自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共2頁貴州師范大學(xué)《專業(yè)技能訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)實驗教學(xué)》2024-2025學(xué)年第一學(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30個小題，每小題1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、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機(jī)器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調(diào)整自己的動作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練，以減少在真實環(huán)境中的試驗成本和風(fēng)險C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能，無需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計獎勵函數(shù)對于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要2、在人工智能的目標(biāo)檢測任務(wù)中，假設(shè)圖像中存在多個不同大小和形狀的目標(biāo)，且目標(biāo)之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標(biāo)C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是3、假設(shè)在一個智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求，以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的？（）A.學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學(xué)習(xí)偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是4、人工智能中的優(yōu)化算法對于模型的訓(xùn)練和性能提升起著關(guān)鍵作用。以下關(guān)于優(yōu)化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優(yōu)化算法包括隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優(yōu)化算法在收斂速度、穩(wěn)定性和對超參數(shù)的敏感性方面有所不同C.優(yōu)化算法的選擇只取決于模型的架構(gòu)，與數(shù)據(jù)特點無關(guān)D.可以通過調(diào)整優(yōu)化算法的參數(shù)來提高模型的訓(xùn)練效果5、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行金融風(fēng)險評估，例如評估信用風(fēng)險和市場風(fēng)險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務(wù)指標(biāo)B.決策樹模型和交易數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)模型和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)D.以上都是6、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，假設(shè)要生成一篇連貫且有邏輯的文章，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的策略，哪一項是不正確的？（）A.使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，并在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)B.從簡單的句子生成開始，逐漸過渡到復(fù)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(qū)動的學(xué)習(xí)D.引入對抗訓(xùn)練，提高生成文本的質(zhì)量和多樣性7、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題受到越來越多的關(guān)注。假設(shè)一個城市正在考慮大規(guī)模部署自動駕駛汽車。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，哪一項是錯誤的？（）A.自動駕駛汽車在面臨道德困境時，如選擇保護(hù)乘客還是行人，需要制定明確的決策規(guī)則B.人工智能的應(yīng)用可能導(dǎo)致部分工作崗位的消失，但同時也會創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會C.只要人工智能技術(shù)能夠帶來便利和效率，就無需考慮其可能產(chǎn)生的倫理和社會影響D.數(shù)據(jù)隱私和安全是人工智能應(yīng)用中需要重點關(guān)注的倫理問題，需要采取措施保護(hù)用戶的個人信息8、人工智能在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析9、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機(jī)選擇保護(hù)對象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則10、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能11、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12、在人工智能的發(fā)展中，機(jī)器學(xué)習(xí)是一個重要的分支。假設(shè)一個醫(yī)療團(tuán)隊想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測某種疾病的發(fā)病風(fēng)險，他們收集了大量患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等多維度信息。在選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特點、模型的復(fù)雜度和預(yù)測的準(zhǔn)確性等因素。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能最適合這個任務(wù)？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進(jìn)行預(yù)測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測C.支持向量機(jī)算法，尋找最優(yōu)分類超平面進(jìn)行分類預(yù)測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進(jìn)行分類13、在人工智能的圖像識別模型中，假設(shè)需要提高模型對不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可能有效？（）A.隨機(jī)改變圖像的亮度和對比度B.對圖像進(jìn)行裁剪和縮放C.旋轉(zhuǎn)圖像一定角度D.以上都是14、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費行為進(jìn)行分組，假設(shè)數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現(xiàn)較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類算法，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法，基于密度進(jìn)行分組D.隨機(jī)聚類算法，隨機(jī)分配數(shù)據(jù)到不同組15、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)16、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數(shù)的方法通過估計狀態(tài)值或動作值來選擇最優(yōu)動作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù)，輸出動作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點，在不同的應(yīng)用場景中表現(xiàn)不同17、在自然語言處理中，詞向量是一種重要的表示方法。假設(shè)要對一段文本進(jìn)行語義分析，使用詞向量模型。以下關(guān)于詞向量的描述，正確的是：（）A.詞向量的維度越高，對詞語的表示就越精確，不會出現(xiàn)語義混淆B.不同的詞向量模型，如Word2Vec和GloVe，生成的詞向量不能相互轉(zhuǎn)換和比較C.詞向量可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系，例如相似性和相關(guān)性D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據(jù)新的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和優(yōu)化18、人工智能在氣象預(yù)測中的應(yīng)用可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度。