大连海事大学《ROS机器人基础》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《ROS机器人基础》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、强化学习是人工智能中的一个重要领域，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个机器人需要在一个充满障碍物的房间里找到通往目标位置的路径，同时避免碰撞。在这种情况下，以下关于强化学习的说法，哪一项是正确的？（）A.智能体通过随机尝试不同的动作来学习最优策略B.奖励函数的设计对学习效果没有太大影响C.强化学习不需要考虑环境的动态变化D.一旦训练完成，智能体在新的环境中无需重新学习就能表现良好2、人工智能中的异常检测技术可以在数据中发现不符合正常模式的样本。假设要在网络流量数据中检测异常行为，以下哪个因素对于检测算法的选择影响最大？（）A.数据的维度B.异常行为的类型C.数据的分布特征D.计算资源的可用性3、人工智能在医疗影像诊断中的应用不断发展。以下关于人工智能在医疗影像诊断应用的说法，不正确的是（）A.能够辅助医生更快速、准确地检测病变和异常B.可以提高诊断的一致性和重复性，减少人为误差C.人工智能的诊断结果可以完全替代医生的专业判断D.需要与医生的临床经验和专业知识相结合，共同为患者提供诊断服务4、深度学习在近年来取得了显著的成果，特别是在图像识别和语音识别等领域。以下关于深度学习的叙述，不准确的是（）A.深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动从数据中学习特征B.深度学习模型需要大量的训练数据和强大的计算资源来进行训练C.深度学习可以解决传统机器学习方法难以处理的复杂问题，如语义理解和情感分析D.深度学习模型的结构和参数一旦确定，就无法根据新的数据进行调整和优化5、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6、在人工智能的自动驾驶道德决策中，假设车辆面临一个不可避免的碰撞场景，需要在保护车内乘客和避免伤害行人之间做出选择。以下哪种决策原则在伦理上更被接受？（）A.优先保护车内乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.基于最大多数人的利益进行决策D.这是一个无法确定的道德困境，没有明确的决策原则7、人工智能中的无监督学习可以发现数据中的隐藏模式和结构。以下关于无监督学习的描述，不正确的是（）A.聚类分析和主成分分析是常见的无监督学习方法B.无监督学习不需要事先标注数据，能够自动从数据中学习特征C.无监督学习的结果通常难以解释和评估，应用范围相对较窄D.可以用于数据预处理、特征提取和异常检测等任务8、人工智能中的智能监控系统在安防、交通等领域发挥着重要作用。假设我们要在一个大型商场部署智能监控系统，以下关于智能监控的功能，哪一项是不准确的？（）A.实时检测异常行为B.自动识别人员身份C.预测潜在的安全威胁D.智能监控系统不需要考虑隐私保护问题9、在强化学习中，“Q-learning”算法通过估计什么来进行决策？（）A.状态价值B.动作价值C.策略D.奖励10、在人工智能的发展中，模型的评估指标至关重要。以下关于人工智能模型评估指标的描述，不准确的是（）A.准确率、召回率和F1值常用于分类任务的评估B.均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）常用于回归任务的评估C.评估指标的选择只取决于数据的类型，与具体的应用场景无关D.可以结合多个评估指标来全面评估模型的性能11、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12、在自然语言处理中，词向量表示是基础技术之一。假设要对大量文本进行处理和分析。以下关于词向量的描述，哪一项是不准确的？（）A.词向量可以将单词转换为数值向量，便于计算机处理和计算B.常见的词向量模型有One-Hot编码、Word2Vec和GloVe等C.词向量的维度越高，表达能力越强，但计算和存储成本也越高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13、在人工智能的音频处理中，语音增强是一项重要任务。假设要提高在嘈杂环境中录制的语音的清晰度，以下关于语音增强技术的描述，正确的是：（）A.简单的滤波方法就能够完全去除噪声，恢复清晰的语音B.语音增强技术只对特定类型的噪声有效，对复杂的噪声环境无能为力C.结合深度学习算法和声学模型，可以更有效地从噪声中提取有用的语音信息D.语音增强的效果不受原始语音质量和噪声强度的影响14、当利用人工智能进行语音合成，使合成的语音听起来更加自然和富有情感，以下哪种方法可能是重点研究和改进的方向？（）A.改进声学模型B.优化韵律模型C.提升文本分析精度D.以上都是15、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.FPGA16、当利用人工智能进行智能医疗影像诊断，例如检测肿瘤或病变，以下哪种挑战和问题可能是需要重点解决的？（）A.数据标注的准确性和一致性B.模型的泛化能力和鲁棒性C.结果的解释和临床可接受性D.以上都是17、人工智能在制造业中的应用可以提高生产效率和产品质量。假设一家工厂使用人工智能进行质量检测。以下关于人工智能在制造业中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.通过机器视觉技术检测产品表面的缺陷和瑕疵B.利用数据分析预测设备的故障，提前进行维护C.人工智能可以完全自主地优化生产流程，无需人工干预D.与机器人技术结合，实现自动化生产和装配18、在人工智能的医疗应用中，例如疾病预测和诊断辅助，假设需要确保模型的结果具有可解释性和临床可信赖性。以下哪种方法能够增加模型的可信度？（）A.与医生的经验和专业知识结合进行验证B.只依靠模型的输出，不进行额外验证C.隐藏模型的内部工作原理，避免质疑D.不考虑临床实际情况，追求高准确率19、在人工智能的图像识别模型中，假设需要提高模型对不同光照条件下图像的鲁棒性。以下哪种数据增强方法可能有效？（）A.随机改变图像的亮度和对比度B.对图像进行裁剪和缩放C.旋转图像一定角度D.以上都是20、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个二分类模型的性能，除了准确率之外，以下哪种指标在某些情况下更能反映模型的实际效果，特别是当类别分布不均衡时？（）A.召回率B.F1值C.精确率D.均方误差二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述机器翻译的原理和方法。2、（本题5分）谈谈人工智能在企业创新管理中的应用。3、（本题5分）简述自监督学习的原理和方法。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以某智能语音助手为例，探讨人工智能在自然语言处理方面的应用，包括语音识别和语义理解。2、（本题5分）考察某智能民间戏曲服装搭配系统中人工智能的色彩和款式选择建议。3、（本题5分）研究某工厂采用人工智能进行生产质量检测的案例，包括检测方法和改进效果。4、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能安防系统，讨论其在视频监控中的人物识别、行为分析和预警