自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)長(zhǎng)治幼兒師范高等?？茖W(xué)?！吨悄芸刂平K端技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在人工智能的知識(shí)表示方法中，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架表示是常見(jiàn)的方式。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于動(dòng)物分類的知識(shí)系統(tǒng)，以下關(guān)于這兩種表示方法的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)更適合表示結(jié)構(gòu)化的、層次分明的知識(shí)B.框架表示難以處理知識(shí)的不確定性和模糊性C.語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)難以表達(dá)復(fù)雜的對(duì)象及其關(guān)系D.框架表示在知識(shí)的擴(kuò)展和更新方面較為困難2、在人工智能的語(yǔ)音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語(yǔ)音，以下關(guān)于語(yǔ)音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語(yǔ)音的特征，但音質(zhì)相對(duì)較差B.拼接合成方法生成的語(yǔ)音自然度高，但需要大量的語(yǔ)音庫(kù)支持C.深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成模型可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語(yǔ)音生成D.語(yǔ)音合成的情感表達(dá)只能通過(guò)調(diào)整語(yǔ)音的音調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)3、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如語(yǔ)音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，語(yǔ)言模型對(duì)其影響不大B.環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果沒(méi)有顯著影響，系統(tǒng)可以自動(dòng)過(guò)濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型，并結(jié)合大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率D.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語(yǔ)速差異，能夠統(tǒng)一處理4、人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用包括智能交通管理、自動(dòng)駕駛等。假設(shè)一個(gè)城市要實(shí)施智能交通系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在交通中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.通過(guò)分析交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號(hào)燈控制，減少擁堵B.自動(dòng)駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導(dǎo)致的事故發(fā)生率C.智能交通系統(tǒng)能夠完全解決城市的交通問(wèn)題，無(wú)需其他基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)D.利用人工智能預(yù)測(cè)交通需求，合理規(guī)劃公共交通線路和站點(diǎn)5、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，“Q-learning”算法通過(guò)估計(jì)什么來(lái)進(jìn)行決策？（）A.狀態(tài)價(jià)值B.動(dòng)作價(jià)值C.策略D.獎(jiǎng)勵(lì)6、在人工智能的可解釋性研究中，對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對(duì)輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過(guò)程D.以上都是7、人工智能中的“膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）”的主要優(yōu)勢(shì)是？（）A.對(duì)姿態(tài)和變形的魯棒性B.減少參數(shù)數(shù)量C.提高訓(xùn)練速度D.增強(qiáng)可解釋性8、在人工智能的智能推薦系統(tǒng)中，假設(shè)要為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，以下關(guān)于推薦算法的描述，正確的是：（）A.協(xié)同過(guò)濾算法只考慮用戶的歷史行為，不考慮物品的特征B.基于內(nèi)容的推薦算法能夠根據(jù)物品的屬性為用戶推薦相似的物品C.混合推薦算法結(jié)合了多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)，能夠提供更準(zhǔn)確的推薦D.以上推薦算法都存在一定的局限性，無(wú)法滿足所有用戶的需求9、人工智能中的語(yǔ)音合成技術(shù)旨在將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音。假設(shè)我們要為一款智能語(yǔ)音助手開(kāi)發(fā)語(yǔ)音合成功能，以下關(guān)于語(yǔ)音合成的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)拼接預(yù)先錄制的語(yǔ)音片段來(lái)實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成更自然的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)C.語(yǔ)音合成的質(zhì)量只取決于聲學(xué)模型D.韻律和情感的表達(dá)是語(yǔ)音合成中的重要挑戰(zhàn)10、自然語(yǔ)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(yǔ)文章翻譯成中文的系統(tǒng)，需要考慮語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)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(yǔ)言的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系和語(yǔ)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、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，環(huán)境噪聲和口音的多樣性會(huì)影響識(shí)別效果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)音的系統(tǒng)，以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵？（）A.聲學(xué)模型的優(yōu)化B.語(yǔ)言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用12、在人工智能的應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動(dòng)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(dòng)駕駛中的人工智能技術(shù)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確識(shí)別道路上的行人和車輛C.自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素13、在人工智能的研究中，算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計(jì)算效率和模型性能，例如通過(guò)調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計(jì)算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn)，但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢(shì)D.一旦選擇了一種算法，就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化，否則會(huì)影響模型的穩(wěn)定性14、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行語(yǔ)音合成，使合成的語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點(diǎn)研究和改進(jìn)的方向？（）A.改進(jìn)聲學(xué)模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是15、人工智能在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠預(yù)測(cè)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(shí)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(zhǎng)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16、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型生成一篇新聞報(bào)道，以下哪個(gè)步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計(jì)輸入的提示信息D.評(píng)估生成的文本質(zhì)量17、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個(gè)因素對(duì)于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇18、在人工智能的圖像識(shí)別任務(wù)中，需要對(duì)大量的圖像進(jìn)行分類，例如區(qū)分貓、狗、鳥(niǎo)等不同的動(dòng)物類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率和泛化能力，以下哪種技術(shù)或策略是重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放圖像B.使用更復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，增加層數(shù)和參數(shù)C.只使用高質(zhì)量、清晰的圖像進(jìn)行訓(xùn)練D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，以加快訓(xùn)練速度19、在人工智能的自動(dòng)駕駛感知任務(wù)中，假設(shè)需要同時(shí)處理來(lái)自多個(gè)傳感器（如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)）的數(shù)據(jù)。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進(jìn)行融合B.中期融合，在決策層面進(jìn)行融合C.晚期融合，在結(jié)果層面進(jìn)行融合D.隨機(jī)選擇一種傳感器的數(shù)據(jù)作為主要依據(jù)20、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）具有強(qiáng)大的生成能力。假設(shè)使用GAN生成逼真的圖像，以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練不斷優(yōu)化B.GAN可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的分布特征，從而生成新的、與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質(zhì)量和真實(shí)性上可以與真實(shí)拍攝的圖像完全無(wú)法區(qū)分D.調(diào)整GAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)可以影響生成圖像的效果二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在社會(huì)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋層次聚類算法的工作原理。3、（本題5分）簡(jiǎn)述人工智能在智能成本預(yù)算中的技術(shù)。4、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)創(chuàng)新管理中的應(yīng)用。5、（本題5分）談?wù)勚鲃?dòng)學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)標(biāo)注中的作用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某智能皮影戲表演優(yōu)化系統(tǒng)為例，探討人工智能在動(dòng)作流暢性和劇情吸引力方面的作用。2、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的電子競(jìng)技比賽戰(zhàn)術(shù)分析系統(tǒng)，討論其分析深度和實(shí)用性。3、（本題5分）剖析某智能電力調(diào)度系統(tǒng)中人工智能的作用，如負(fù)荷預(yù)測(cè)和故障診斷。4、（本題5分）分析一個(gè)利用人工智能進(jìn)行農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的項(xiàng)目，包括監(jiān)測(cè)手段和防治建議。5、（本題5分）以某智能樂(lè)器調(diào)音系統(tǒng)為例，探討人工智能在音準(zhǔn)調(diào)整和音色優(yōu)化中的作用。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）使用Python和Keras框架，構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于對(duì)MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集