武汉轻工大学《智能终端安全技术》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页武汉轻工大学《智能终端安全技术》

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1分，共20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、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2、在一个利用人工智能进行智能物流配送的系统中，为了实现高效的路径规划和车辆调度，以下哪种算法和技术可能会被运用？（）A.遗传算法B.蚁群算法C.模拟退火算法D.以上都是3、人工智能在金融领域的应用不断拓展，假设一个银行使用人工智能系统进行信用评估，以下关于这种应用的描述，正确的是：（）A.人工智能信用评估系统能够完全取代人工评估，不会出现任何错误B.数据的质量和特征选择对人工智能信用评估系统的准确性至关重要C.人工智能信用评估系统只考虑客户的财务数据，不考虑其他非财务因素D.银行不需要对人工智能信用评估系统的结果进行审核和监督4、当利用人工智能进行推荐系统的设计，例如为用户推荐个性化的电影或音乐，以下哪种技术可能有助于提高推荐的准确性和新颖性？（）A.协同过滤B.基于内容的推荐C.混合推荐D.以上都是5、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6、人工智能在金融风险管理中的应用逐渐增多。假设要利用人工智能模型预测市场风险，以下关于模型评估指标的选择，哪一项是最重要的？（）A.准确率，即模型正确预测的比例B.召回率，即模型正确识别出风险的比例C.F1值，综合考虑准确率和召回率D.均方误差，衡量模型预测值与实际值之间的差异7、在人工智能的应用中，自动驾驶是一个具有挑战性的领域。假设一辆自动驾驶汽车需要在复杂的交通环境中做出安全的驾驶决策，需要融合多种传感器的数据。以下关于传感器融合的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用卡尔曼滤波将不同传感器的数据进行融合，以获得更准确的车辆状态估计B.简单地将各个传感器的数据相加，作为最终的决策依据C.基于深度学习的方法，自动学习不同传感器数据之间的关系D.采用加权平均的方式，根据传感器的可靠性为其分配不同的权重8、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9、在人工智能的图像生成任务中，生成对抗网络（GAN）表现出色。假设要生成逼真的人物肖像，以下哪个因素对于生成效果的影响最为关键？（）A.判别器的精度B.生成器的网络结构C.训练数据的质量和多样性D.优化算法的选择10、在人工智能的图像识别任务中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用。假设要设计一个用于识别手写数字的卷积神经网络，以下哪个因素对于提高识别准确率至关重要？（）A.增加卷积层的数量B.减少池化层的大小C.选择合适的激活函数D.增加全连接层的神经元数量11、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好，但在测试集上性能很差。为了缓解过拟合，以下哪种方法是有效的？（）A.增加训练数据的数量B.减少模型的复杂度C.应用正则化技术，如L1和L2正则化D.以上都是12、人工智能中的强化学习算法可以分为基于值函数的方法和基于策略的方法。以下关于这两种方法的描述，不正确的是（）A.基于值函数的方法通过估计状态值或动作值来选择最优动作B.基于策略的方法直接学习策略函数，输出动作的概率分布C.基于值函数的方法和基于策略的方法不能结合使用，只能选择其一D.这两种方法各有优缺点，在不同的应用场景中表现不同13、在人工智能的发展趋势中，边缘计算与人工智能的结合越来越受到关注。假设我们要在物联网设备上实现实时的人工智能推理，以下关于边缘计算与人工智能融合的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以减少数据传输延迟，提高响应速度B.能够降低对云计算中心的依赖C.边缘设备的计算能力足以处理所有复杂的人工智能任务D.需要考虑能源消耗和设备成本等因素14、在人工智能的情感分析任务中，假设要分析一段文本所表达的情感倾向，以下关于情感分析方法的描述，正确的是：（）A.基于词典的情感分析方法简单直观，但准确性较低，容易受到语境影响B.基于机器学习的情感分析方法需要大量的标注数据，且模型训练时间长C.深度学习的情感分析模型能够自动学习文本的特征，无需人工设计特征D.以上方法在情感分析任务中都有各自的优势和局限性15、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16、当利用人工智能进行文本摘要生成，从长篇文章中提取关键信息并形成简洁的摘要，以下哪种策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是17、在人工智能的决策树算法中，当进行特征选择来构建决策树时，以下哪种特征选择标准通常能够产生更优的决策树？（）A.信息增益B.基尼系数C.随机选择特征D.选择特征数量最多的特征18、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19、在人工智能的应用中，语音合成技术可以将文本转换为自然流畅的语音。假设要为一款智能导航应用开发语音合成功能，以下哪个因素对于合成语音的质量影响最大？（）A.语音的音色选择B.文本的语法结构C.语音的韵律和语调D.文本的词汇量20、人工智能在医疗领域有广泛的应用前景。假设要开发一个能够辅助医生诊断疾病的系统，需要整合患者的病历、检查报告和影像资料等信息。以下关于数据隐私和安全的考虑，哪一项是最为重要的？（）A.采用加密技术对患者数据进行加密存储和传输，确保数据不被泄露B.允许医疗数据在未经患者同意的情况下用于研究和开发新的诊断模型C.忽略数据隐私和安全问题，优先考虑系统的诊断准确性D.将患者数据存储在公共云服务上，以降低存储成本二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述语音识别技术的原理和挑战。2、（本题5分）解释人工智能在社会心理和行为研究中的应用。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）解释人工智能在智能营销效果评估中的方法。5、（本题5分）解释人工智能在图像识别中的关键技术。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能健身指导系统，探讨其如何根据用户身体数据制定锻炼计划。2、（本题5分）研究一款利用人工智能进行音乐创作的工具，分析其创作风格和创新性。3、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能交通信号控制系统，讨论其如何根据实时交通流量调整信号灯。4、（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。5、（本题5分）研究一个基于人工智能的魔术道具创新设计系统，分析其创意和实用性。四、操作题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）运用Python的OpenCV库，实现对图像中的人脸进行检测和识别。使用已有的训练好的人脸检测模型，对输入的图像进行处理，标记出人脸的位置和特征，并与已知的