裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)寧夏葡萄酒與防沙治沙職業(yè)技術(shù)學(xué)院《智能應(yīng)用技術(shù)》2025-2026學(xué)年第一學(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、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，深度學(xué)習(xí)模型可以輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個(gè)指標(biāo)是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.特異性2、在人工智能的情感識(shí)別中，假設(shè)要從一段較長(zhǎng)的語(yǔ)音中準(zhǔn)確捕捉到細(xì)微的情感變化。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.分析語(yǔ)音的韻律特征，如語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速B.只關(guān)注語(yǔ)音的內(nèi)容，忽略語(yǔ)音的表現(xiàn)形式C.對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分段處理，分別進(jìn)行情感識(shí)別D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接分析原始語(yǔ)音3、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲(chóng)害情況，需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害的類(lèi)型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效？（）A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹(shù)算法B.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法4、在人工智能的可解釋性方面，一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。假設(shè)開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于信用評(píng)估的人工智能模型，以下關(guān)于解釋模型決策的方法，哪一項(xiàng)是不太可行的？（）A.使用特征重要性分析，確定哪些輸入特征對(duì)模型的決策影響最大B.對(duì)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)解釋，讓用戶理解模型的工作原理C.通過(guò)生成示例來(lái)說(shuō)明模型在不同情況下的決策邏輯D.拒絕提供任何解釋，認(rèn)為模型的準(zhǔn)確性比可解釋性更重要5、在人工智能的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，車(chē)輛需要與周?chē)钠渌?chē)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(shí)現(xiàn)車(chē)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(chē)聯(lián)網(wǎng)專用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信6、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個(gè)重要的考量因素。假設(shè)一個(gè)人工智能招聘系統(tǒng)對(duì)不同性別、種族的候選人給出了不同的評(píng)價(jià)結(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問(wèn)題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評(píng)估指標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)測(cè)和改進(jìn)7、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和背景噪聲下的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)只需要對(duì)清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)音進(jìn)行訓(xùn)練，就能應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別能力C.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，與語(yǔ)言模型無(wú)關(guān)D.現(xiàn)有的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，無(wú)需進(jìn)一步改進(jìn)8、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生診斷X光片，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.能夠快速檢測(cè)出影像中的異常區(qū)域，提高診斷效率B.可以為醫(yī)生提供量化的分析指標(biāo)和輔助診斷建議C.人工智能的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，醫(yī)生可以完全依賴D.醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)在結(jié)合人工智能診斷結(jié)果時(shí)仍然非常重要9、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中，為了提高在嘈雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率，以下哪種技術(shù)或方法可能會(huì)被重點(diǎn)研究和應(yīng)用？（）A.聲學(xué)模型的改進(jìn)B.噪聲抑制技術(shù)C.多模態(tài)信息融合D.以上都是10、在人工智能的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中，當(dāng)需要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確理解和生成人類(lèi)語(yǔ)言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語(yǔ)義理解D.語(yǔ)用分析11、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(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為，以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)12、在人工智能的決策樹(shù)算法中，當(dāng)進(jìn)行特征選擇來(lái)構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，以下哪種特征選擇標(biāo)準(zhǔn)通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹(shù)？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機(jī)選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征13、在人工智能的倫理和法律問(wèn)題中，算法偏見(jiàn)是一個(gè)需要關(guān)注的重點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)招聘用的人工智能系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致對(duì)某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發(fā)現(xiàn)和糾正算法偏見(jiàn)方面最為重要？（）A.算法審計(jì)B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理C.引入多樣化的數(shù)據(jù)集D.以上方法綜合運(yùn)用14、在自然語(yǔ)言處理中，詞向量是一種重要的表示方法。假設(shè)要對(duì)一段文本進(jìn)行語(yǔ)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(duì)詞語(yǔ)的表示就越精確，不會(huì)出現(xiàn)語(yǔ)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(yǔ)之間的語(yǔ)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15、人工智能在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠回答用戶各種問(wèn)題的智能客服系統(tǒng)，需要考慮以下幾個(gè)方面。以下關(guān)于提高回答準(zhǔn)確性的方法，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.建立一個(gè)龐大的知識(shí)庫(kù)，涵蓋各種常見(jiàn)問(wèn)題和答案B.運(yùn)用自然語(yǔ)言生成技術(shù)，生成更加自然流暢的回答C.不斷收集用戶的反饋，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.使用多種語(yǔ)言模型進(jìn)行融合，提高回答的多樣性16、人工智能中的情感計(jì)算旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類(lèi)的情感。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)用戶的語(yǔ)音和文本判斷其情感狀態(tài)的系統(tǒng)，以下關(guān)于情感計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析語(yǔ)音的語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速等特征來(lái)判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.情感計(jì)算的準(zhǔn)確性完全取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和規(guī)模D.多模態(tài)情感分析結(jié)合了語(yǔ)音、文本、面部表情等多種信息源17、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，假設(shè)環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)存在延遲和不確定性。以下哪種方法能夠幫助智能體更好地應(yīng)對(duì)這種情況？（）A.使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有更強(qiáng)的表示能力B.引入先驗(yàn)知識(shí)和啟發(fā)式策略C.增加訓(xùn)練的迭代次數(shù)D.以上都是18、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(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)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19、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20、在人工智能的教育應(yīng)用中，個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)這樣的系統(tǒng)，需要準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的知識(shí)水平和學(xué)習(xí)能力。以下哪種評(píng)估方法和模型在實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)方面最為準(zhǔn)確和有效？（）A.基于標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試的評(píng)估B.基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)評(píng)估C.教師的主觀評(píng)價(jià)D.同學(xué)之間的相互評(píng)價(jià)二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）說(shuō)明人工智能在文化傳承和創(chuàng)新中的角色。2、（本題5分）解釋人工智能在智能設(shè)備預(yù)防性維護(hù)中的方法。3、（本題5分）解釋人工智能在歷史學(xué)研究中的潛力。4、（本題5分）解釋人工智能在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。5、（本題5分）簡(jiǎn)述沙普利值在特征重要性評(píng)估中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）研究一個(gè)使用人工智能的智能影視制作流程優(yōu)化系統(tǒng)，分析其如何提高影視制作的效率和質(zhì)量。2、（本題5分）分析一個(gè)基于人工智能的化妝品研發(fā)案例，討論其成分分析和產(chǎn)品創(chuàng)新。3、（本題5分）剖析某智能皮革質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)中人工智能的缺陷識(shí)別和質(zhì)量分級(jí)功能。4、（本題5分）研究一個(gè)利用人工智能進(jìn)行馬戲表演動(dòng)作編排的案例，分析其精彩程度和安全性。5、（本題5分）以某智能民間藝術(shù)教育課程設(shè)計(jì)系統(tǒng)為例，探討人工智能在課程內(nèi)容和教學(xué)方法方面的創(chuàng)新。四、操作題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在PyTorch中，構(gòu)建一個(gè)基于膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsNet）的圖像識(shí)別模型，對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中的物體進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。比較CapsNet與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理變形、遮擋和多視角物體時(shí)