自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共2頁長春建筑學院《人工智能技術基礎》2024-2025學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______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、當利用人工智能進行語音合成，使合成的語音聽起來更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點研究和改進的方向？（）A.改進聲學模型B.優(yōu)化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是2、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動作。假設一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關于智能代理的描述，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學習和經驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據環(huán)境的變化實時調整自己的行為，以達到目標C.智能代理的決策完全基于預設的規(guī)則，無法從環(huán)境中學習和適應D.多個智能代理之間可以通過協(xié)作或競爭來實現(xiàn)更復雜的任務3、人工智能在金融領域的應用不斷拓展，假設一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進行信用評估，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會出現(xiàn)任何錯誤B.數(shù)據的質量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準確性至關重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務數(shù)據，不考慮其他非財務因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結果進行審核和監(jiān)督4、在人工智能的自然語言處理領域中，當需要開發(fā)一個能夠準確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復雜的問題時，以下哪種技術或方法通常是關鍵的基礎？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析5、在人工智能的圖像增強技術中，目的是提高圖像的質量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強，以下關于圖像增強的方法，哪一項是不準確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲6、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設要解釋一個深度學習模型的決策過程和輸出結果，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的內部運作非常復雜，無法進行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術只能展示模型的結構，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實際應用沒有太大意義，只要模型性能好就行7、人工智能中的多模態(tài)學習旨在融合多種不同類型的數(shù)據，如圖像、文本和音頻。假設要開發(fā)一個能夠同時理解圖像和文本內容的系統(tǒng)，以下哪個挑戰(zhàn)是最突出的？（）A.數(shù)據的標注和對齊B.模型的訓練效率C.不同模態(tài)數(shù)據的特征提取D.模型的可擴展性8、人工智能中的聯(lián)邦學習是一種新興的技術。以下關于聯(lián)邦學習的說法，不正確的是（）A.聯(lián)邦學習可以在保護數(shù)據隱私的前提下，實現(xiàn)多個參與方之間的模型訓練和共享B.解決了數(shù)據在不同機構之間難以流通和共享的問題C.聯(lián)邦學習的通信開銷較大，限制了其在大規(guī)模數(shù)據上的應用D.聯(lián)邦學習技術已經非常成熟，不存在任何技術挑戰(zhàn)和安全風險9、強化學習是人工智能中的一種學習方法，常用于訓練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設一個機器人需要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走而不摔倒。以下關于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.智能體通過與環(huán)境進行交互，根據獲得的獎勵來調整自己的行為策略B.強化學習需要大量的試驗和錯誤來找到最優(yōu)策略，計算成本較高C.可以用于解決連續(xù)動作空間和高維度狀態(tài)空間的問題D.強化學習不需要對環(huán)境有任何先驗知識，完全依靠隨機探索來學習10、人工智能在醫(yī)療領域的應用不斷拓展。假設利用人工智能輔助醫(yī)生進行疾病診斷，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.人工智能可以分析醫(yī)學影像，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的病變B.基于大數(shù)據的人工智能模型能夠提供更準確的診斷建議，但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質量11、機器學習是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。以下關于監(jiān)督學習的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學習需要有標記的訓練數(shù)據，即輸入數(shù)據和對應的期望輸出B.常見的監(jiān)督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經網絡等C.監(jiān)督學習的目標是通過學習訓練數(shù)據中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據進行準確的預測或分類D.監(jiān)督學習只能處理數(shù)值型數(shù)據，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據無法處理12、在人工智能的模型評估中，需要使用多種指標來衡量模型的性能。假設評估一個分類模型，以下關于模型評估指標的描述，哪一項是不正確的？（）A.準確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是常用的評估指標之一B.召回率衡量了被正確識別的正例在實際正例中的比例C.F1值綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中表現(xiàn)良好，無需考慮其他指標13、知識圖譜是人工智能中用于表示知識和關系的一種技術。假設一個智能問答系統(tǒng)基于知識圖譜來回答用戶的問題。以下關于知識圖譜的描述，哪一項是錯誤的？（）A.知識圖譜將實體、關系和屬性以圖的形式組織起來，便于知識的表示和查詢B.可以通過從大量文本中自動抽取信息來構建知識圖譜C.知識圖譜中的知識是固定不變的，一旦構建完成就無需更新D.結合自然語言處理技術，能夠實現(xiàn)基于知識圖譜的智能問答和推理14、在人工智能的語音識別任務中，需要將人類的語音轉換為文字。假設要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標注語音數(shù)據進行訓練B.采用簡單的聲學模型，減少計算復雜度C.忽略背景噪音，只關注語音的主要部分D.不進行任何預處理，直接對原始語音進行識別15、人工智能中的圖像超分辨率技術可以將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像。假設要在保持圖像細節(jié)的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關鍵的？（）A.神經網絡的深度B.訓練數(shù)據的質量C.損失函數(shù)的選擇D.優(yōu)化器的性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在投資組合管理中的策略。2、（本題5分）解釋人工智能在智能倉儲任務分配中的技術。3、（本題5分）說明人工智能在社會創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展解決方案中的潛力。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用人工電場算法優(yōu)化一個高維函數(shù)。定義電場的作用和粒子的運動規(guī)則，展示優(yōu)化結果。2、（本題5分）使用Python的PyTorch庫，構建一個基于注意力機制的圖神經網絡（GNN）模型，對學術論文引用網絡數(shù)據進行研究領域的分類和預測。3、（本題5分）利用Scikit-learn中的主成分分析（PCA）算法對基因表達數(shù)據進行降維，可視化降維后的結果。分析主成分的貢獻率和數(shù)據在低維空間中的分布，探索數(shù)據中的潛在結構和模式。4、（本題5分）利用Python中的Keras庫，搭建一個基于深度強化學習的游戲策略優(yōu)化模型，提高游戲中的得分或勝率。5、（本題5分）運用深度學習框架構建一個圖像分割模型，對醫(yī)學圖像中的器官和組織進行分割，輔助醫(yī)生進行診斷