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頁寧波大學《人機交互的軟件工程方法》

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30個小題，每小題1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、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2、人工智能中的無監督學習可以發現數據中的隱藏模式和結構。以下關于無監督學習的描述，不正確的是（）A.聚類分析和主成分分析是常見的無監督學習方法B.無監督學習不需要事先標注數據，能夠自動從數據中學習特征C.無監督學習的結果通常難以解釋和評估，應用范圍相對較窄D.可以用于數據預處理、特征提取和異常檢測等任務3、人工智能在金融領域的應用不斷拓展，假設一個銀行使用人工智能系統進行信用評估，以下關于這種應用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統能夠完全取代人工評估，不會出現任何錯誤B.數據的質量和特征選擇對人工智能信用評估系統的準確性至關重要C.人工智能信用評估系統只考慮客戶的財務數據，不考慮其他非財務因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統的結果進行審核和監督4、在人工智能的圖像識別模型中，假設需要提高模型對不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數據增強方法可能有效？（）A.隨機改變圖像的亮度和對比度B.對圖像進行裁剪和縮放C.旋轉圖像一定角度D.以上都是5、在人工智能的模型評估中，假設已經有了訓練集、驗證集和測試集。以下關于使用這些數據集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓練集上訓練模型，在驗證集上調整超參數，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓練集、驗證集和測試集混合在一起進行訓練，以增加數據量C.只在訓練集上訓練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結果的可靠性6、在人工智能的模型評估中，除了準確率和召回率等常見指標，以下哪種指標對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細展示分類結果D.以上都是7、在自然語言處理中，機器翻譯是一個重要的應用。假設正在開發一種新的機器翻譯模型，以下關于機器翻譯技術的描述，正確的是：（）A.基于規則的機器翻譯方法總是能夠生成最準確和自然的翻譯結果B.神經網絡機器翻譯模型不需要大量的平行語料進行訓練就能達到很好的效果C.結合統計方法和神經網絡的機器翻譯模型能夠更好地處理復雜的語言結構和語義D.機器翻譯的質量只取決于所使用的算法，與語言的文化背景和語境無關8、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9、在人工智能的應用中，語音合成技術可以將文本轉換為自然流暢的語音。假設要為一款智能導航應用開發語音合成功能，以下哪個因素對于合成語音的質量影響最大？（）A.語音的音色選擇B.文本的語法結構C.語音的韻律和語調D.文本的詞匯量10、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11、在人工智能的知識圖譜構建中，例如整合多個領域的知識并建立關聯，以下哪種方法和工具可能是常用的？（）A.本體論和語義網技術B.信息抽取和實體識別C.關系抽取和圖數據庫D.以上都是12、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13、在人工智能的機器翻譯任務中，需要將一種語言翻譯成另一種語言。假設要翻譯的文本涉及專業領域的術語和特定的文化背景知識。以下哪種方法能夠提高翻譯的準確性和專業性？（）A.使用通用的機器翻譯模型，不進行任何定制B.結合領域詞典和知識圖譜進行翻譯C.依靠人工翻譯，不使用機器翻譯D.隨機選擇翻譯結果，不考慮準確性14、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下關于情感分析的描述，正確的是：（）A.僅僅依靠關鍵詞匹配就能夠準確判斷文本的情感傾向B.深度學習模型在情感分析中總是比傳統的機器學習方法更準確C.考慮文本的上下文、語義和語法結構等多方面信息，能夠提高情感分析的準確性D.情感分析的結果不受文本的語言風格和表達方式的影響15、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16、人工智能在自動駕駛領域的應用面臨著諸多技術和法律挑戰。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關鍵？（）A.基于概率的決策模型B.遵循預設的規則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實時收集大量的交通數據進行分析17、人工智能在農業領域的應用可以幫助提高農作物產量和質量。假設要開發一個系統來監測農田中的病蟲害情況，需要能夠準確識別病蟲害的類型和嚴重程度。以下哪種圖像分析技術和機器學習算法的組合在這個任務中最為有效？（）A.圖像分割技術結合決策樹算法B.目標檢測技術結合支持向量機算法C.特征提取技術結合樸素貝葉斯算法D.深度學習中的卷積神經網絡結合隨機森林算法18、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。