假設(shè)要開發(fā)一個能夠預(yù)測局部地區(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19、在人工智能的自動駕駛感知任務(wù)中，假設(shè)需要同時處理來自多個傳感器（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、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行輿情監(jiān)測和分析，及時了解公眾對某一事件或話題的看法和情緒傾向，以下哪種數(shù)據(jù)來源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒體數(shù)據(jù)和情感分析B.新聞評論數(shù)據(jù)和主題建模C.網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和趨勢預(yù)測D.以上都是21、在自然語言處理領(lǐng)域，情感分析是一項常見的任務(wù)。假設(shè)要分析大量的在線商品評論，以確定消費者對產(chǎn)品的情感傾向是積極、消極還是中性?？紤]到語言的復(fù)雜性和多義性，以及評論中可能存在的諷刺、反語等情況，以下哪種方法在進(jìn)行情感分析時更為有效？（）A.基于詞典的方法，通過查找情感詞來判斷情感B.基于規(guī)則的方法，制定一系列的規(guī)則來判斷情感C.深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本進(jìn)行建模D.人工閱讀和判斷，確保準(zhǔn)確性22、人工智能在社交媒體的內(nèi)容管理中發(fā)揮作用。假設(shè)一個社交媒體平臺要利用人工智能過濾不良信息，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識別不良內(nèi)容B.不斷學(xué)習(xí)和更新不良信息的模式，提高過濾的準(zhǔn)確性C.人工智能過濾系統(tǒng)能夠完全杜絕不良信息的出現(xiàn)，無需人工監(jiān)督D.平衡過濾的嚴(yán)格程度和用戶體驗，避免誤判正常內(nèi)容23、深度學(xué)習(xí)模型在圖像識別任務(wù)中取得了顯著的成果。假設(shè)要訓(xùn)練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同種類的動物，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的描述，正確的是：（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定能提高模型的識別準(zhǔn)確率，層數(shù)越多越好B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對模型的性能影響不大，關(guān)鍵在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計C.模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在測試集上的準(zhǔn)確率很低，可能是出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象D.深度學(xué)習(xí)模型不需要進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化，直接使用默認(rèn)參數(shù)就能得到較好的結(jié)果24、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎勵信號來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過不斷嘗試不同的動作來獲取最大的累積獎勵B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于解決序列決策問題，如機(jī)器人控制和游戲策略制定C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境有先驗的了解，完全通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程簡單快速，通常能夠在短時間內(nèi)得到最優(yōu)的策略25、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型的協(xié)同訓(xùn)練。假設(shè)多個機(jī)構(gòu)擁有各自的私有數(shù)據(jù)，需要共同訓(xùn)練一個模型。以下哪種聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法或框架在處理數(shù)據(jù)異構(gòu)和通信效率方面表現(xiàn)更為優(yōu)秀？（）A.橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)B.縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)C.聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)D.以上框架根據(jù)具體情況選擇26、在人工智能的自動駕駛場景中，車輛需要與周圍的其他車輛和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行有效的通信和協(xié)作。假設(shè)要實現(xiàn)車輛之間的安全、高效的信息交互，以下哪種通信技術(shù)和協(xié)議在可靠性和低延遲方面表現(xiàn)最為突出？（）A.4G通信B.5G通信C.車聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信27、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下關(guān)于異常檢測的方法，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征28、人工智能中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要事先標(biāo)注數(shù)據(jù)，能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征C.無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)果通常難以解釋和評估，應(yīng)用范圍相對較窄D.可以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和異常檢測等任務(wù)29、在自然語言處理中，機(jī)器翻譯是一個重要的研究方向。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在多種語言之間進(jìn)行高質(zhì)量翻譯的系統(tǒng)。以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯依靠人工編寫的語法和詞匯規(guī)則進(jìn)行翻譯B.統(tǒng)計機(jī)器翻譯通過對大量雙語語料的統(tǒng)計分析來學(xué)習(xí)翻譯模式C.神經(jīng)機(jī)器翻譯利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠生成更自然流暢的翻譯結(jié)果D.現(xiàn)有的機(jī)器翻譯技術(shù)已經(jīng)能夠完美處理各種領(lǐng)域和文體的文本，無需人工干預(yù)和修正30、人工智能中的智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對視頻內(nèi)容進(jìn)行分析。假設(shè)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(zhǔn)確性至關(guān)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(wǎng)絡(luò)帶寬二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機(jī)制的文本生成模型。能夠生成連貫、有邏輯的文本內(nèi)容，如故事、詩歌等。2、（本題5分）運用Python的Keras庫，構(gòu)建一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語義分割模型，對復(fù)雜場景進(jìn)行精確分割。3、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現(xiàn)一個基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對微博文本數(shù)據(jù)進(jìn)行話題分類。探索不同的注意力權(quán)重計算方法和模型結(jié)構(gòu)對分類結(jié)果的影響。4、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)支持向量機(jī)（SVM）算法對鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并通過調(diào)整核函數(shù)和參數(shù)來優(yōu)化分類效果，比較不同設(shè)置下的性能。5、（本題5分）在Python中，運