期末B卷一、單項選擇題1、圖像預(yù)處理的主要目標(biāo)是什么？A．提高圖像的顏色B．增強(qiáng)圖像特征C．增加圖像大小D．減少圖像文件大小2、以下哪種方法可以有效去除椒鹽噪聲？A．高斯濾波B．中值濾波C．均值濾波D．邊緣檢測3、在圖像預(yù)處理中，以下哪種技術(shù)可以用于提升圖像的對比度？A．邊緣檢測B．直方圖均衡化C．平移變換D．旋轉(zhuǎn)變換4、哪種變換可以校正圖像的幾何失真？A．平移變換B．縮放變換C．旋轉(zhuǎn)變換D．幾何標(biāo)準(zhǔn)化5、圖像預(yù)處理中的“形態(tài)學(xué)操作”通常包括以下哪項？A．旋轉(zhuǎn)校正B．中值濾波C．膨脹與腐蝕D．平移變換6、自然語言處理的重要性體現(xiàn)在？A.提高語法分析的速度B.提高計算機(jī)與人類自然交互的能力C.增加機(jī)器的處理速度D.減少硬件消耗7、LSTM相比于傳統(tǒng)RNN的優(yōu)勢是？A.更少的參數(shù)B.能處理長序列依賴C.快速訓(xùn)練D.使用靜態(tài)數(shù)據(jù)8、NLP與計算機(jī)視覺結(jié)合的應(yīng)用不包括？A.圖像描述生成B.語法檢查C.圖文結(jié)合的場景理解D.圖片中的文本識別9、基于規(guī)則的自然語言處理方法的主要缺點(diǎn)是？A.靈活性不足B.效率低C.對大規(guī)模數(shù)據(jù)不適應(yīng)D.只能處理簡單任務(wù)10、語義分析的核心任務(wù)之一是？A.詞性標(biāo)注B.詞義消歧C.數(shù)據(jù)清洗D.機(jī)器翻譯11、AIGC主要解決了什么問題？A.人類創(chuàng)作的低效率B.數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣菴.語音識別的精準(zhǔn)度D.用戶體驗(yàn)的問題12、視覺大模型的基礎(chǔ)技術(shù)是什么？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.邏輯推理D.自然語言處理13、哪項技術(shù)推動了AIGC從實(shí)驗(yàn)性到實(shí)用性的轉(zhuǎn)變？A.深度學(xué)習(xí)B.圖像識別C.語音合成D.語音識別14、GANs的生成器與什么進(jìn)行博弈學(xué)習(xí)？A.判別器B.觀察器C.模型D.數(shù)據(jù)集15、Transformer架構(gòu)首次應(yīng)用于哪個領(lǐng)域？A.自然語言處理B.圖像識別C.語音識別D.音頻生成16、以下哪種技術(shù)不用于多模態(tài)大模型的訓(xùn)練？A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)B.對比學(xué)習(xí)C.圖像壓縮D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)17、大模型的“發(fā)展趨勢”不包括以下哪項？A.技術(shù)多元化B.智能化C.單一模態(tài)處理D.性能提升18、多模態(tài)大模型中的“特征提取與編碼”主要是：A.數(shù)據(jù)清洗B.特征融合C.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可理解的向量形式D.模型評估19、哪種任務(wù)不適合多模態(tài)大模型的應(yīng)用？A.圖像描述生成B.跨模態(tài)檢索C.線性回歸D.多模態(tài)情感分析20、大模型在推動產(chǎn)業(yè)升級的作用主要表現(xiàn)在：A.提高生產(chǎn)力B.增加能耗C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)D.模型簡化二、填空題1、圖像數(shù)字化過程中，取樣密度決定了圖像的________。2、在量化階段，每個像素的光強(qiáng)度或顏色值被轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能夠存儲和處理的________數(shù)值。3、中值濾波器在去除______噪聲方面表現(xiàn)優(yōu)異。4、圖像中的模糊通常是由于______或焦點(diǎn)不準(zhǔn)引起的。5、在人臉識別任務(wù)中，______可以確保所有輸入圖像中的人臉大小一致。6、詞向量是將詞語轉(zhuǎn)換為低維_______的表示方法。7、Transformer模型主要依賴于_______層來實(shí)現(xiàn)信息的多頭注意力機(jī)制。8、N-gram是一種統(tǒng)計語言模型，用來估計詞匯序列的_______。9、Word2Vec中的CBOW模型基于上下文預(yù)測_______。10、RNN在處理長序列依賴時會出現(xiàn)_______問題，LSTM通過引入門控機(jī)制來解決這個問題。三、判斷題1、深度學(xué)習(xí)不是通過模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行學(xué)習(xí)的。2、AIGC的生成效果依賴于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。3、OpenAI的DALL-E模型不是基于Transformer架構(gòu)的。4、StyleGAN是一種通過對抗學(xué)習(xí)生成圖像的模型。5、深度學(xué)習(xí)沒有推動AIGC技術(shù)從實(shí)驗(yàn)性走向?qū)嶋H應(yīng)用。6、多模態(tài)技術(shù)的核心優(yōu)勢在于提供更全面的信息。7、GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）不主要用于處理圖像數(shù)據(jù)。8、大模型在自然語言處理中的應(yīng)用包括情感分析和文本生成。9、圖像數(shù)據(jù)處理的模型通常使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。10、在多模態(tài)大模型中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括標(biāo)準(zhǔn)化和清洗。四、簡答題1、圖像數(shù)據(jù)處理層、圖像特征提取層和圖像識別分類層如何協(xié)同工作以實(shí)現(xiàn)圖像理解？2、計算機(jī)視覺如何通過“增強(qiáng)人類能力”來改變各行業(yè)的運(yùn)作方式？3、自監(jiān)督學(xué)習(xí)對計算機(jī)視覺的發(fā)展有何重要性？與傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，其優(yōu)勢在哪里？4、結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢與計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展歷程，思考未來的計算機(jī)視覺技術(shù)可能朝哪個方向發(fā)展？