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頁貴陽幼兒師范高等?？茖W校

《人工智能基礎及應用》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25個小題，每小題1分，共25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、當利用人工智能進行文本摘要生成，從長篇文章中提取關鍵信息并形成簡潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是2、人工智能在醫療領域的應用越來越廣泛。假設一個醫療人工智能系統被用于疾病診斷，它通過分析大量的醫療影像和患者數據來給出診斷建議。以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.該系統能夠完全替代醫生的診斷，因為其基于大數據的分析結果更準確B.醫生仍需對系統的診斷結果進行最終判斷和綜合考量，因為存在數據偏差和模型局限性C.這種系統只適用于常見疾病的診斷，對于罕見病無能為力D.醫療人工智能系統的診斷結果不受數據質量和算法選擇的影響3、人工智能在金融風險預測中具有應用潛力。假設要預測股票市場的波動，以下哪種數據來源可能對預測結果的準確性提升幫助最小？（）A.公司的財務報表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數據D.宏觀經濟指標4、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5、人工智能在智能家居領域的應用不斷豐富。假設一個智能家居系統要利用人工智能實現自動化控制，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據家庭成員的習慣和環境條件，自動調整燈光、溫度和家電設備B.利用語音識別和自然語言處理技術，實現與用戶的自然交互C.人工智能可以完全理解用戶的所有需求和意圖，不會出現誤解D.結合傳感器數據和機器學習算法，實現能源的高效管理和節約6、在人工智能的語音合成任務中，假設要生成自然流暢且富有情感的語音，以下關于模型訓練的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用大量的語音數據進行訓練，包括不同的口音和情感B.引入情感標簽，讓模型學習不同情感下的語音特征C.只訓練模型生成單一的語音風格，以保證一致性D.結合聲學模型和語言模型，提高語音合成的質量7、當利用人工智能進行智能醫療影像診斷，例如檢測腫瘤或病變，以下哪種挑戰和問題可能是需要重點解決的？（）A.數據標注的準確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結果的解釋和臨床可接受性D.以上都是8、人工智能中的知識圖譜技術可以將實體、關系和屬性以圖的形式表示，為智能應用提供豐富的語義信息。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關鍵？（）A.自然語言處理技術B.圖像識別技術C.音頻處理技術D.以上技術綜合運用9、人工智能中的計算機視覺技術能夠讓計算機理解和分析圖像和視頻內容。假設要開發一個能夠實時監測交通流量和識別車輛類型的系統，需要在不同的天氣和光照條件下準確地檢測和分類車輛。以下哪種計算機視覺技術或方法在這種復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性？（）A.傳統的圖像處理方法B.基于特征提取的方法C.深度學習中的目標檢測算法D.光流法10、在人工智能的算法選擇中，需要根據具體問題和數據特點進行決策。假設要解決一個分類問題，數據具有高維度和復雜的非線性關系，以下關于算法選擇的描述，正確的是：（）A.線性分類算法如邏輯回歸一定能夠處理這種復雜的數據，無需考慮其他算法B.決策樹算法在處理高維度和非線性數據時總是表現最佳C.深度學習中的卷積神經網絡（CNN）對于處理圖像等具有空間結構的數據效果顯著，但對于一般的高維數據可能不太適用D.支持向量機（SVM）結合核函數能夠有效地處理非線性分類問題，是一個合適的選擇11、人工智能在能源管理領域有潛在應用。假設一個智能電網要利用人工智能優化電力分配，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實現精準的電力調度B.預測電力負荷變化，提前做好發電和儲能規劃C.人工智能可以完全自主地管理電網，不需要人工干預和調控D.考慮可再生能源的波動性，優化能源組合，提高電網穩定性12、在計算機視覺中，以下哪種任務需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.圖像生成13、人工智能在教育領域的應用逐漸增多，例如個性化學習、智能輔導系統等。以下關于人工智能在教育領域應用的說法，錯誤的是（）A.可以根據學生的學習情況和特點，為其提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠實時監測學生的學習狀態，及時給予反饋和指導C.人工智能在教育領域的應用可以完全取代教師的作用，實現教育的自動化D.有助于提高教育的效率和質量，但也需要關注學生的隱私和數據安全問題14、人工智能中的遷移學習可以將在一個任務上學習到的知識應用到其他相關任務中。假設已經有一個在大規模圖像數據集上訓練好的模型，要將其應用于醫學圖像分析，以下哪個因素可能會限制遷移學習的效果？（）A.數據分布的差異B.模型的復雜度C.計算資源的限制D.任務的相似性15、人工智能在醫療影像診斷中的應用越來越廣泛，但也存在誤診的風險。