程和结果，增强信任B.一些复杂的深度学习模型，如深度神经网络，往往具有较低的可解释性C.为了提高模型的可解释性，可以采用特征重要性分析、可视化等方法D.可解释性对于所有的人工智能应用都是同等重要的，不存在优先级的差异11、在人工智能的图像超分辨率任务中，假设需要将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，同时保持图像的细节和清晰度。以下哪种方法通常能够取得较好的效果？（）A.基于深度学习的超分辨率模型，学习图像的特征和模式B.传统的插值方法，如双线性插值C.对低分辨率图像进行简单的放大处理D.随机生成高分辨率图像12、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13、当利用人工智能进行欺诈检测，例如在金融交易中识别异常行为，以下哪种特征和模型可能是关键的因素？（）A.用户行为特征B.交易模式特征C.复杂的深度学习模型D.以上都是14、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15、在计算机视觉中，以下哪种任务需要对图像中的目标进行定位和分类？（）A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.图像生成二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述人工智能中的优化问题和求解方法。2、（本题5分）解释人工智能在智能绩效激励机制设计中的方法。3、（本题5分）解释人工智能在能源管理中的角色。4、（本题5分）说明语音信号处理的基本步骤。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python中的PyTorch框架，构建一个多层双向LSTM模型，对语音数据进行情感分析。使用合适的音频处理技术将语音转换为特征向量，输入到模型中进行训练和预测。2、（本题5分）利用Scikit-learn中的K-Means聚类算法，对客户行为数据进行细分。为精准营销提供依据。3、（本题5分）运用Python的OpenCV库，实现对视频中的运动目标进行检测和计数。使用背景减除算法或光流法，实时统计运动目标的数量和运动轨迹。4、（本题5分）使用机器学习算法对医疗图像进行分析，如检测疾病、分割病灶等，辅助医生进行诊断。5、（本题5分）使用机器学习算法对医疗数据进行分析，预测疾病的发生风险和治疗效果，为医疗决策提供支持。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欺诈检测系统，如在金融交易中的应用，分析其如何识别异常模式