上海电影艺术职业学院《群智能系统网络与协同技术》2023-2024学年第二学期期末试卷_第1页
上海电影艺术职业学院《群智能系统网络与协同技术》2023-2024学年第二学期期末试卷_第2页
上海电影艺术职业学院《群智能系统网络与协同技术》2023-2024学年第二学期期末试卷_第3页
上海电影艺术职业学院《群智能系统网络与协同技术》2023-2024学年第二学期期末试卷_第4页
上海电影艺术职业学院《群智能系统网络与协同技术》2023-2024学年第二学期期末试卷_第5页
已阅读5页,还剩1页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页上海电影艺术职业学院《群智能系统网络与协同技术》

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20个小题,每小题2分,共40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、在人工智能的医疗影像诊断中,假设要利用深度学习模型辅助医生进行癌症检测,以下关于这种应用的描述,正确的是:()A.深度学习模型的诊断结果总是准确无误的,可以直接作为最终诊断依据B.医生的经验和专业知识在与模型的结合中仍然起着关键作用C.训练模型的数据越多,模型在医疗影像诊断中的表现就一定越好D.医疗影像诊断中的深度学习模型不需要经过严格的验证和监管2、在人工智能的自然语言生成任务中,需要生成连贯和有意义的文本。假设要开发一个能够自动生成新闻报道的系统,以下关于自然语言生成的描述,正确的是:()A.随机生成单词和句子的组合就能够产生有逻辑和可读性的新闻报道B.仅仅依靠语言模型的概率预测,不考虑语义和上下文信息,也能生成高质量的文本C.利用深度学习模型学习大量的新闻文本数据,并结合语义理解和规划,可以生成较为准确和流畅的新闻报道D.自然语言生成系统不需要考虑语言的风格和体裁,能够生成通用的文本3、在人工智能的发展中,硬件的支持对于提高计算效率和性能至关重要。假设要训练一个大规模的深度学习模型,需要快速处理海量的数据。以下哪种硬件架构或设备在加速模型训练方面具有显著的优势?()A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA4、在人工智能的自动驾驶感知任务中,假设需要同时处理来自多个传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达)的数据。以下哪种融合方式能够更有效地综合利用多源信息?()A.早期融合,在特征层面进行融合B.中期融合,在决策层面进行融合C.晚期融合,在结果层面进行融合D.随机选择一种传感器的数据作为主要依据5、在人工智能的发展中,伦理和社会问题日益受到关注。例如,自动驾驶汽车在面临不可避免的事故时,需要做出决策以最小化伤亡。这种情况下,以下哪种观点是需要重点考虑的?()A.优先保护乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.按照预设的规则进行决策,不考虑具体情况D.综合考虑多种因素,如法律、道德和社会影响6、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7、人工智能中的专家系统是一种基于知识的系统。假设有一个用于故障诊断的专家系统,需要将专家的知识和经验转化为系统的规则和推理机制。以下关于专家系统的描述,哪一项是不准确的?()A.专家系统的性能取决于知识的准确性和完整性B.专家系统能够处理不确定性和模糊性的知识C.专家系统的开发需要大量的时间和专业知识D.专家系统一旦开发完成,就不需要进行更新和维护8、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9、人工智能在农业领域的精准种植方面有潜在应用。假设利用人工智能监测农作物的生长状况,以下关于其应用的描述,哪一项是不准确的?()A.通过图像识别和传感器数据,实时获取农作物的生长参数B.基于数据分析预测病虫害的发生,及时采取防治措施C.人工智能可以完全自主地进行农作物的种植和管理,无需人工干预D.结合气象数据优化灌溉和施肥方案,提高资源利用效率10、人工智能中的强化学习算法可以用于优化资源分配。假设一个数据中心要通过人工智能分配计算资源,以下关于其应用的描述,哪一项是不正确的?()A.根据服务器负载和任务需求,动态调整资源分配策略B.以最小化能耗和提高服务质量为目标,优化资源利用效率C.强化学习可以快速适应数据中心的变化,无需人工重新配置D.强化学习算法在资源分配中总是能够找到最优解,不存在次优情况11、在人工智能的发展过程中,算法的创新起着关键作用。假设我们要设计一种新的人工智能算法,以下关于算法设计的原则,哪一项是不正确的?()A.高效性B.可扩展性C.复杂性优先D.创新性12、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13、在人工智能的自动驾驶领域,为了确保车辆在各种路况和天气条件下的安全行驶,需要综合考虑多个传感器的数据进行决策。以下哪种传感器的数据融合方法可能是关键的技术挑战?()A.基于卡尔曼滤波B.基于深度学习C.基于贝叶斯估计D.以上都是14、人工智能在农业领域的应用具有很大潜力。假设要利用人工智能技术实现农作物的病虫害监测,以下关于这种应用的描述,正确的是:()A.可以通过分析农作物的图像和传感器数据,及时发现病虫害的迹象B.人工智能系统能够完全替代农民的经验和判断,独立完成病虫害的防治工作C.由于农作物生长环境的复杂性,人工智能在病虫害监测中的应用效果有限D.安装在农田中的监测设备越多,人工智能病虫害监测系统的准确性就越高15、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16、在人工智能的药物研发中,机器学习可以辅助药物分子的设计和筛选。假设要开发一种治疗特定疾病的新药,以下哪种机器学习方法可能最有助于找到潜在的有效分子结构?()A.分类算法B.回归分析C.聚类分析D.强化学习17、在人工智能的自动驾驶领域,车辆需要根据周围环境的感知信息做出决策,如加速、减速、转弯等。假设车辆面临复杂的交通场景,包括多个车辆、行人、交通信号灯等,为了确保安全和高效的驾驶决策,以下哪种技术或方法是至关重要的?()A.基于规则的决策制定,遵循固定的交通规则B.深度学习模型,自动从大量数据中学习决策模式C.随机决策,根据概率选择行动D.不考虑其他车辆和行人,只关注自身车辆的状态18、人工智能中的预训练语言模型,如GPT-3,引起了广泛关注。假设要利用预训练语言模型进行特定任务的微调。以下关于预训练语言模型的描述,哪一项是不正确的?()A.预训练语言模型在大规模通用语料上学习了语言的通用知识和模式B.微调时可以使用少量的特定任务数据,快速适应新的任务C.预训练语言模型的参数规模越大,性能一定越好D.可以根据具体需求对预训练语言模型的输出进行进一步的处理和优化19、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20、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二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释机器翻译的原理和发展趋势。2、(本题5分)谈谈主动学习在数据标注中的作用。3、(本题5分)谈谈人工智能中的强化学习算法。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)剖析某智能印刷质量检测系统中人工智能的色彩校准和瑕疵识别能力。2、(本题5分)分析一个利用人工智能进行智能摄影人才培训效果评估系统,探讨其如何评估摄影人才培训的成效。3、(本题5分)研究一个使用人工智能的智能绘画风格模仿系统,分析其如何学习和模仿特定的绘画风格。4、(本题5分)研究一个利用人工智能进行艺术作品鉴定的实例,分析其鉴定标准和可靠性。5、(本题5分)分析

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论