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頁張家口學院《智能感知與移動計算》

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、在人工智能的計算機視覺任務中，目標跟蹤是一個具有挑戰性的問題。假設我們要跟蹤一個在人群中移動的人物，以下關于目標跟蹤的方法，哪一項是不準確的？（）A.基于特征匹配的方法B.基于深度學習的方法C.基于粒子濾波的方法D.目標跟蹤不需要考慮光照和遮擋的影響2、當利用人工智能進行金融風險評估，例如評估信用風險和市場風險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務指標B.決策樹模型和交易數據C.深度學習模型和宏觀經濟數據D.以上都是3、在人工智能的發展過程中，倫理和社會問題日益受到關注。以下關于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導致就業結構的變化，一些工作可能被自動化取代，從而引發社會就業問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評估、招聘等領域C.隨著人工智能技術的發展，個人隱私保護面臨更大的挑戰，因為大量的數據被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術的發展應該優先于倫理和社會問題的考慮4、在人工智能的發展趨勢中，邊緣計算與人工智能的結合越來越受到關注。假設我們要在物聯網設備上實現實時的人工智能推理，以下關于邊緣計算與人工智能融合的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以減少數據傳輸延遲，提高響應速度B.能夠降低對云計算中心的依賴C.邊緣設備的計算能力足以處理所有復雜的人工智能任務D.需要考慮能源消耗和設備成本等因素5、在一個利用人工智能進行供應鏈優化的項目中，例如預測需求、優化庫存管理和物流路徑規劃，以下哪種能力是人工智能系統需要具備的關鍵特性？（）A.大規模數據處理能力B.動態適應能力C.全局優化能力D.以上都是6、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結構C.忽略原文中的關鍵信息D.以上都有可能7、在人工智能的文本生成任務中，假設要生成一篇邏輯連貫、語言通順的文章，以下關于文本生成模型的描述，正確的是：（）A.基于規則的文本生成方法能夠保證生成的文章完全符合語法和邏輯B.深度學習的文本生成模型可以學習語言的模式和規律，但可能存在重復和不一致的問題C.文本生成模型的輸出完全由輸入的提示信息決定，沒有任何隨機性D.現有的文本生成模型已經能夠生成與人類寫作水平相當的文章8、人工智能在氣象預測中的應用具有挑戰性。假設要利用人工智能模型預測未來幾天的天氣情況，以下關于數據預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對氣象數據進行標準化處理，使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值，保證數據的質量C.對數據進行降維處理，減少計算量D.隨機打亂數據的順序，增加數據的隨機性9、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10、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務D.主動引導用戶進行交流11、人工智能中的知識表示和推理是實現智能系統的基礎。假設要構建一個醫療診斷專家系統，能夠根據患者的癥狀、檢查結果等信息進行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復雜的醫學知識和推理規則，并且便于系統的更新和維護？（）A.產生式規則B.語義網絡C.框架表示D.一階謂詞邏輯12、對于一個智能聊天機器人，需要理解用戶輸入的自然語言并生成合理的回復。假設用戶提出了一個復雜且含義模糊的問題，聊天機器人要準確理解用戶的意圖并提供有用的回答。以下哪種技術或方法對于提高聊天機器人的理解和生成能力是關鍵的？（）A.構建大規模的語料庫，通過匹配來生成回復B.運用深度學習模型，如Transformer架構進行訓練C.基于模板的回復生成，限制回復的多樣性D.不考慮上下文，只根據問題的關鍵詞生成回復13、人工智能在自動駕駛領域的應用具有巨大的潛力，但也面臨諸多挑戰。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，以下關于自動駕駛中的人工智能技術的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車完全依賴傳感器數據和人工智能算法，不需要人類駕駛員的任何干預B.人工智能算法能夠在所有復雜的交通場景中做出完美的決策，不會出現錯誤C.自動駕駛系統需要融合多種傳感器數據，并通過深度學習算法進行實時的環境感知和決策制定D.自動駕駛中的人工智能技術已經非常成熟，不存在任何安全隱患14、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。考慮一個場景，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15、人工智能中的情感計算旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設我們要開發一個能夠根據用戶的語音和文本判斷其情感狀態的系統，以下關于情感計算的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析語音的語調、語速等特征來判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機器學習算法C.情感計算的準確性完全取決于數據的質量和規模D.多模態情感分析結合了語音、文本、面部表情等多種信息源二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在產品研發和創新管理中的貢獻。2、（本題5分）簡述人工智能中的優化問題和求解方法。3、（本題5分）談談特征工程在數據分析中的重要性。4、（本題5分）說明腦機接口與人工智能的結合前景。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用磷蝦群算法優化一個復雜函數。設置算法的參數和控制策略，展示優化過程和結果。2、（本題5分）在Python中，運用強化學習算法讓智能體學習在模擬的交通環境中優化交通流量。設計合理的狀態、動作和獎勵，觀察交通狀況的改善。3、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實現對圖像的均值漂移聚類。分析聚類結果和參數的關系。4、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一個圖卷積神經網絡（GCN）模型，對社交網絡中的節點分類問題進行處理。分析不同的圖卷積層結構和參數對分類效果的影響。5、（本題5分）利用Python的PyTorch庫，構建一個多層卷積神經網絡（CNN）模型，對街景圖像數據中的交通標志進行檢測和識別。研究不同的圖像預處理方法和模型壓縮技術對性能的影響。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究一個基于