鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院《認(rèn)知計(jì)算》2025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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文檔簡介

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3頁鄭州鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院《認(rèn)知計(jì)算》2025-2026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15個小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷的人工智能系統(tǒng),需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù),如病歷、影像、檢驗(yàn)報告等。在這個過程中,以下哪個環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的?()A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性2、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(shí)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(shí)現(xiàn)3、人工智能是當(dāng)前科技領(lǐng)域的熱門話題,其應(yīng)用涵蓋了眾多領(lǐng)域。以下關(guān)于人工智能的定義,不準(zhǔn)確的是()A.人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)B.人工智能是指讓計(jì)算機(jī)像人類一樣思考和行動,能夠自主地解決各種復(fù)雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)對特定任務(wù)的預(yù)測和決策,不涉及對智能本質(zhì)的探索D.人工智能旨在創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境、學(xué)習(xí)知識、進(jìn)行推理和決策,并能夠與人類進(jìn)行交互的智能體4、在人工智能的智能客服應(yīng)用中,需要快速準(zhǔn)確地回答用戶的問題。假設(shè)用戶的問題類型多樣,包括咨詢、投訴、技術(shù)問題等。為了提高智能客服的回答質(zhì)量和效率,以下哪種技術(shù)或策略是重要的?()A.建立大規(guī)模的問題庫和標(biāo)準(zhǔn)答案B.運(yùn)用自然語言生成技術(shù)生成回答C.引導(dǎo)用戶提出更簡單的問題D.對復(fù)雜問題直接拒絕回答5、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行音樂創(chuàng)作,生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價值的音樂作品,以下哪種方法和技術(shù)可能會被運(yùn)用?()A.基于模板的生成B.基于風(fēng)格遷移C.基于生成模型D.以上都是6、在自然語言處理中,詞向量表示是基礎(chǔ)技術(shù)之一。假設(shè)要對大量文本進(jìn)行處理和分析。以下關(guān)于詞向量的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.詞向量可以將單詞轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量,便于計(jì)算機(jī)處理和計(jì)算B.常見的詞向量模型有One-Hot編碼、Word2Vec和GloVe等C.詞向量的維度越高,表達(dá)能力越強(qiáng),但計(jì)算和存儲成本也越高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7、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互并根據(jù)獎勵來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個機(jī)器人要在一個復(fù)雜的迷宮環(huán)境中找到出口,每次到達(dá)出口會獲得高獎勵,碰到墻壁會獲得低獎勵。在這種情況下,以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合訓(xùn)練機(jī)器人找到最優(yōu)路徑?()A.Q-learning算法,通過估計(jì)狀態(tài)動作值來選擇動作B.SARSA算法,基于當(dāng)前策略進(jìn)行學(xué)習(xí)C.策略梯度算法,直接優(yōu)化策略D.蒙特卡羅方法,通過多次試驗(yàn)估計(jì)價值8、在人工智能的農(nóng)業(yè)應(yīng)用中,精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以通過傳感器和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對農(nóng)作物的精細(xì)化管理。假設(shè)要根據(jù)土壤濕度和氣象數(shù)據(jù)決定灌溉量,以下哪個技術(shù)環(huán)節(jié)是最關(guān)鍵的?()A.數(shù)據(jù)的采集和傳輸B.數(shù)據(jù)分析和建模C.灌溉設(shè)備的控制D.傳感器的校準(zhǔn)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、在人工智能的算法中,遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法??紤]一個優(yōu)化問題,需要在一個復(fù)雜的搜索空間中找到最優(yōu)解。以下關(guān)于遺傳算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化過程來尋找最優(yōu)解B.遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)解C.遺傳算法對于大規(guī)模的優(yōu)化問題具有較好的性能D.遺傳算法的搜索過程是隨機(jī)的,沒有任何規(guī)律可循11、在人工智能的應(yīng)用中,自動駕駛是一個具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出安全、高效的駕駛決策。那么,以下關(guān)于自動駕駛中的人工智能技術(shù),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.需要依靠多種傳感器獲取環(huán)境信息,如攝像頭、激光雷達(dá)等B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法可以準(zhǔn)確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要再進(jìn)行更新和改進(jìn)D.決策算法需要考慮交通規(guī)則、道德倫理等多方面因素12、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行自主探索和學(xué)習(xí)的人工智能體,例如在游戲中不斷提升能力,以下哪種學(xué)習(xí)機(jī)制和策略可能是關(guān)鍵的?()A.無監(jiān)督學(xué)習(xí)B.有監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.以上都是13、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中,需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以建立實(shí)體之間的關(guān)系。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史人物和事件的知識圖譜,以下哪種數(shù)據(jù)源對于豐富和準(zhǔn)確的圖譜構(gòu)建是最有價值的?()A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關(guān)討論C.個人博客和論壇帖子D.未經(jīng)證實(shí)的網(wǎng)絡(luò)傳聞14、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于優(yōu)化資源分配。假設(shè)一個數(shù)據(jù)中心要通過人工智能分配計(jì)算資源,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.根據(jù)服務(wù)器負(fù)載和任務(wù)需求,動態(tài)調(diào)整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo),優(yōu)化資源利用效率C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以快速適應(yīng)數(shù)據(jù)中心的變化,無需人工重新配置D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在資源分配中總是能夠找到最優(yōu)解,不存在次優(yōu)情況15、人工智能中的無人駕駛技術(shù)面臨著眾多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)我們在討論無人駕駛汽車的責(zé)任歸屬問題,以下關(guān)于無人駕駛責(zé)任的說法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.事故責(zé)任的判定應(yīng)該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔(dān)責(zé)任C.法律法規(guī)需要隨著技術(shù)發(fā)展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔(dān)一定責(zé)任二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋人工智能在績效評估中的方法。2、(本題5分)解釋人工智能在財務(wù)管理中的作用。3、(本題5分)解釋人工智能在服裝設(shè)計(jì)和時尚領(lǐng)域的影響。4、(本題5分)簡述人工智能在社會發(fā)展未來展望和挑戰(zhàn)應(yīng)對中的策略。三、操作題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用Python的TensorFlow庫,構(gòu)建一個深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類,比較與傳統(tǒng)方法的性能差異。2、(本題5分)借助遺傳算法優(yōu)化一個機(jī)器人的路徑規(guī)劃問題,考慮地形、障礙物等因素,提高路徑的安全性和效率。3、(本題5分)使用PyTorch構(gòu)建一個自動編碼器,對高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重構(gòu)。分析壓縮后的數(shù)據(jù)質(zhì)量,通過調(diào)整編碼器和解碼器的結(jié)構(gòu)和參數(shù),提高重構(gòu)的準(zhǔn)確性,并探索數(shù)據(jù)中的潛在模式。4、(本題5分)運(yùn)用自然語言處理技術(shù),對文本進(jìn)行摘要提取。使用深度學(xué)習(xí)模型或傳統(tǒng)方法,生成簡潔準(zhǔn)確的文本摘要,并評估摘要的質(zhì)量。5、(本題5分)運(yùn)用Python的PyTorch框架,搭建一個基于注意力機(jī)制的圖像分類模型,能夠處理多標(biāo)簽圖像分類任務(wù)。四、案例分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)剖析一個利用人工智能進(jìn)行城市規(guī)劃的案

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