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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁河南大學

《游戲建?！?023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對視頻內容進行分析。假設要在一個公共場所的監(jiān)控系統(tǒng)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測的準確性至關重要？（）A.監(jiān)控攝像頭的分辨率B.視頻數(shù)據(jù)的存儲方式C.算法對異常行為的定義和建模D.網絡帶寬2、深度學習在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設我們正在訓練一個深度神經網絡來識別不同種類的動物。如果訓練數(shù)據(jù)中某些動物類別的樣本數(shù)量過少，可能會導致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓練速度加快D.模型的準確率提高3、在人工智能的應用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標注的質量至關重要。假設要為圖像識別任務進行數(shù)據(jù)標注，以下關于數(shù)據(jù)標注的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確和一致的標注能夠提高模型的學習效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺進行數(shù)據(jù)標注，但需要進行質量控制C.數(shù)據(jù)標注的工作簡單易做，不需要專業(yè)知識和技能D.標注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對模型的性能有重要影響4、人工智能中的遷移學習技術可以利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設已經有一個在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓練好的卷積神經網絡模型，現(xiàn)在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下哪種遷移學習策略最有可能取得較好的效果？（）A.直接使用原模型進行預測B.微調原模型的部分層C.重新訓練一個新的模型D.對原模型進行壓縮5、假設要開發(fā)一個能夠在復雜環(huán)境中自主導航的智能機器人，例如在倉庫中搬運貨物，以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是6、人工智能中的機器學習算法可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。假設要對一組未標記的數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種學習算法可能最為適用？（）A.監(jiān)督學習中的線性回歸算法，通過擬合數(shù)據(jù)的線性關系進行分類B.無監(jiān)督學習中的K-Means聚類算法，自動將數(shù)據(jù)分為不同的簇C.強化學習中的Q-Learning算法，通過與環(huán)境交互學習最優(yōu)策略D.以上算法都不適合對未標記數(shù)據(jù)進行分類7、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量對模型的性能有著重要影響。假設要訓練一個高精度的圖像識別模型。以下關于數(shù)據(jù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對于模型的泛化能力至關重要B.大量的高質量標注數(shù)據(jù)通常能夠顯著提升模型的性能C.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤對模型的訓練影響不大，可以忽略D.對數(shù)據(jù)進行清洗、預處理和增強等操作可以提高數(shù)據(jù)質量8、在一個利用人工智能進行能源管理的系統(tǒng)中，例如優(yōu)化建筑物的能源消耗或電網的調度，以下哪個方面的考慮可能是至關重要的？（）A.實時數(shù)據(jù)采集和處理B.精準的預測模型C.多目標優(yōu)化策略D.以上都是9、人工智能中的模型壓縮技術可以減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。假設要在移動設備上部署一個深度學習模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能10、人工智能是當前科技領域的熱門話題，其應用涵蓋了眾多領域。以下關于人工智能的定義，不準確的是（）A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學B.人工智能是指讓計算機像人類一樣思考和行動，能夠自主地解決各種復雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓練來實現(xiàn)對特定任務的預測和決策，不涉及對智能本質的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學習知識、進行推理和決策，并能夠與人類進行交互的智能體11、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內容。假設要開發(fā)一個能夠實時監(jiān)測交通流量和識別車輛類型的系統(tǒng)，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法12、在人工智能的自然語言生成任務中，假設要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關于模型訓練的策略，哪一項是不正確的？（）A.使用預訓練的語言模型，并在特定任務上進行微調B.從簡單的句子生成開始，逐漸過渡到復雜的文章生成C.不使用任何先驗知識或語言規(guī)則，完全依靠數(shù)據(jù)驅動的學習D.引入對抗訓練，提高生成文本的質量和多樣性13、在人工智能的聯(lián)邦學習中，假設多個參與方需要在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓練一個模型。以下哪種技術或機制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性？（）A.加密技術，對數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進行加密傳輸和計算B.數(shù)據(jù)匿名化，去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機構進行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施，直接共享原始數(shù)據(jù)14、在人工智能的知識圖譜構建中，需要整合大量的結構化和非結構化數(shù)據(jù)。假設要為一個特定領域構建知識圖譜，以下關于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.只選擇權威的學術文獻和研究報告，確保知識的準確性B.廣泛收集互聯(lián)網上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結合行業(yè)專家的經驗和知識，以及相關的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進行篩選和評估15、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能，以下關于評估指標的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能夠全面反映模型的性能B.召回率和精確率相互獨立，沒有關聯(lián)C.F1值綜合考慮了召回率和精確率，能夠更全面地評估模型D.混淆矩陣只適用于二分類問題，對于多分類問題沒有作用二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在環(huán)境保護中的作用。2、（本題5分）說明人工智能在銀行客戶服務中的提升。3、（本題5分）談談人工智能中的搜索算法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過強化學習訓練一個智能體在模擬的物流環(huán)境中進行貨物配送，優(yōu)化配送路線和時間。2、（本題5分）使用聚類算法對生物醫(yī)學數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同的疾病亞型和治療反應，為個性化醫(yī)療提供支持。3、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現(xiàn)對交通標志的識別。在道路圖像中準確識別各種交通標志，保障交通安全。4、（本題5分）利用Scikit-learn中的隨機森林分類算法，對醫(yī)療圖像進行疾病診斷。評估模型的診斷準確率和泛化能力。5、（本題5分）使用聚類算法對生物數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同的生物群落和生態(tài)關系，為生態(tài)保護和可持續(xù)