學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁山東科技職業(yè)學院《機器人系統(tǒng)設計與集成技術》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實際問題。假設要將一個訓練好的人工智能模型部署到移動設備上，以下關于模型壓縮和優(yōu)化的方法，哪一項是不正確的？（）A.采用量化技術，減少模型的參數(shù)精度B.進行模型剪枝，去除不重要的連接和神經(jīng)元C.直接將訓練好的模型原封不動地部署到移動設備上，不進行任何優(yōu)化D.使用知識蒸餾技術，將復雜模型的知識遷移到較小的模型中2、人工智能中的異常檢測技術在許多領域都有需求，如網(wǎng)絡安全、工業(yè)監(jiān)控等。假設要在一個大型網(wǎng)絡中檢測異常的流量模式，需要能夠快速發(fā)現(xiàn)潛在的威脅。以下哪種異常檢測方法在處理高維、動態(tài)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學習的方法D.以上方法結(jié)合使用3、假設要開發(fā)一個能夠在復雜的商業(yè)環(huán)境中進行智能決策支持的人工智能系統(tǒng)，例如投資決策或市場策略制定，以下哪種技術和知識的融合可能是必要的？（）A.數(shù)據(jù)分析和領域?qū)＜抑RB.機器學習算法和經(jīng)濟學原理C.深度學習模型和管理學理論D.以上都是4、人工智能在金融風險預測中具有應用潛力。假設要預測股票市場的波動，以下哪種數(shù)據(jù)來源可能對預測結(jié)果的準確性提升幫助最??？（）A.公司的財務報表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟指標5、在人工智能的目標檢測任務中，假設圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應對這種復雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是6、在人工智能的語音處理領域，語音合成技術旨在生成自然流暢的人類語音。假設要開發(fā)一個能夠為有聲讀物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調(diào)等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質(zhì)量、富有表現(xiàn)力的語音方面表現(xiàn)更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數(shù)式語音合成C.基于深度學習的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成7、人工智能在教育領域有潛在的應用價值。假設要開發(fā)一個個性化學習系統(tǒng)，能夠根據(jù)學生的學習情況提供定制的學習計劃。以下關于收集學生學習數(shù)據(jù)的方法，哪一項是需要謹慎處理的？（）A.跟蹤學生在在線學習平臺上的學習時間、答題情況等B.收集學生的個人興趣愛好和家庭背景等信息C.分析學生的作業(yè)和考試成績，了解其知識掌握程度D.通過問卷調(diào)查了解學生的學習風格和偏好8、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標和策略9、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市計劃廣泛部署具有人臉識別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關于人工智能倫理的描述，哪一項是不正確的？（）A.需要考慮個人隱私保護，確保人臉識別數(shù)據(jù)的安全存儲和使用B.應該評估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風險C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會影響D.公眾應該參與到關于人工智能應用的決策過程中，表達自己的意見和關切10、人工智能中的強化學習算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數(shù)的方法通過估計狀態(tài)值或動作值來選擇最優(yōu)動作B.基于策略的方法直接學習策略函數(shù)，輸出動作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點，在不同的應用場景中表現(xiàn)不同11、自然語言處理是人工智能的重要領域之一，涉及到文本分類、機器翻譯等多個任務。假設要構(gòu)建一個能夠自動將英語文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語言的語法、語義和上下文等復雜因素。以下哪種技術或方法在機器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長距離依賴關系和語義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計機器翻譯C.神經(jīng)機器翻譯（NMT）D.詞袋模型12、人工智能中的知識圖譜技術可以將實體、關系和屬性以圖的形式表示，為智能應用提供豐富的語義信息。假設要構(gòu)建一個關于歷史事件的知識圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關鍵？（）A.自然語言處理技術B.圖像識別技術C.音頻處理技術D.以上技術綜合運用13、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結(jié)果。以下關于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進行預處理，消除可能導致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標，對模型進行監(jiān)測和改進14、人工智能中的自動機器學習（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調(diào)優(yōu)過程。假設一個企業(yè)沒有專業(yè)的數(shù)據(jù)科學家，希望使用AutoML來構(gòu)建模型。以下關于自動機器學習的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數(shù)和特征工程方法B.能夠降低模型開發(fā)的門檻，使非專業(yè)人員也能構(gòu)建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優(yōu)于由經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家手動構(gòu)建的模型D.但仍需要一定的人工干預和監(jiān)督，以確保模型的合理性和可靠性15、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關重要。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能績效改進方案生成中的方法。2、（本題5分）解釋邏輯回歸在分類問題中的應用。3、（本題5分）解釋人工智能在風險管理中的應用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個基于Transformer架構(gòu)的情感分析模型，能夠處理多語言文本的情感分析。2、（本題5分）在Python中，運用花朵授粉算法優(yōu)化一個復雜工程問題。設置算法參數(shù)，展示優(yōu)化結(jié)果和收斂曲線。3、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個變分自編碼器（VAE）對圖像數(shù)據(jù)集進行生成和重構(gòu)。通過潛在空間的采樣生成新的圖像，比較生成圖像與原始圖像的相似度。4、（本題5分）使用Python的Keras庫，構(gòu)建一個深度信念網(wǎng)絡（DBN）模型，對音頻數(shù)據(jù)進行分類。分析不同的網(wǎng)絡層數(shù)和節(jié)點數(shù)量對分類性能的影響。5、（本題5分）利用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的手勢識別，支持多種手勢的準確