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頁杭州電子科技大學《自動化與智能科學與技術概論》

2023-2024學年第二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、深度學習在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識別和語音識別等領域。以下關于深度學習的敘述，不準確的是（）A.深度學習是一種基于多層神經網絡的機器學習方法，能夠自動從數據中學習特征B.深度學習模型需要大量的訓練數據和強大的計算資源來進行訓練C.深度學習可以解決傳統機器學習方法難以處理的復雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學習模型的結構和參數一旦確定，就無法根據新的數據進行調整和優化2、人工智能在教育領域的應用有望實現個性化學習和智能輔導。假設一個在線學習平臺使用人工智能為學生提供個性化課程推薦，以下關于教育領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全根據學生的學習成績來推薦課程，無需考慮其他因素B.學生的學習習慣、興趣和知識水平等因素都應該被納入人工智能的課程推薦模型中C.人工智能在教育領域的應用可能會導致學生過度依賴技術，降低自主學習能力D.教育領域的人工智能應用不需要考慮教育倫理和學生隱私保護問題3、在人工智能的醫療應用中，例如疾病預測和診斷輔助，假設需要確保模型的結果具有可解釋性和臨床可信賴性。以下哪種方法能夠增加模型的可信度？（）A.與醫生的經驗和專業知識結合進行驗證B.只依靠模型的輸出，不進行額外驗證C.隱藏模型的內部工作原理，避免質疑D.不考慮臨床實際情況，追求高準確率4、在人工智能的模型訓練中，超參數的調整是一個關鍵步驟。假設正在訓練一個用于文本生成的循環神經網絡（RNN），以下關于超參數選擇的方法，哪一項是不太可取的？（）A.基于經驗和直覺，隨機選擇一組超參數進行試驗B.使用網格搜索或隨機搜索等方法，系統地嘗試不同的超參數組合C.借鑒已有的相關研究和實踐中常用的超參數設置D.利用自動超參數調整工具，如Hyperopt，根據驗證集的性能自動尋找最優超參數5、在人工智能的自然語言生成中，故事生成是一個富有創意的任務。假設我們要讓計算機生成一個富有想象力的童話故事，以下關于故事生成的挑戰，哪一項是不正確的？（）A.創造新穎和有趣的情節B.保持故事的邏輯連貫性C.符合特定的文化和社會背景D.故事生成不需要考慮讀者的喜好和期望6、在人工智能的知識圖譜構建中，需要整合大量的結構化和非結構化數據。假設要為一個特定領域構建知識圖譜，以下關于數據來源的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.只選擇權威的學術文獻和研究報告，確保知識的準確性B.廣泛收集互聯網上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結合行業專家的經驗和知識，以及相關的數據庫和文檔D.隨機選擇一些數據來源，不進行篩選和評估7、在人工智能的自然語言生成任務中，如何生成連貫、有邏輯的文本是一個挑戰。假設要開發一個能夠自動撰寫新聞報道的系統，需要考慮文章的結構、語法和語義的一致性。以下哪種方法或技術在提高文本生成質量方面最為關鍵？（）A.預訓練語言模型B.強化學習中的獎勵機制C.語法規則約束D.以上方法結合使用8、在人工智能的倫理和法律問題中，算法偏見是一個需要關注的重點。假設一個招聘用的人工智能系統由于數據偏差導致對某些特定群體的不公平篩選。以下哪種方法在發現和糾正算法偏見方面最為重要？（）A.算法審計B.數據清洗和預處理C.引入多樣化的數據集D.以上方法綜合運用9、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10、強化學習是人工智能中的一個重要領域，常用于訓練智能體在環境中做出最優決策。假設一個機器人需要在一個充滿障礙物的房間里找到通往目標位置的路徑，同時避免碰撞。在這種情況下，以下關于強化學習的說法，哪一項是正確的？（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習最優策略B.獎勵函數的設計對學習效果沒有太大影響C.強化學習不需要考慮環境的動態變化D.一旦訓練完成，智能體在新的環境中無需重新學習就能表現良好11、在人工智能的情感計算中，需要從人的面部表情、語音語調、文字等多模態信息中識別情感。假設要綜合分析這些多模態信息來準確判斷一個人的情感狀態，以下哪種融合方式是有效的？（）A.早期融合，在數據層面進行整合B.晚期融合，在決策層面進行整合C.不進行融合，分別處理每個模態的信息D.隨機選擇一種模態的信息進行分析12、在人工智能的推薦系統中，例如為用戶推薦電影、音樂或商品，需要考慮用戶的歷史行為、偏好和當前的情境信息。假設一個用戶的興趣偏好經常變化，以下哪種方法能夠更好地適應這種動態的用戶偏好？（）A.基于協同過濾的推薦，依賴其他用戶的行為B.基于內容的推薦，分析物品的特征C.混合推薦，結合多種推薦方法D.始終使用固定的推薦策略，不進行調整13、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設一個人工智能招聘系統對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結果。以下關于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數據進行預處理，消除可能導致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標，對模型進行監測和改進14、人工智能中的圖像超分辨率技術可以將低分辨率圖像轉換為高分辨率圖像。假設要在保持圖像細節的同時提高超分辨率效果，以下哪個因素是最關鍵的？（）A.神經網絡的深度B.訓練數據的質量C.損失函數的選擇D.優化器的性能15、人工智能在工業生產中的質量檢測方面有廣泛應用。假設要開發一個能夠檢測產品缺陷的系統，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產品圖像B.對圖像進行預處理，如歸一化和標準化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智能績效改進方案生成中的方法。2、（本題5分）簡述自監督學習的原理和方法。3、（本題5分）簡述人工智能在供應鏈風險管理和彈性建設中的作用。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用禁忌搜索算法解決一個組合優化問題。定義問題的解空間和評價函數，設置禁忌表和特赦規則，展示搜索過程和找到的最優解。2、（本題5分）利用Python的TensorFlow框架，構建一個基于膠囊網絡（CapsuleNetwork）的語音識別模型。對不同人的語音進行準確識別和分類。3、（本題5分）基于Python的Scikit-learn庫，使用譜聚類算法對一個圖像數據集進行圖像分割。通過調整聚類參數和特征提取方法，優化分割效果。4、（本題5分）利用深度學習框架構建一個自動編碼器，對圖像數據進行壓縮和重建，觀察重建效果并分析模型性能。5、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現一個實時的人臉識別解鎖系統。能夠在移動設備上通過前置攝像頭準確識別人臉，并完成設備的