假設要提高一個基于人工智能的醫療影像診斷系統的準確性和可靠性，以下哪種方法最為重要？（）A.增加訓練數據的多樣性B.引入人類專家的監督和反饋C.不斷更新和優化模型D.以上方法同等重要16、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，引起了廣泛關注。假設要利用預訓練語言模型進行特定任務的微調。以下關于預訓練語言模型的描述，哪一項是不正確的？（）A.預訓練語言模型在大規模通用語料上學習了語言的通用知識和模式B.微調時可以使用少量的特定任務數據，快速適應新的任務C.預訓練語言模型的參數規模越大，性能一定越好D.可以根據具體需求對預訓練語言模型的輸出進行進一步的處理和優化17、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的計算資源進行訓練。假設一個研究團隊資源有限。以下關于在有限資源下訓練模型的策略描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用數據增強技術，通過對原始數據進行隨機變換來增加數據量B.選擇輕量級的模型架構，減少參數數量和計算量C.降低模型的訓練精度，如使用低精度數值表示，以加快訓練速度D.為了保證模型性能，無論資源如何有限，都不能對模型進行任何簡化和壓縮18、人工智能在教育領域有著創新應用。假設要開發一個自適應學習系統，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.根據學生的學習進度和表現，動態調整學習內容和難度B.利用情感分析技術了解學生的學習情緒，提供相應的激勵和支持C.人工智能驅動的教育系統可以完全替代教師的角色，實現自主學習D.結合虛擬現實和增強現實技術，創造沉浸式的學習體驗19、在強化學習中，“Q-learning”算法通過估計什么來進行決策？（）A.狀態價值B.動作價值C.策略D.獎勵20、在人工智能的目標檢測任務中，假設圖像中存在多個不同大小和形狀的目標，且目標之間存在遮擋。以下哪種檢測算法能夠較好地應對這種復雜情況？（）A.FasterR-CNN，基于區域建議網絡B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性檢測所有目標C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度檢測D.以上都是21、人工智能在金融欺詐檢測中的應用能夠提高防范能力。假設一個金融機構要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數據中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監測和預警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發生，無需其他防范手段D.結合規則引擎和機器學習算法，提高檢測的準確性和適應性22、在人工智能的發展中，算力是重要的支撐因素。假設要訓練一個大型的人工智能模型，以下關于算力的描述，哪一項是不正確的？（）A.強大的計算資源，如GPU集群，可以加速模型的訓練過程B.云計算平臺可以提供靈活的算力支持，滿足不同規模的訓練需求C.算力的提升僅僅取決于硬件的性能，與算法的優化無關D.合理分配和利用算力資源對于提高訓練效率和降低成本至關重要23、在自然語言處理中，詞向量表示是基礎技術之一。假設要對大量文本進行處理和分析。以下關于詞向量的描述，哪一項是不準確的？（）A.詞向量可以將單詞轉換為數值向量，便于計算機處理和計算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，表達能力越強，但計算和存儲成本也越高D.詞向量一旦生成就固定不變，不能根據新的文本數據進行更新和優化24、人工智能在智能交通系統中的應用可以改善交通流量和安全性。假設要開發一個能夠實時優化交通信號燈的系統，以下關于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項是最關鍵的？（）A.只考慮當前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設置交通信號燈，不進行實時調整D.忽略行人的需求，只關注車輛的通行25、在機器學習中，監督學習和無監督學習是兩種主要的學習方式?？紤]一個場景，我們有大量未標記的圖像數據，希望從中發現一些潛在的模式和結構。以下哪種機器學習方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.邏輯回歸二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在國際貿易和金融監管中的應用。2、（本題5分）解釋人工智能在地質勘探中的應用。3、（本題5分）解釋集成學習的概念和常見方法。4、（本題5分）說明人工智能在虛擬現實和增強現實中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能餐飲推薦系統，分析其如何根據用戶口味和飲食偏好提供建議。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行古籍數字化整理的項目，討論其效率和準確性。3、（本題5分）研究一個基于人工智能的智能物流調度系統，探討其如何優化運輸路線和資源分配。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能影視制作成本預測系統，分析其如何準確預測制作成本。5、（本題5分）研究一個使用人工智能的欺詐檢測系統，如在金融交易中的應用，分析其