5、在圖像數(shù)字化過程中，如何在保證圖像質(zhì)量的前提下，優(yōu)化存儲和傳輸效率？五、上機(jī)題1、使用OpenCV實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)圖像操作任務(wù)描述計算機(jī)視覺作為人工智能的重要分支之一，其核心在于讓計算機(jī)能夠從圖像或視頻中提取、分析和理解有用的信息。本次任務(wù)的目的在于通過使用OpenCV計算機(jī)視覺庫，掌握基礎(chǔ)圖像操作。本任務(wù)中，我們將使用OpenCV進(jìn)行圖像的讀取、顯示、灰度化、模糊化、邊緣檢測等基礎(chǔ)操作。任務(wù)目標(biāo)（1）安裝OpenCV庫（2）使用OpenCV讀取和顯示圖像（3）使用OpenCV完成顏色空間的轉(zhuǎn)換（4）使用OpenCV實(shí)現(xiàn)灰度化處理（5）使用OpenCV進(jìn)行模糊化處理（6）使用OpenCV進(jìn)行邊緣檢測2、文本分詞與詞性標(biāo)注項目實(shí)戰(zhàn)任務(wù)描述自然語言處理是人工智能領(lǐng)域中最具潛力的研究方向之一。文本分詞和詞性標(biāo)注則是自然語言處理中最基礎(chǔ)且最關(guān)鍵的技術(shù)環(huán)節(jié)。本次的任務(wù)，我們將通過Python編程語言和相關(guān)的自然語言處理框架實(shí)現(xiàn)一個簡單的文本分詞與詞性標(biāo)注系統(tǒng)任務(wù)目標(biāo)（1）安裝相關(guān)的第三方庫jieba庫（2）使用jieba庫實(shí)現(xiàn)中文文本分詞（3）使用NLTK庫實(shí)現(xiàn)對分詞后的文本進(jìn)行詞性標(biāo)注期末B卷答案解析一、單項選擇題1.B2.B3.B4.D5.C6.B7.B8.B9.A10.B11.A12.A13.A14.A15.A16.C17.C18.C19.C20.A二、填空題1.分辨率 2.離散3.椒鹽 4.相機(jī)抖動5.尺度歸一化 6.向量7.自注意力 8.概率9.中心詞 10.梯度消失三、判斷題1.錯誤（深度學(xué)習(xí)是通過模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行學(xué)習(xí)的）2.正確3.錯誤（OpenAI的DALL-E模型是基于Transformer架構(gòu)的）4.正確5.錯誤（深度學(xué)習(xí)推動了AIGC技術(shù)從實(shí)驗(yàn)性走向?qū)嶋H應(yīng)用）6.正確7.錯誤（GAN主要用于處理圖像數(shù)據(jù)）8.正確9.正確10.錯誤（在多模態(tài)大模型中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括標(biāo)準(zhǔn)化和清洗）四、簡答題1.圖像數(shù)據(jù)處理層對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，生成高質(zhì)量輸入；圖像特征提取層從中提取有意義的特征；圖像識別分類層則分析并歸類這些特征，從而實(shí)現(xiàn)對圖像的理解和語義分析。2.計算機(jī)視覺通過自動化任務(wù)、提高效率和準(zhǔn)確性，顯著增強(qiáng)了人類在各個領(lǐng)域的能力，如醫(yī)學(xué)診斷中的影像分析、制造業(yè)中的質(zhì)量檢測、農(nóng)業(yè)中的作物監(jiān)控等。3.自監(jiān)督學(xué)習(xí)通過從未標(biāo)注的數(shù)據(jù)中提取監(jiān)督信號，減少了對大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。這對于視覺數(shù)據(jù)的處理尤其重要，因?yàn)闃?biāo)注過程通常昂貴且耗時。相比于傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)，自監(jiān)督學(xué)習(xí)能更好地利用數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，具有更廣泛的應(yīng)用前景。4.未來的計算機(jī)視覺技術(shù)可能朝著更智能化、泛化能力更強(qiáng)的方向發(fā)展。隨著多模態(tài)學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的發(fā)展，計算機(jī)視覺可能會逐步實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜場景和任務(wù)的更深層次理解，應(yīng)用領(lǐng)域也將更加廣泛。深度學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展也可能會帶來更高效、更精確的視覺系統(tǒng)。5.可以通過選擇合適的取樣密度、量化精度以及使用合適的編碼和壓縮算法來優(yōu)化存儲和傳輸效率。選擇適當(dāng)?shù)娜宇l率和位深度可以在圖像質(zhì)量與數(shù)據(jù)量之間取得平衡。五、上機(jī)題1、使用OpenCV實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)圖像操作參考答案importcv2#讀取圖像image=cv2.imread('example.jpg')#顯示原始圖像cv2.imshow('OriginalImage',image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#顯示灰度圖像cv2.imshow('GrayImage',gray_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#應(yīng)用高斯模糊blurred_image=cv2.GaussianBlur(image,(15,15),0)#顯示模糊后的圖像cv2.imshow('BlurredImage',blurred_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#應(yīng)用Canny邊緣檢測edges=cv2.Canny(gray_image,100,200)#顯示邊緣檢測后的圖像cv2.imshow('Edges',edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#保存處理后的圖像cv2.imwrite('output.jpg',edges)2、文本分詞與詞性標(biāo)注項目實(shí)戰(zhàn)參考答案importjiebaimportnltk#安裝依賴nltk.download('all')#示例文本text="自然語言處理是人工智能的一個