站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁長(zhǎng)安大學(xué)

《機(jī)器視覺技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)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，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個(gè)挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)撰寫新聞報(bào)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(jiǎng)勵(lì)機(jī)制C.語法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用2、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語言模型，如GPT-3，具有很強(qiáng)的語言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無需額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化C.預(yù)訓(xùn)練模型的語言生成能力很強(qiáng)，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)上可能存在不足D.預(yù)訓(xùn)練模型在所有自然語言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果3、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管理中具有潛在應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財(cái)務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行信用評(píng)估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評(píng)估的準(zhǔn)確性C.人工智能評(píng)估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評(píng)估方法，無需人工審核D.為了保證評(píng)估的公正性和可靠性，需要對(duì)人工智能模型進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)和驗(yàn)證4、人工智能中的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。假設(shè)要解釋一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的決策過程和輸出結(jié)果，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的內(nèi)部運(yùn)作非常復(fù)雜，無法進(jìn)行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對(duì)輸入特征的依賴程度C.可視化技術(shù)只能展示模型的結(jié)構(gòu)，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對(duì)于實(shí)際應(yīng)用沒有太大意義，只要模型性能好就行5、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠回答用戶各種問題的智能客服系統(tǒng)，需要考慮以下幾個(gè)方面。以下關(guān)于提高回答準(zhǔn)確性的方法，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.建立一個(gè)龐大的知識(shí)庫，涵蓋各種常見問題和答案B.運(yùn)用自然語言生成技術(shù)，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.使用多種語言模型進(jìn)行融合，提高回答的多樣性6、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個(gè)相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個(gè)物流配送場(chǎng)景中，多個(gè)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(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.智能體之間需要進(jìn)行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個(gè)智能體的決策會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達(dá)到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標(biāo)和策略7、在人工智能的智能客服中，以下哪個(gè)能力對(duì)于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準(zhǔn)確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個(gè)性化的服務(wù)D.主動(dòng)引導(dǎo)用戶進(jìn)行交流8、人工智能在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用不斷豐富。假設(shè)一個(gè)智能家居系統(tǒng)要利用人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.根據(jù)家庭成員的習(xí)慣和環(huán)境條件，自動(dòng)調(diào)整燈光、溫度和家電設(shè)備B.利用語音識(shí)別和自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會(huì)出現(xiàn)誤解D.結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)能源的高效管理和節(jié)約9、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯10、自然語言處理是人工智能的重要領(lǐng)域之一，涉及到文本分類、機(jī)器翻譯等多個(gè)任務(wù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠自動(dòng)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(fù)雜因素。以下哪種技術(shù)或方法在機(jī)器翻譯中能夠更好地捕捉語言的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系和語義表示？（）A.基于規(guī)則的翻譯方法B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯C.神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）D.詞袋模型11、在人工智能的文本分類任務(wù)中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對(duì)少數(shù)類進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓(xùn)練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別12、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機(jī)器人，例如在倉庫中搬運(yùn)貨物，以下哪個(gè)模塊對(duì)于機(jī)器人的決策和行動(dòng)至關(guān)重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運(yùn)動(dòng)控制模塊D.以上都是13、在人工智能的研究中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于智能體的決策和優(yōu)化問題。假設(shè)一個(gè)智能機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)如何行走并避開障礙物，以最快的速度到達(dá)目標(biāo)位置。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠使機(jī)器人更快地學(xué)習(xí)到有效的策略，同時(shí)具有較好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡羅方法14、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。例如，自動(dòng)駕駛汽車在面臨不可避免的事故時(shí)，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點(diǎn)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.優(yōu)先保護(hù)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對(duì)象C.按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會(huì)影響15、人工智能中的知識(shí)表示和推理是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等信息進(jìn)行推理和診斷。以下哪種知識(shí)表示方法最適合用于表示復(fù)雜的醫(yī)學(xué)知識(shí)和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護(hù)？（）A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.框架表示D.一階謂詞邏輯二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)中的方法。2、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在成本控制中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)增強(qiáng)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)和調(diào)整，提高其智能水平和適應(yīng)性。2、（本題5分）通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練一個(gè)智能體在模擬的環(huán)境中進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)，提高其智能水平和生存能力。3、（本題5分）借助Scikit-learn庫中的聚類算法，如層次聚類或密度聚類，對(duì)一組客戶的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將客戶分為不同的群體。分析每個(gè)群體的特征和消費(fèi)模式，為企業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷提供建議。4、（本題5分）使用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的車輛牌照進(jìn)行識(shí)別。包括牌照區(qū)域的定位、字符分割和字符識(shí)別等步驟，使用深度學(xué)習(xí)模型或傳統(tǒng)的圖像處理方法，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。5、（本題5分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）的模型，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)傳播的影響。四、案例分