信阳师范大学《智能终端应用开发》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页信阳师范大学《智能终端应用开发》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、人工智能在智能交通系统中的应用可以改善交通流量和安全性。假设要开发一个能够实时优化交通信号灯的系统，以下关于考虑交通状况多样性的方法，哪一项是最关键的？（）A.只考虑当前道路的车流量，不考虑周边道路的情况B.综合考虑不同时间段、天气条件和特殊事件等对交通的影响C.按照固定的模式设置交通信号灯，不进行实时调整D.忽略行人的需求，只关注车辆的通行2、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3、在人工智能的智能客服应用中，需要快速准确地回答用户的问题。假设用户的问题类型多样，包括咨询、投诉、技术问题等。为了提高智能客服的回答质量和效率，以下哪种技术或策略是重要的？（）A.建立大规模的问题库和标准答案B.运用自然语言生成技术生成回答C.引导用户提出更简单的问题D.对复杂问题直接拒绝回答4、在开发一个能够与人类进行自然流畅对话的人工智能聊天机器人时，不仅要理解用户的输入，还要生成合理且富有逻辑的回复。为了实现这一目标，以下哪个方面的技术是至关重要的？（）A.语言模型的训练B.对话管理策略C.情感分析能力D.知识图谱的构建5、在人工智能的可解释性方面，一直是一个研究热点。假设开发了一个用于信用评估的人工智能模型，以下关于解释模型决策的方法，哪一项是不太可行的？（）A.使用特征重要性分析，确定哪些输入特征对模型的决策影响最大B.对模型的内部结构和参数进行详细解释，让用户理解模型的工作原理C.通过生成示例来说明模型在不同情况下的决策逻辑D.拒绝提供任何解释，认为模型的准确性比可解释性更重要6、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7、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8、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9、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10、在人工智能的发展过程中，可解释性是一个重要的问题。假设一个深度学习模型在医疗诊断中做出了关键决策，但无法解释其决策的依据。这可能会带来哪些潜在的风险？（）A.医生可能无法信任模型的结果B.模型的准确率可能会下降C.模型的训练时间可能会增加D.模型的复杂度可能会降低11、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体做出最优决策。假设一个智能体在一个复杂的环境中学习，以下关于强化学习的描述，正确的是：（）A.智能体通过随机尝试不同的动作来学习，不需要任何奖励反馈B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有影响，只要有足够的训练时间就能学会最优策略C.强化学习算法能够保证智能体在有限的时间内找到绝对最优的决策策略D.智能体在学习过程中会不断调整策略以最大化累积奖励12、在人工智能的语音情感识别中，以下哪个特征对于准确判断情感可能最具挑战性？（）A.语音的语调B.语音的语速C.说话人的口音D.背景噪音13、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术，能够利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设我们已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下关于迁移学习的说法，哪一项是正确的？（）A.可以直接使用原模型的参数，无需任何调整B.只需要对模型的最后几层进行重新训练C.迁移学习一定能提高新任务的性能D.原模型的架构和新任务必须完全相同14、在人工智能的伦理和法律问题中，算法偏见是一个需要关注的重点。假设一个招聘用的人工智能系统由于数据偏差导致对某些特定群体的不公平筛选。以下哪种方法在发现和纠正算法偏见方面最为重要？（）A.算法审计B.数据清洗和预处理C.引入多样化的数据集D.以上方法综合运用15、人工智能中的模型压缩技术用于减少模型的参数和计算量。假设要在资源受限的设备上部署一个大型的神经网络模型，以下关于模型压缩的描述，正确的是：（）A.剪枝技术通过删除不重要的神经元和连接来压缩模型，不会影响模型性能B.量化技术将模型的参数从浮点数转换为整数，会导致较大的精度损失C.知识蒸馏将复杂模型的知识转移到简单模型中，但效果不如直接使用复杂模型D.模型压缩技术会牺牲一定的模型性能，但可以显著提高模型的部署效率二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明模型融合的方法和优势。2、（本题5分）简述图像分割的任务和算法。3、（本题5分）简述人工智能在财务分析和预算中的帮助。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）通过强化学习让一个智能体在模拟的交通环境中学会遵守交通规则并安全行驶。2、（本题5分）利用Python中的OpenCV库，实现对视频中的手势识别，支持多种手势的准确识别和分类。3、（本题5分）利用Python的Scikit-learn库，实现随机森林分类算法对信用风险评估问题进行处理。分析特征的重要性，建立有效的信用评估模型。4、（本题5分）运用深度学习框架构建一个图像分类模型，对卫星图像中的自然灾害进行分类，如洪水、火灾等。5、（本题5分）在PyTorch中，构建一个基于长短时记忆网络（LSTM）的