裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁武漢商貿(mào)職業(yè)學(xué)院

《智能機(jī)器通信與網(wǎng)絡(luò)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、在人工智能的語音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語音，以下關(guān)于語音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語音的特征，但音質(zhì)相對較差B.拼接合成方法生成的語音自然度高，但需要大量的語音庫支持C.深度學(xué)習(xí)的語音合成模型可以同時實現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語音生成D.語音合成的情感表達(dá)只能通過調(diào)整語音的音調(diào)來實現(xiàn)2、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割，以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動學(xué)習(xí)特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法，與圖像的質(zhì)量和分辨率無關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)3、在人工智能的語音識別任務(wù)中，噪聲環(huán)境會對識別準(zhǔn)確率產(chǎn)生顯著影響。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境下的語音識別性能，以下哪種方法可能最有效？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲樣本B.使用更復(fù)雜的聲學(xué)模型C.優(yōu)化語音信號的預(yù)處理D.提高麥克風(fēng)的質(zhì)量4、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.對少數(shù)類進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(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5、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像，以下關(guān)于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），因此在實際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進(jìn)行壓縮和編碼，節(jié)省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數(shù)字和幾何圖形，無法生成復(fù)雜的自然圖像6、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)一個企業(yè)要部署智能客服系統(tǒng)。以下關(guān)于智能客服的描述，哪一項是不正確的？（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務(wù)的響應(yīng)速度B.可以通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高回答的準(zhǔn)確性和滿意度C.智能客服能夠完全理解客戶的復(fù)雜情感和意圖，提供個性化的服務(wù)D.與人工客服相結(jié)合，可以提供更優(yōu)質(zhì)的客戶服務(wù)體驗7、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設(shè)自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關(guān)于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規(guī)則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應(yīng)該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權(quán)利C.不同的文化和價值觀可能導(dǎo)致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響8、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測股票價格的走勢。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對新的數(shù)據(jù)預(yù)測不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜9、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，探索與利用的平衡是一個關(guān)鍵問題。假設(shè)一個智能體在一個未知的環(huán)境中學(xué)習(xí)，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機(jī)策略D.固定策略10、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪個因素對于提高識別準(zhǔn)確率至關(guān)重要？（）A.增加卷積層的數(shù)量B.減少池化層的大小C.選擇合適的激活函數(shù)D.增加全連接層的神經(jīng)元數(shù)量11、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機(jī)器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機(jī)采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應(yīng)該選擇其他方法12、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種熱門的人工智能技術(shù)。假設(shè)要使用GAN生成逼真的圖像，以下關(guān)于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN由一個生成器和一個判別器組成，它們相互競爭，共同提高生成效果B.生成器的目標(biāo)是盡量使生成的圖像與真實圖像差異增大，以迷惑判別器C.判別器的能力越強(qiáng)，生成器生成的圖像質(zhì)量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如音頻生成13、人工智能在法律領(lǐng)域的輔助決策中具有一定作用。假設(shè)要利用人工智能協(xié)助法官判斷案件，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關(guān)的參考和建議B.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)案件中的潛在規(guī)律和模式C.人工智能的判斷結(jié)果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準(zhǔn)確性，但最終決策權(quán)仍在法官手中14、人工智能中的模型壓縮技術(shù)對于在資源受限的設(shè)備上部署模型至關(guān)重要。假設(shè)要將一個大型的深度學(xué)習(xí)模型部署到移動設(shè)備上，同時保持一定的性能。以下哪種模型壓縮方法在減少模型參數(shù)數(shù)量和計算量方面最為有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上方法綜合運用15、人工智能中的生成對抗網(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，哪一項是不正確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓(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、與真實數(shù)據(jù)相似的樣本C.GAN生成的圖像在質(zhì)量和真實性上可以與真實拍攝的圖像完全無法區(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、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述人工智能與人類智能的關(guān)系。2、（本題5分）簡述人工智能在智能客服中的實現(xiàn)方式。3、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄軇?chuàng)新項目評估中的方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用蝙蝠算法解決一個旅行商問題（TSP），分析算法的搜索策略和優(yōu)化結(jié)果。2、（本題5分）使用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對CIFAR-10圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類訓(xùn)練，觀察模型的準(zhǔn)確率和收斂情況。3、（本題5分）利用Python的Keras庫，構(gòu)建一個基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的圖像超分辨率模型。將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像，評估重建圖像的清晰度和細(xì)節(jié)恢復(fù)情況。4、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個圖像分類模型，對衛(wèi)星圖像中的自然災(zāi)害進(jìn)行分類，如洪水、火災(zāi)等。5、（本題5分）借助TensorFlow構(gòu)建一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，讓智能體學(xué)習(xí)在自動駕駛場景中做出決策。考慮安全性