延边职业技术学院《智能终端与移动应用开发》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《智能终端与移动应用开发》2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、在人工智能的教育应用中，个性化学习系统可以根据学生的学习情况提供定制的学习内容和建议。假设要开发一个这样的系统，需要准确评估学生的知识水平和学习能力。以下哪种评估方法和模型在实现个性化学习方面最为准确和有效？（）A.基于标准化测试的评估B.基于学习行为数据的动态评估C.教师的主观评价D.同学之间的相互评价2、人工智能在艺术创作领域也有一定的应用。假设要使用人工智能生成音乐或绘画作品。以下关于人工智能在艺术创作中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以为艺术家提供灵感和创意，辅助艺术创作过程B.生成的作品具有独特的风格和创意，完全可以与人类艺术家的作品媲美C.人工智能艺术创作仍然需要人类艺术家的指导和审美判断D.引发了关于艺术定义和创作本质的思考和讨论3、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4、人工智能中的迁移学习方法可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用到小样本的特定领域图像分类任务中。以下关于迁移学习的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以将预训练模型的特征提取部分应用到新任务中，并在新数据上微调B.迁移学习能够有效解决新任务数据量不足的问题，提高模型的泛化能力C.直接使用预训练模型的输出结果，无需任何调整，就能在新任务中取得好的效果D.选择合适的预训练模型和迁移策略对于迁移学习的成功至关重要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、在人工智能的医疗应用中，疾病诊断是一个重要的方向。假设我们要利用人工智能技术辅助医生诊断心脏病，需要对大量的医疗数据进行分析。那么，以下关于人工智能在医疗诊断中的作用，哪一项是不准确的？（）A.能够发现医生难以察觉的细微模式和关联B.可以完全取代医生的诊断，独立做出准确的判断C.有助于提高诊断的效率和准确性D.需要结合医生的临床经验和专业知识进行综合判断7、在一个利用人工智能进行自动化文本分类的项目中，例如将新闻文章分类为不同的主题，为了提高分类的准确性，以下哪种措施可能是有效的？（）A.增加训练数据的多样性B.选择更复杂的分类算法C.对文本进行更精细的预处理D.以上都是8、人工智能在金融欺诈检测中的应用能够提高防范能力。假设一个金融机构要利用人工智能检测欺诈行为，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析交易数据中的异常模式和行为特征，识别潜在的欺诈B.实时监测和预警，及时采取措施阻止欺诈交易C.人工智能可以完全杜绝金融欺诈的发生，无需其他防范手段D.结合规则引擎和机器学习算法，提高检测的准确性和适应性9、人工智能中的自动规划和调度问题在许多领域都有应用，如生产制造、物流配送等。假设一个工厂要安排生产任务，需要考虑机器的可用性、订单的优先级和交货日期等约束条件。以下哪种自动规划算法在处理这种复杂的约束满足问题上最为高效？（）A.A*算法B.遗传算法C.模拟退火算法D.蚁群算法10、假设要开发一个能够理解人类情感和意图的人工智能助手，例如根据用户的情绪提供相应的服务，以下哪种技术和数据可能是关键的？（）A.情感计算技术和情感标注数据B.意图识别技术和用户行为数据C.自然语言理解技术和多模态数据D.以上都是11、在深度学习中，BatchNormalization的作用是（）A.加速训练B.防止过拟合C.提高模型精度D.以上都是12、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13、人工智能在金融领域的风险评估和欺诈检测中发挥着重要作用。假设要构建一个系统来检测信用卡交易中的欺诈行为，需要实时分析交易数据和用户行为模式。以下哪种技术或方法在处理这种实时、动态的数据时最为有效？（）A.实时数据分析和监控B.离线批量处理和分析C.基于经验的规则判断D.随机抽样检查14、人工智能中的弱人工智能和强人工智能是两个不同的概念。假设我们在讨论人工智能的发展阶段，以下关于弱人工智能和强人工智能的描述，哪一项是正确的？（）A.弱人工智能已经能够像人类一样思考和创造B.强人工智能目前已经广泛应用于各个领域C.弱人工智能只能完成特定的任务，不具备通用性D.区分弱人工智能和强人工智能的关键在于计算能力15、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16、可解释性是人工智能模型面临的一个重要问题。以下关于人工智能模型可解释性的叙述，不正确的是（）A.模型的可解释性有助于用户理解模型的决策过程和结果，增强信任B.一些复杂的深度学习模型，如深度神经网络，往往具有较低的可解释性C.为了提高模型的可解释性，可以采用特征重要性分析、可视化等方法D.可解释性对于所有的人工智能应用都是同等重要的，不存在优先级的差异17、人工智能中的知识图谱是一种用于整合和表示知识的结构。假设我们要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱的说法，哪一项是正确的？（）A.知识图谱只能表示简单的事实关系B.构建知识图谱不需要领域专家的参与C.可以通过知识图谱进行知识推理和查询D.知识图谱的更新和维护非常容易18、在人工智能的推荐系统中，例如为用户推荐电影、音乐或商品，需要考虑用户的历史行为、偏好和当前的情境信息。假设一个用户的兴趣偏好经常变化，以下哪种方法能够更好地适应这种动态的用户偏好？（）A.基于协同过滤的推荐，依赖其他用户的行为B.基于内容的推荐，分析物品的特征C.混合推荐，结合多种推荐方法D.始终使用固定的推荐策略，不进行调整19、在人工智能的语音识别任务中，噪声环境会对识别准确率产生显著影响。假设要提高在嘈杂环境下的语音识别性能，以下哪种方法可能最有效？（）A.增加训练数据中的噪声样本B.使用更复杂的声学模型C.优化语音信号的预处理D.提高麦克风的质量20、当利用人工智能进行音乐创作，生成具有创新性和艺术价值的音乐作品，以下哪种方法和技术可能会被运用？（）A.基于模板的生成B.基于风格迁移C.基于生成模型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）谈谈人工智能在制造业中的应用。2、（本题5分）解释语音合成的原理和方法。3、（本题5分）简述人工智能在财务分析和预算中的帮助。4、（本题5分）简述人工智能在智能质量检测中的技术。5、（本题5分）谈谈人工智能的法律责任和监管。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摄影后期处理建议系统，探讨其如何根据照片特点提供后期处理思路。2、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能音乐教育辅助系统，讨论其如何根据学生水平制定教学计划。3、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能戏曲人才培养质量监测系统，分析其如何监测戏曲人才培养的质量。4、（本题5分）以某智能广播电视节目推荐系统为例，探讨人工智能在内容筛选和用户兴趣匹配中的应用。5、（本题5分）考察某智能城市垃圾处理系统中人工智能的应用，包括分类优化和运输调度。四、操作题（本大题共3个小题，