假設要對大量的文本數據進行分類，以下關于算法選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.決策樹算法簡單直觀，適用于處理具有明顯特征差異的文本數據B.支持向量機在小樣本數據上表現較好，可用于高精度的文本分類C.隨機森林算法通過集成多個決策樹，能夠提高分類的穩定性和準確性D.選擇算法時只考慮算法的準確性，而無需考慮計算資源和訓練時間的需求19、在人工智能的教育應用中，個性化學習系統可以根據學生的學習情況提供定制的學習內容和建議。假設要開發一個這樣的系統，需要準確評估學生的知識水平和學習能力。以下哪種評估方法和模型在實現個性化學習方面最為準確和有效？（）A.基于標準化測試的評估B.基于學習行為數據的動態評估C.教師的主觀評價D.同學之間的相互評價20、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21、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22、在人工智能的研究中，算法的選擇和優化至關重要。假設要解決一個復雜的優化問題。以下關于人工智能算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.遺傳算法通過模擬生物進化過程來尋找最優解B.蟻群算法受螞蟻覓食行為啟發，適用于求解組合優化問題C.不同的算法適用于不同類型的問題，沒有一種算法能夠通用于所有情況D.算法的性能只取決于其理論復雜度，與實際應用中的數據特點和計算環境無關23、在人工智能的決策樹算法中，當進行特征選擇來構建決策樹時，以下哪種特征選擇標準通常能夠產生更優的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數C.隨機選擇特征D.選擇特征數量最多的特征24、在人工智能的機器學習算法中，決策樹是一種常見的算法。假設我們要根據一些用戶的特征來預測他們是否會購買某款產品，使用決策樹進行建模。那么，關于決策樹的特點，以下哪一項是不正確的？（）A.易于理解和解釋，生成的決策規則清晰明了B.對數據的噪聲和缺失值比較敏感C.能夠處理非線性關系的數據D.決策樹的構建不需要進行特征選擇25、人工智能中的無人駕駛技術面臨著眾多技術和法律挑戰。假設我們在討論無人駕駛汽車的責任歸屬問題，以下關于無人駕駛責任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責任的判定應該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔責任C.法律法規需要隨著技術發展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔一定責任26、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27、在人工智能的圖像分割任務中，假設要將一張醫學圖像中的腫瘤區域準確分割出來，以下關于選擇分割算法的考慮，哪一項是最關鍵的？（）A.算法的計算復雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領域的應用效果，而不是針對醫學圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態的醫學圖像數據，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準確性28、在人工智能的異常檢測任務中，例如檢測網絡中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設正常數據的模式較為復雜，而異常數據相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進行異常檢測？（）A.基于統計的方法，設定閾值判斷異常B.無監督學習方法，自動發現異常模式C.監督學習方法，使用有標注的異常數據進行訓練D.人工檢查所有數據，識別異常29、人工智能中的可解釋性是一個重要的研究方向。假設要解釋一個深度學習模型的決策過程和輸出結果，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.深度學習模型的內部運作非常復雜，無法進行任何形式的解釋B.特征重要性分析可以幫助理解模型對輸入特征的依賴程度C.可視化技術只能展示模型的結構，不能解釋模型的決策邏輯D.模型可解釋性對于實際應用沒有太大意義，只要模型性能好就行30、在人工智能的情感分析任務中，需要判斷文本所表達的情感傾向，如積極、消極或中性。假設要分析社交媒體上用戶對某一產品的評價情感，以下哪種方法在處理大量非結構化文本數據時效果較好？（）A.基于詞典的方法B.基于機器學習的分類方法C.基于深度學習的神經網絡方法D.人工閱讀和判斷二、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目標檢測模型，對圖像中的特定物體進行檢測和定位。2、（本題5分）基于Python的OpenCV庫和深度學習框架，實現一個實時的車牌顏色識別系統。能夠在不同光照和拍攝條件下準確識別出車牌的顏色，并與車牌號碼識別結果進行關聯分析。3、（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。4、（本題5分）運用深度學習框架構建一個文本分類模型，對電子郵件進行分類，如垃圾郵件和正常郵件。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，對醫學X光圖像數據進行疾病診斷。研究