學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁桐城師范高等專科學校

《爬蟲、數據分析與可視化》2023-2024學年第一學期期末試卷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、在人工智能的機器翻譯任務中，為了提高翻譯的質量和準確性，尤其是對于具有特定領域知識的文本，以下哪種策略可能是有效的？（）A.使用大規模通用語料庫B.引入領域特定的詞典和知識C.優化神經網絡架構D.以上都是2、人工智能中的語音識別技術在許多領域都有應用，如語音助手和智能客服。假設正在改進一個語音識別系統的性能，以下關于語音識別的描述，正確的是：（）A.語音識別的準確率只取決于聲學模型，語言模型對其影響不大B.環境噪聲對語音識別的結果沒有顯著影響，系統可以自動過濾噪聲C.不斷優化聲學模型和語言模型，并結合大量的語音數據進行訓練，可以提高語音識別的準確率D.語音識別系統不需要考慮不同人的口音和語速差異，能夠統一處理3、在人工智能的圖像生成任務中，變分自編碼器（VAE）是一種常用的模型。假設要使用VAE生成新的圖像，以下關于VAE的描述，正確的是：（）A.VAE通過學習數據的潛在分布來生成新的圖像，生成的圖像與原始數據完全相同B.VAE生成的圖像質量不如生成對抗網絡（GAN），因此在實際應用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時對圖像進行壓縮和編碼，節省存儲空間D.VAE只能用于生成簡單的圖像，如數字和幾何圖形，無法生成復雜的自然圖像4、人工智能中的人工神經網絡具有強大的學習能力。假設我們正在訓練一個多層神經網絡來預測股票價格的走勢。如果網絡的訓練數據包含了過多的噪聲，會產生什么后果？（）A.網絡的泛化能力增強B.網絡的訓練速度加快C.網絡可能對新的數據預測不準確D.網絡的結構變得更加復雜5、在人工智能的自動駕駛感知任務中，假設需要同時處理來自多個傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）的數據。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，在特征層面進行融合B.中期融合，在決策層面進行融合C.晚期融合，在結果層面進行融合D.隨機選擇一種傳感器的數據作為主要依據6、人工智能中的強化學習算法可以用于訓練機器人完成復雜的任務。假設一個機器人需要通過強化學習學會在不同地形上行走。以下關于強化學習訓練機器人的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調整自己的動作策略B.可以使用模擬環境進行大量的訓練，以減少在真實環境中的試驗成本和風險C.強化學習訓練出的機器人策略在不同的環境條件下都能保持最優性能，無需進一步調整D.合理設計獎勵函數對于引導機器人學習到期望的行為至關重要7、生成對抗網絡（GAN）是一種熱門的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像，以下關于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN由一個生成器和一個判別器組成，它們相互競爭，共同提高生成效果B.生成器的目標是盡量使生成的圖像與真實圖像差異增大，以迷惑判別器C.判別器的能力越強，生成器生成的圖像質量就越差D.GAN只能用于圖像生成，不能應用于其他領域，如音頻生成8、人工智能中的自動機器學習（AutoML）旨在自動化模型的選擇和調優過程。假設一個企業沒有專業的數據科學家，希望使用AutoML來構建模型。以下關于自動機器學習的描述，哪一項是錯誤的？（）A.AutoML可以自動搜索合適的算法、超參數和特征工程方法B.能夠降低模型開發的門檻，使非專業人員也能構建有效的人工智能模型C.AutoML生成的模型總是優于由經驗豐富的數據科學家手動構建的模型D.但仍需要一定的人工干預和監督，以確保模型的合理性和可靠性9、假設要開發一個能夠輔助醫生進行疾病診斷的人工智能系統，需要整合多種醫療數據，如病歷、影像、檢驗報告等。在這個過程中，以下哪個環節可能是最具挑戰性的？（）A.數據的清洗和預處理B.多模態數據的融合C.模型的訓練和優化D.模型的解釋和可信賴性10、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區域。假設要對醫學影像中的病變區域進行分割，以下關于圖像分割技術的描述，正確的是：（）A.傳統的圖像分割方法在處理復雜的醫學影像時效果總是優于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經網絡（FCN）在醫學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結果只取決于所使用的算法，與圖像的質量和分辨率無關D.圖像分割技術在醫學領域的應用已經非常成熟，不需要進一步的研究和改進11、人工智能中的知識圖譜是一種結構化的知識表示方法。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下哪個方面是需要重點考慮的？（）A.事件的時間順序B.事件的參與者C.事件的影響力評估D.以上都是12、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設要將這樣的預訓練模型應用于特定的任務，以下關于模型應用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預訓練模型上進行微調，就能適應新的任務，無需額外的訓練數據B.預訓練模型的參數固定，不能根據任務需求進行調整和優化C.預訓練模型的語言生成能力很強，但在特定領域的專業知識上可能存在不足D.預訓練模型在所有自然語言處理任務中都能取得最優的效果13、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關于自動駕駛中的人工智能技術，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學習的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統一旦訓練完成，就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規則、道德倫理等多方面因素14、在人工智能的情感分析任務中，假設要分析一段文本所表達的情感傾向，以下關于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡單直觀，但準確性較低，容易受到語境影響B.基于機器學習的情感分析方法需要大量的標注數據，且模型訓練時間長C.深度學習的情感分析模型能夠自動學習文本的特征，無需人工設計特征D.以上方法在情感分析任務中都有各自的優勢和局限性15、在人工智能的文本分類任務中，例如將新聞文章分類為政治、經濟、體育等類別。假設數據集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數類進行過采樣，增加其數量B.對多數類進行欠采樣，減少其數量C.使用不平衡數據直接訓練模型，不做處理D.只關注樣本數量多的類別，忽略少數類別二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明人工智能在教育公平和普及中的貢獻。2、（本題5分）簡述人工智能在藝術創作中的應用和爭議。3、（本題5分）說明農業領域中的人工智能創新。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實現One-ClassSVM算法對異常數據進行檢測，通過調整核函數和參數優化檢測效果。2、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現對車牌顏色的識別。在不同光照條件下保持準確識別。3、（本題5分）利用Python的Keras庫，實現一個基于多層感知機（MLP）的腦電圖（EEG）信號分類模型，如區分睡眠階段或大腦活動狀態。分析模型對不同頻率段信號的敏感性。4、（本題5分）利用Scikit-learn中的主成分分析（PCA）算法對基因表達數據進行降維，可視化降維后的結果。分析主成分的貢獻率和數據在低維空間中的分布，探索數據中的潛在結構和模式。5、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現一個實時的車牌號碼識別系統。能夠在不同天氣和光照條件下準確識別出車牌