自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁重慶理工大學(xué)

《智能硬件系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，需要生成連貫和有意義的文本。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動生成新聞報道的系統(tǒng)，以下關(guān)于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產(chǎn)生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預(yù)測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質(zhì)量的文本C.利用深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)大量的新聞文本數(shù)據(jù)，并結(jié)合語義理解和規(guī)劃，可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統(tǒng)不需要考慮語言的風(fēng)格和體裁，能夠生成通用的文本2、在人工智能的語音識別任務(wù)中，需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在嘈雜環(huán)境中準確識別語音的系統(tǒng)，以下關(guān)于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風(fēng)陣列技術(shù)，對多個麥克風(fēng)采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學(xué)習(xí)中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預(yù)處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關(guān)注語音的關(guān)鍵特征D.利用語音增強算法，提高語音的信噪比3、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)計劃。以下關(guān)于收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的方法，哪一項是需要謹慎處理的？（）A.跟蹤學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺上的學(xué)習(xí)時間、答題情況等B.收集學(xué)生的個人興趣愛好和家庭背景等信息C.分析學(xué)生的作業(yè)和考試成績，了解其知識掌握程度D.通過問卷調(diào)查了解學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好4、假設(shè)在一個智能交通系統(tǒng)中，需要利用人工智能算法來優(yōu)化交通信號燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率?？紤]到實時交通流量的變化和復(fù)雜的道路網(wǎng)絡(luò)，以下哪種技術(shù)可能是核心？（）A.深度學(xué)習(xí)預(yù)測交通流量B.傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬5、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們想要生成逼真的人臉圖像，使用GAN來實現(xiàn)。那么，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項是錯誤的？（）A.由生成器和判別器兩個部分組成，它們通過相互對抗來學(xué)習(xí)B.生成器的目標是生成盡可能逼真的假樣本，以欺騙判別器C.判別器的能力越強，生成器就越難學(xué)習(xí)到有效的特征D.GAN的訓(xùn)練過程是穩(wěn)定的，不會出現(xiàn)模式崩潰等問題6、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，如風(fēng)險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，不準確的是（）A.可以通過分析大量的金融數(shù)據(jù)，更準確地評估風(fēng)險和預(yù)測市場趨勢B.能夠為投資者提供個性化的投資建議，優(yōu)化投資組合C.人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全消除了風(fēng)險和錯誤，保障了金融交易的絕對安全D.金融機構(gòu)在采用人工智能技術(shù)時，需要考慮合規(guī)性和監(jiān)管要求7、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時，不需要考慮公平性和透明度，只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時，遵循倫理原則，制定相關(guān)法規(guī)和政策，以確保其有益和無害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵，倫理可以在后期考慮8、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理原則的制定至關(guān)重要。假設(shè)要制定人工智能倫理原則，以下關(guān)于其制定的描述，哪一項是不正確的？（）A.應(yīng)考慮公平、公正、透明、可解釋等原則，保障公眾利益B.倫理原則應(yīng)隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用不斷更新和完善C.制定倫理原則只需考慮技術(shù)層面的問題，無需考慮社會和文化因素D.廣泛征求各界意見，確保倫理原則的合理性和可行性9、在人工智能的語音識別領(lǐng)域，假設(shè)要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語音識別系統(tǒng)只需要對清晰、標準的語音進行訓(xùn)練，就能應(yīng)對各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識別能力C.語音識別的準確率只取決于聲學(xué)模型，與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識別技術(shù)已經(jīng)能夠達到100%的準確率，無需進一步改進10、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設(shè)已經(jīng)有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下哪種遷移學(xué)習(xí)策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預(yù)測B.微調(diào)原模型的部分層C.重新訓(xùn)練一個新的模型D.對原模型進行壓縮11、在人工智能的自然語言處理領(lǐng)域中，當需要開發(fā)一個能夠準確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問題時，以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析12、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，例如整合多個領(lǐng)域的知識并建立關(guān)聯(lián)，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實體識別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫D.以上都是13、知識圖譜在人工智能中用于整合和表示知識。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，以下關(guān)于知識圖譜構(gòu)建的描述，正確的是：（）A.可以隨意收集和整合信息，無需對知識的準確性和可靠性進行驗證B.知識圖譜的結(jié)構(gòu)和關(guān)系定義不重要，只要包含大量的數(shù)據(jù)就行C.構(gòu)建知識圖譜需要對知識進行精心的組織和關(guān)聯(lián)，以支持有效的查詢和推理D.知識圖譜一旦構(gòu)建完成，就無需更新和維護，因為知識是固定不變的14、在人工智能的應(yīng)用中，自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素15、在人工智能的模型訓(xùn)練中，超參數(shù)的調(diào)整是一個關(guān)鍵步驟。假設(shè)正在訓(xùn)練一個用于文本生成的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下關(guān)于超參數(shù)選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經(jīng)驗和直覺，隨機選擇一組超參數(shù)進行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機搜索等方法，系統(tǒng)地嘗試不同的超參數(shù)組合C.借鑒已有的相關(guān)研究和實踐中常用的超參數(shù)設(shè)置D.利用自動超參數(shù)調(diào)整工具，如Hyperopt，根據(jù)驗證集的性能自動尋找最優(yōu)超參數(shù)16、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用可以提高預(yù)測的準確性和精細化程度。假設(shè)要開發(fā)一個能夠預(yù)測局部地區(qū)短期天氣變化的人工智能模型，需要考慮多種氣象因素的相互作用。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法在處理這種復(fù)雜的時空數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型結(jié)合使用17、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實現(xiàn)精準的電力調(diào)度B.預(yù)測電力負荷變化，提前做好發(fā)電和儲能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預(yù)和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性18、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強大的計算資源來進行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行調(diào)整和優(yōu)化19、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能20、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個重要的研究方向。假設(shè)一個用于信用評估的人工智能模型，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復(fù)雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預(yù)測結(jié)果準確就行B.可解釋性只對研究人員有意義，對于實際應(yīng)用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄芄?yīng)鏈合作伙伴選擇中的方法。3、（本題5分）簡述人工智能中的知識表示方法。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能供應(yīng)鏈風(fēng)險管理系統(tǒng)為例，探討人工智能在風(fēng)險識別和應(yīng)對中的作用。2、（本題5分）剖析一個利用人工智能進行城市規(guī)劃的案例，包括數(shù)據(jù)分析和方案生成。3、（本題5分）考察一個基于人工智能的智能音樂作品推廣方案生成系統(tǒng)，討論其如何生成有效的推廣方案。4、（本題5分）考察一個利用人工智能進行天氣預(yù)報的模型，分析其數(shù)據(jù)處理和預(yù)測準確性。5、（本題5分）分析一個