學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁杭州電子科技大學(xué)《自動化與智能科學(xué)與技術(shù)概論》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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、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(zhǔn)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(jī)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(qiáng)大的計算資源來進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)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(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化2、人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用有望實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)和智能輔導(dǎo)。假設(shè)一個在線學(xué)習(xí)平臺使用人工智能為學(xué)生提供個性化課程推薦，以下關(guān)于教育領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣和知識水平等因素都應(yīng)該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用可能會導(dǎo)致學(xué)生過度依賴技術(shù)，降低自主學(xué)習(xí)能力D.教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用不需要考慮教育倫理和學(xué)生隱私保護(hù)問題3、在人工智能的醫(yī)療應(yīng)用中，例如疾病預(yù)測和診斷輔助，假設(shè)需要確保模型的結(jié)果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識結(jié)合進(jìn)行驗證B.只依靠模型的輸出，不進(jìn)行額外驗證C.隱藏模型的內(nèi)部工作原理，避免質(zhì)疑D.不考慮臨床實際情況，追求高準(zhǔn)確率4、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(jī)選擇一組超參數(shù)進(jìn)行試驗B.使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)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)5、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創(chuàng)意的任務(wù)。假設(shè)我們要讓計算機(jī)生成一個富有想象力的童話故事，以下關(guān)于故事生成的挑戰(zhàn)，哪一項是不正確的？（）A.創(chuàng)造新穎和有趣的情節(jié)B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望6、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)和研究報告，確保知識的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗和知識，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機(jī)選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進(jìn)行篩選和評估7、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動撰寫新聞報道的系統(tǒng)，需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語法和語義的一致性。以下哪種方法或技術(shù)在提高文本生成質(zhì)量方面最為關(guān)鍵？（）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎勵機(jī)制C.語法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用8、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關(guān)注的重點。假設(shè)一個招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用9、人工智能中的語音識別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個語音識別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語音識別的描述，正確的是：（）A.語音識別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語言模型對其影響不大B.環(huán)境噪聲對語音識別的結(jié)果沒有顯著影響，系統(tǒng)可以自動過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語言模型，并結(jié)合大量的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語音識別的準(zhǔn)確率D.語音識別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語速差異，能夠統(tǒng)一處理10、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個重要領(lǐng)域，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個機(jī)器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎勵函數(shù)的設(shè)計對學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成，智能體在新的環(huán)境中無需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好11、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來準(zhǔn)確判斷一個人的情感狀態(tài)，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合，在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合，分別處理每個模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析12、在人工智能的推薦系統(tǒng)中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當(dāng)前的情境信息。假設(shè)一個用戶的興趣偏好經(jīng)常變化，以下哪種方法能夠更好地適應(yīng)這種動態(tài)的用戶偏好？（）A.基于協(xié)同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內(nèi)容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進(jìn)行調(diào)整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(shè)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(guān)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(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)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(biāo)，對模型進(jìn)行監(jiān)測和改進(jìn)14、人工智能中的圖像超分辨率技術(shù)可以將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。假設(shè)要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關(guān)鍵的？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能15、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應(yīng)能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進(jìn)行校正二、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(jìn)方案生成中的方法。2、（本題5分）簡述自監(jiān)督學(xué)習(xí)的原理和方法。3、（本題5分）簡述人工智能在供應(yīng)鏈風(fēng)險管理和彈性建設(shè)中的作用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運(yùn)用禁忌搜索算法解決一個組合優(yōu)化問題。定義問題的解空間和評價函數(shù)，設(shè)置禁忌表和特赦規(guī)則，展示搜索過程和找到的最優(yōu)解。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構(gòu)建一個基于膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）的語音識別模型。對不同人的語音進(jìn)行準(zhǔn)確識別和分類。3、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用譜聚類算法對一個圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分割。通過調(diào)整聚類參數(shù)和特征提取方法，優(yōu)化分割效果。4、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個自動編碼器，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重建，觀察重建效果并分析模型性能。5、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學(xué)習(xí)框架，實現(xiàn)一個實時的人臉識別解鎖系統(tǒng)。能夠在移動設(shè)備上通過前置攝像頭準(zhǔn)確識別人臉，并完成設(shè)備的