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《区块链与经济社会》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“胶囊网络(CapsuleNetwork)”的主要优势是?()A.对姿态和变形的鲁棒性B.减少参数数量C.提高训练速度D.增强可解释性2、深度学习模型在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功,但也面临着过拟合、计算资源需求大等挑战。假设要训练一个深度神经网络来识别各种动物的图像,然而数据量有限,为了避免过拟合同时提高模型的性能,以下哪种方法最为有效?()A.增加网络层数B.减少训练轮数C.使用数据增强技术D.降低学习率3、在人工智能的文本分类任务中,例如将新闻文章分类为政治、经济、体育等类别。假设数据集存在类别不平衡的问题,某些类别的样本数量远远多于其他类别。为了提高分类模型在这种情况下的性能,以下哪种方法是有效的?()A.对少数类进行过采样,增加其数量B.对多数类进行欠采样,减少其数量C.使用不平衡数据直接训练模型,不做处理D.只关注样本数量多的类别,忽略少数类别4、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5、在人工智能的机器人控制领域,强化学习可以让机器人通过与环境的交互不断优化自己的行为。假设一个机器人需要学会在不同地形上行走,以下哪个因素对于强化学习的效果影响最大?()A.环境的复杂度B.机器人的初始状态C.奖励函数的设计D.机器人的硬件性能6、在人工智能的研究中,算法的选择和优化至关重要。以下关于人工智能算法的叙述,不正确的是()A.不同的算法适用于不同的问题和数据特点,需要根据具体情况进行选择B.算法的优化可以提高计算效率和模型性能,例如通过调整参数、使用更高效的计算框架等C.新的算法不断涌现,但传统的算法在某些情况下仍然具有不可替代的优势D.一旦选择了一种算法,就不能再进行更改和优化,否则会影响模型的稳定性7、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8、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9、在人工智能的目标检测任务中,假设要在图像中准确检测出多个不同类别的物体,以下关于目标检测算法的描述,正确的是:()A.基于传统特征的目标检测算法在复杂场景下的性能优于深度学习算法B.深度学习的目标检测算法,如FasterR-CNN,能够实现高精度的检测C.目标检测算法的性能只取决于模型的复杂度,与训练数据无关D.所有的目标检测算法都能够实时处理视频中的目标检测任务10、在人工智能的发展中,伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市计划广泛部署具有人脸识别功能的监控系统,以下关于人工智能伦理的描述,哪一项是不正确的?()A.需要考虑个人隐私保护,确保人脸识别数据的安全存储和使用B.应该评估该系统可能带来的歧视和不公平待遇等潜在风险C.只要该系统能够提高城市的安全性,就无需考虑伦理和社会影响D.公众应该参与到关于人工智能应用的决策过程中,表达自己的意见和关切11、人工智能在制造业中的应用可以提高生产效率和质量。以下关于人工智能在制造业应用的说法,不正确的是()A.可以实现生产过程的自动化监控和故障预测,减少停机时间B.能够优化生产流程和资源配置,降低生产成本C.人工智能在制造业的应用需要大量的前期投资,但长期来看效益显著D.制造业中的所有环节都已经实现了人工智能的全面应用,不存在尚未被覆盖的领域12、在人工智能的图像分割任务中,假设要将一张医学图像中的肿瘤区域准确分割出来,以下关于选择分割算法的考虑,哪一项是最关键的?()A.算法的计算复杂度,以确保能够快速处理大量图像B.算法在其他领域的应用效果,而不是针对医学图像的特定性能C.算法是否能够利用多模态的医学图像数据,如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可视化效果,而不是分割的准确性13、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛,例如疾病诊断和医疗影像分析。