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頁新疆農業大學科學技術學院《深度學習與機器視覺應用》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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中，只有一項是符合題目要求的．）1、在人工智能的智能客服應用中，需要快速準確地回答用戶的問題。假設用戶的問題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術問題等。為了提高智能客服的回答質量和效率，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.建立大規模的問題庫和標準答案B.運用自然語言生成技術生成回答C.引導用戶提出更簡單的問題D.對復雜問題直接拒絕回答2、在人工智能的優化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發現模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用3、人工智能在工業生產中的質量檢測環節具有應用價值。假設一個工廠要利用人工智能檢測產品缺陷，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像分析和機器學習算法，自動識別產品表面的缺陷B.可以對大量的檢測數據進行學習，不斷提高缺陷檢測的準確率C.人工智能檢測系統能夠完全取代人工檢測，不需要人工復檢D.結合深度學習模型和傳統圖像處理技術，提高檢測的可靠性4、人工智能在農業領域的應用包括作物監測、病蟲害預測等。假設要利用人工智能技術預測農作物的病蟲害發生情況，以下關于農業領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠氣象數據就能準確預測農作物的病蟲害發生B.人工智能在農業中的應用成本過高，不具有實際推廣價值C.綜合考慮農作物的生長環境、圖像數據和歷史病蟲害信息等，可以提高病蟲害預測的準確性D.農業領域的數據質量和多樣性對人工智能應用的效果沒有影響5、人工智能中的模型壓縮技術可以減少模型的參數數量和計算量。假設要在移動設備上部署一個深度學習模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能6、自然語言處理是人工智能的重要研究方向之一。假設要開發一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統，以下關于自然語言處理在該系統中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.詞法分析、句法分析和語義理解等技術有助于理解用戶輸入的問題B.機器翻譯技術可以將用戶的問題翻譯成其他語言，以便更好地處理C.利用大規模的語料庫和預訓練模型，可以提高回答的準確性和合理性D.自然語言處理技術能夠完美理解人類語言的所有含義和語境，不會出現誤解7、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術，旨在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。假設多個機構想要聯合訓練一個人工智能模型，但又不希望共享各自的數據。那么，聯邦學習是如何實現這一目標的？（）A.將所有數據集中到一個中心服務器進行訓練B.每個機構只上傳模型參數，在云端進行聚合C.通過加密技術直接共享原始數據進行訓練D.不需要數據交互，各自獨立訓練模型8、在人工智能的圖像生成領域，例如生成逼真的藝術作品或虛擬場景，以下哪種技術的發展起到了關鍵作用？（）A.生成對抗網絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機9、人工智能在醫療影像診斷中的應用不斷發展。假設一個醫院要引入人工智能輔助診斷系統來檢測癌癥。以下關于該應用的描述，哪一項是錯誤的？（）A.能夠提高診斷的準確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫生的經驗和判斷相結合，提供更全面的診斷依據C.人工智能診斷系統可以完全取代病理醫生的工作，獨立做出診斷結論D.需要經過嚴格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性10、在人工智能的研究中，算法的選擇和優化至關重要。以下關于人工智能算法的敘述，不正確的是（）A.不同的算法適用于不同的問題和數據特點，需要根據具體情況進行選擇B.算法的優化可以提高計算效率和模型性能，例如通過調整參數、使用更高效的計算框架等C.新的算法不斷涌現，但傳統的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優勢D.一旦選擇了一種算法，就不能再進行更改和優化，否則會影響模型的穩定性11、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個人工智能系統被用于招聘決策，以下關于這種應用可能帶來的問題，正確的是：（）A.人工智能系統能夠完全消除招聘中的人為偏見，保證公平公正B.由于數據偏差和算法不透明，可能導致不公平的招聘結果和歧視C.企業無需對人工智能招聘系統的決策負責，因為是算法自動做出的決策D.人工智能招聘系統不會對求職者的個人隱私造成任何威脅12、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結果，增強信任B.一些復雜的深度學習模型，如深度神經網絡，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應用都是同等重要的，不存在優先級的差異13、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關重要。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣14、人工智能中的模型壓縮技術用于減少模型的參數和計算量。假設要在資源受限的設備上部署一個大型的神經網絡模型，以下關于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術通過刪除不重要的神經元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術將模型的參數從浮點數轉換為整數，會導致較大的精度損失C.知識蒸餾將復雜模型的知識轉移到簡單模型中，但效果不如直接使用復雜模型D.模型壓縮技術會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率15、在一個利用人工智能進行智能物流配送的系統中，為了實現高效的路徑規劃和車輛調度，以下哪種算法和技術可能會被運用？（）A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋金融領域中人工智能的作用。2、（本題5分）解釋人工智能在智能營銷活動策劃中的策略。3、（本題5分）簡述沙普利值在特征重要性評估中的應用。4、（本題5分）解釋人工智能的主要研究領域。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構建一個多層LSTM網絡，用于對語音信號進行情感識別，評估模型在不同數據集上的泛化能力。2、（本題5分）使用Python的Keras庫，構建一個深度信念網絡（DBN）模型，對音頻數據進行分類。分析不同的網絡層數和節點數量對分類性能的影響。3、（本題5分）使用PyTorch框架，構建一個卷積神經網絡（CNN）模型來識別MNIST手寫數字數據集。對圖像數據進行增強操作，如翻轉、旋轉等，使用隨機梯度下降（SGD）優化器訓練模型，并繪制訓練過程中的損失曲線和準確率曲線。4、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現對農產品的品質檢測和分級，如水果的成熟度、蔬菜的新鮮度等。對農產品的圖像進行分析，提取品質特征，訓練模型并在實際檢測中評估分級的準確性和效率。5、（本題5分）在PyTorch中，構建一個基于Transformer架構的語言翻譯模型，將一種語言翻譯成另一種語言。使用大規模的平行語料庫進行訓練，評估翻譯的準確性和流暢性，并與傳統的機器翻譯方法進行比較。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察一個基于人工智能