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頁蘇州大學《智能終端操作系統開發》

2023-2024學年第二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、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，假設一輛自動駕駛汽車面臨不可避免的碰撞，必須在保護車內乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關于這種倫理困境的解決方法，哪一項是最具爭議的？（）A.優先保護車內乘客的生命安全，因為他們是車輛的使用者B.隨機做出選擇，將命運交給概率C.設計算法，根據具體情況（如行人的數量、年齡等）進行權衡D.完全由汽車制造商決定默認的選擇策略，用戶無法干預2、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3、人工智能在智能客服領域的應用越來越廣泛。以下關于人工智能智能客服的說法，不正確的是（）A.能夠快速回答常見問題，提高客戶服務的響應速度B.可以通過自然語言交互理解客戶的需求和意圖C.智能客服能夠完全替代人工客服，提供同樣優質和全面的服務D.仍需要不斷改進和優化，以提高回答的準確性和滿意度4、在人工智能的語音合成任務中，要生成自然流暢且富有情感的語音。假設需要模擬不同人的聲音特點和情感表達，以下哪種技術或方法是關鍵的？（）A.基于深度學習的語音合成模型，學習語音特征B.使用固定的語音模板，進行簡單組合C.隨機生成語音的音調和語速D.不考慮情感因素，只生成清晰的語音5、在人工智能的發展過程中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個深度學習模型在醫療診斷中做出了關鍵決策，但無法解釋其決策的依據。這可能會帶來哪些潛在的風險？（）A.醫生可能無法信任模型的結果B.模型的準確率可能會下降C.模型的訓練時間可能會增加D.模型的復雜度可能會降低6、在人工智能的遷移學習中，假設要將一個在大規模圖像數據集上訓練好的模型應用到一個特定領域的小數據集上。以下哪種方法能夠有效地利用預訓練模型的知識？（）A.直接在新數據集上微調預訓練模型B.重新訓練一個新的模型，不使用預訓練模型C.只使用預訓練模型的最后一層輸出D.拋棄預訓練模型，完全依靠隨機初始化訓練7、在人工智能的機器人控制領域，強化學習可以讓機器人通過與環境的交互不斷優化自己的行為。假設一個機器人需要學會在不同地形上行走，以下哪個因素對于強化學習的效果影響最大？（）A.環境的復雜度B.機器人的初始狀態C.獎勵函數的設計D.機器人的硬件性能8、生成對抗網絡（GAN）是一種新興的人工智能技術。假設要使用GAN生成逼真的圖像。以下關于生成對抗網絡的描述，哪一項是不準確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，兩者通過對抗訓練不斷優化B.生成器負責生成假樣本，判別器負責判斷樣本的真假C.GAN可以生成具有高度創造性和多樣性的新數據D.GAN的訓練過程非常穩定，不會出現模式崩潰等問題9、在人工智能的對話系統中，假設需要根據用戶的上下文和歷史對話信息生成連貫且有針對性的回復。以下哪種方法能夠更好地利用上下文信息？（）A.使用循環神經網絡（RNN）或長短時記憶網絡（LSTM）捕捉序列信息B.只關注當前輸入的文本，不考慮歷史信息C.對上下文信息進行簡單的統計分析D.隨機生成回復，不依賴上下文10、人工智能中的智能搜索算法常用于解決復雜的優化問題。假設我們要在一個大規模的狀態空間中尋找最優解，例如在物流配送中規劃最優的路線。以下哪種智能搜索算法在處理這類問題時可能具有優勢？（）A.深度優先搜索B.廣度優先搜索C.模擬退火算法D.回溯算法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、人工智能在智能交通系統中的應用包括交通流量預測和智能信號燈控制等。假設要優化一個城市的交通信號燈系統，以下關于智能交通中的人工智能應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠歷史交通數據就能實現最優的信號燈控制策略，無需考慮實時交通狀況B.人工智能算法在交通流量預測中總是能夠準確預測未來的交通狀況，不受突發情況的影響C.結合實時交通數據、傳感器信息和深度學習算法，可以動態優化交通信號燈控制，提高交通效率D.智能交通系統中的人工智能應用會導致交通管理的復雜性增加，不如傳統方法可靠13、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14、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15、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二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋情感分析在自然語言處理中的重要性。2、（本題5分）解釋異常檢測在數據分析中的方法。3、（本題5分）說明模擬退火算法的工作機制。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過強化學習訓練一個智能體在模擬的環境中進行資源管理，提高資源利用效率。2、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于強化學習的機器人控制模型，讓機器人在模擬環境中學會執行特定任務，如抓取物體或行走。3、（本題5分）運用Python中的PyTorch框架，構建一個基于門控循環單元（GRU）的模型，對股票價格的趨勢進行預測。4、（本題5分）借助TensorFlow構建一個深度強化學習模型，讓智能體學習在一個模擬的交通信號燈控制系統中優化信號燈的切換策略，以減少交通擁堵。設計交通環境和車輛行為模型，觀察智能體在不同交通流量情況下的控制效果和對交通流暢性的提升。5、（本題5分）借助Scikit-learn中的決策樹算法，對學生的考試成績數據進行分析，預測學生是否能夠通過某門課程。考慮學生的平時成績、作業完成情況等因