假设一个基于人工智能的医疗诊断系统正在研发中,以下关于该系统的描述,正确的是:()A.只要输入足够多的病例数据,该系统就能准确诊断所有疾病,无需医生干预B.该系统可以完全替代医生的经验和判断,因为人工智能算法更加精确C.虽然人工智能可以提供辅助诊断,但医生的专业知识和临床经验仍然至关重要D.人工智能医疗诊断系统的准确性不受数据质量和多样性的影响14、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型的协同训练。假设多个机构拥有各自的私有数据,需要共同训练一个模型。以下哪种联邦学习算法或框架在处理数据异构和通信效率方面表现更为优秀?()A.横向联邦学习B.纵向联邦学习C.联邦迁移学习D.以上框架根据具体情况选择15、假设要开发一个能够在虚拟环境中进行自主探索和学习的人工智能体,例如在游戏中不断提升能力,以下哪种学习机制和策略可能是关键的?()A.无监督学习B.有监督学习C.强化学习D.以上都是16、人工智能在智能家居领域的应用为人们的生活带来了便利。以下关于人工智能在智能家居应用的描述,不准确的是()A.可以实现家电的智能控制和自动化运行,根据用户的习惯和需求进行个性化设置B.通过语音指令和智能传感器,提供便捷的家居服务和环境监测C.智能家居中的人工智能系统容易受到网络攻击和数据泄露的威胁D.目前智能家居中的人工智能应用还处于初级阶段,功能较为单一,无法满足用户的多样化需求17、人工智能在农业领域的应用包括作物监测、病虫害预测等。假设要利用人工智能技术预测农作物的病虫害发生情况,以下关于农业领域人工智能应用的描述,正确的是:()A.仅依靠气象数据就能准确预测农作物的病虫害发生B.人工智能在农业中的应用成本过高,不具有实际推广价值C.综合考虑农作物的生长环境、图像数据和历史病虫害信息等,可以提高病虫害预测的准确性D.农业领域的数据质量和多样性对人工智能应用的效果没有影响18、在人工智能的文本生成任务中,假设要生成一篇逻辑连贯、语言通顺的文章,以下关于文本生成模型的描述,正确的是:()A.基于规则的文本生成方法能够保证生成的文章完全符合语法和逻辑B.深度学习的文本生成模型可以学习语言的模式和规律,但可能存在重复和不一致的问题C.文本生成模型的输出完全由输入的提示信息决定,没有任何随机性D.现有的文本生成模型已经能够生成与人类写作水平相当的文章19、人工智能中的预训练语言模型,如GPT-3,具有很强的语言理解和生成能力。假设要将这样的预训练模型应用于特定的任务,以下关于模型应用的描述,正确的是:()A.可以直接在预训练模型上进行微调,就能适应新的任务,无需额外的训练数据B.预训练模型的参数固定,不能根据任务需求进行调整和优化C.预训练模型的语言生成能力很强,但在特定领域的专业知识上可能存在不足D.预训练模型在所有自然语言处理任务中都能取得最优的效果20、在人工智能的强化学习应用中,比如训练一个智能体在游戏中获得高分,以下哪个因素对于学习效果和收敛速度可能具有重要影响?()A.奖励函数的设计B.策略网络的架构C.环境的复杂度D.以上都是二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)简述人工智能在财务分析和预算中的帮助。2、(本题5分)解释人工智能在智能绩效指标制定中的方法。3、(本题5分)简述人工智能在智能质量追溯中的技术。4、(本题5分)简述人工智能在智能成本控制策略制定中的技术。5、(本题5分)说明人工智能在社会发展综合评估和决策支持中的作用。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)探讨一个基于人工智能的在线客服系统,分析其回答准确性和效率。2、(本题5分)以某智能民间艺术市场趋势分析系统为例,探讨人工智能在市场预测和发展建议方面的作用。3、(本题5分)分析一个使用人工智能进行图像识别的案例,讨论其技术实现、应用场景和可能的挑战。4、(本题5分)研究一个利用人工智能进行传统民间艺术品牌形象塑造的案例,分析其品牌定位和传播效果。5、(本题5分)分析一个基于人工智能的旅游规划推荐系统,讨论其个性化程度和实用性。四、操作题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)使用机器学

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