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頁淮陰師范學院《智能科學與技術專業導論》

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、人工智能中的專家系統是一種基于知識的系統。假設有一個用于故障診斷的專家系統，需要將專家的知識和經驗轉化為系統的規則和推理機制。以下關于專家系統的描述，哪一項是不準確的？（）A.專家系統的性能取決于知識的準確性和完整性B.專家系統能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統的開發需要大量的時間和專業知識D.專家系統一旦開發完成，就不需要進行更新和維護2、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3、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4、在人工智能的自然語言生成任務中，需要生成連貫和有意義的文本。假設要開發一個能夠自動生成新聞報道的系統，以下關于自然語言生成的描述，正確的是：（）A.隨機生成單詞和句子的組合就能夠產生有邏輯和可讀性的新聞報道B.僅僅依靠語言模型的概率預測，不考慮語義和上下文信息，也能生成高質量的文本C.利用深度學習模型學習大量的新聞文本數據，并結合語義理解和規劃，可以生成較為準確和流暢的新聞報道D.自然語言生成系統不需要考慮語言的風格和體裁，能夠生成通用的文本5、人工智能在金融領域的風險評估和欺詐檢測中發揮著重要作用。假設要構建一個系統來檢測信用卡交易中的欺詐行為，需要實時分析交易數據和用戶行為模式。以下哪種技術或方法在處理這種實時、動態的數據時最為有效？（）A.實時數據分析和監控B.離線批量處理和分析C.基于經驗的規則判斷D.隨機抽樣檢查6、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7、在人工智能的智能推薦系統中，冷啟動問題是指在新用戶或新物品加入時缺乏足夠的歷史數據進行準確推薦。假設要解決一個新上線電商平臺的冷啟動問題，以下哪種策略最為有效？（）A.基于內容的推薦B.基于熱門商品的推薦C.基于用戶社交關系的推薦D.以上策略結合使用8、在人工智能的強化學習中，假設環境的獎勵信號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對這種情況？（）A.使用深度強化學習算法，具有更強的表示能力B.引入先驗知識和啟發式策略C.增加訓練的迭代次數D.以上都是9、在人工智能的音頻處理中，語音增強是一項重要任務。假設要提高在嘈雜環境中錄制的語音的清晰度，以下關于語音增強技術的描述，正確的是：（）A.簡單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復清晰的語音B.語音增強技術只對特定類型的噪聲有效，對復雜的噪聲環境無能為力C.結合深度學習算法和聲學模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語音信息D.語音增強的效果不受原始語音質量和噪聲強度的影響10、在人工智能的數據分析中，假設要從大量的數據中發現潛在的模式和關系，以下關于數據分析方法的描述，正確的是：（）A.關聯規則挖掘只能發現簡單的關聯關系，無法處理復雜的數據結構B.聚類分析可以將數據自動分為不同的類別，但類別數量需要事先指定C.主成分分析能夠降低數據的維度，同時保留主要的信息D.以上數據分析方法在實際應用中通常單獨使用，不需要結合其他方法11、人工智能在藝術創作領域也有一定的應用。假設要使用人工智能生成音樂或繪畫作品。以下關于人工智能在藝術創作中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以為藝術家提供靈感和創意，輔助藝術創作過程B.生成的作品具有獨特的風格和創意，完全可以與人類藝術家的作品媲美C.人工智能藝術創作仍然需要人類藝術家的指導和審美判斷D.引發了關于藝術定義和創作本質的思考和討論12、當利用人工智能進行推薦系統的設計，例如為用戶推薦個性化的電影或音樂，以下哪種技術可能有助于提高推薦的準確性和新穎性？（）A.協同過濾B.基于內容的推薦C.混合推薦D.以上都是13、在人工智能的發展中，機器學習是一個重要的分支。假設一個醫療團隊想要利用機器學習來預測某種疾病的發病風險，他們收集了大量患者的基因數據、生活習慣、病史等多維度信息。在選擇機器學習算法時，需要考慮數據的特點、模型的復雜度和預測的準確性等因素。以下哪種機器學習算法可能最適合這個任務？（）A.決策樹算法，通過對特征的逐步劃分進行預測B.線性回歸算法，建立變量之間的線性關系進行預測C.支持向量機算法，尋找最優分類超平面進行分類預測D.樸素貝葉斯算法，基于概率計算進行分類14、在人工智能的發展過程中，算法的創新起著關鍵作用。假設我們要設計一種新的人工智能算法，以下關于算法設計的原則，哪一項是不正確的？（）A.高效性B.可擴展性C.復雜性優先D.創新性15、在人工智能的圖像超分辨率任務中，假設需要將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學習的超分辨率模型，學習圖像的特征和模式B.傳統的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談人工智能在游戲開發中的應用。2、（本題5分）解釋人工智能在影視制作中的創新。3、（本題5分）簡述人工智能在交通領域的作用。4、（本題5分）簡述自監督學習的原理和方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用深度學習框架構建一個語音識別模型，對語音信號進行識別和轉錄，提高識別準確率。2、（本題5分）運用Python的Scikit-learn庫，實現決策樹回歸算法對房價數據進行預測。通過特征重要性分析選擇關鍵特征，使用隨機森林回歸進行對比，評估模型的均方誤差（MSE）。3、（本題5分）運用Python的OpenCV庫，實現對視頻中的人臉識別和身份驗證，提高識別的準確率和安全性。4、（本題5分）運用Python的Scikit-learn庫，實現層次聚類算法對客戶細分問題進行處理。通過可視化聚類結果，為客戶細分提供決策支持。5、（本題5分）利用Scikit-learn中的支持向量機（SVM）算法，對鳶尾花數據集進行多分類任務。通過核函數的選擇和參數調整優化模型性能，繪制決策邊界。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10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