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頁信陽師范大學《智能終端應用開發》

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、人工智能在智能交通系統中的應用可以改善交通流量和安全性。假設要開發一個能夠實時優化交通信號燈的系統，以下關于考慮交通狀況多樣性的方法，哪一項是最關鍵的？（）A.只考慮當前道路的車流量，不考慮周邊道路的情況B.綜合考慮不同時間段、天氣條件和特殊事件等對交通的影響C.按照固定的模式設置交通信號燈，不進行實時調整D.忽略行人的需求，只關注車輛的通行2、人工智能在智能推薦系統中發揮著關鍵作用。假設一個電商平臺要利用人工智能為用戶提供個性化推薦，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過分析用戶的瀏覽歷史、購買行為等數據，了解用戶的興趣偏好B.利用協同過濾算法可以找到與目標用戶相似的其他用戶，進行推薦C.深度學習模型能夠捕捉復雜的用戶行為模式，提供更精準的推薦D.智能推薦系統能夠完全滿足用戶的所有需求，不需要用戶進一步篩選和選擇3、在人工智能的智能客服應用中，需要快速準確地回答用戶的問題。假設用戶的問題類型多樣，包括咨詢、投訴、技術問題等。為了提高智能客服的回答質量和效率，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.建立大規模的問題庫和標準答案B.運用自然語言生成技術生成回答C.引導用戶提出更簡單的問題D.對復雜問題直接拒絕回答4、在開發一個能夠與人類進行自然流暢對話的人工智能聊天機器人時，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復。為了實現這一目標，以下哪個方面的技術是至關重要的？（）A.語言模型的訓練B.對話管理策略C.情感分析能力D.知識圖譜的構建5、在人工智能的可解釋性方面，一直是一個研究熱點。假設開發了一個用于信用評估的人工智能模型，以下關于解釋模型決策的方法，哪一項是不太可行的？（）A.使用特征重要性分析，確定哪些輸入特征對模型的決策影響最大B.對模型的內部結構和參數進行詳細解釋，讓用戶理解模型的工作原理C.通過生成示例來說明模型在不同情況下的決策邏輯D.拒絕提供任何解釋，認為模型的準確性比可解釋性更重要6、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7、人工智能在社交媒體的內容管理中發揮作用。假設一個社交媒體平臺要利用人工智能過濾不良信息，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于自然語言處理技術和機器學習算法，識別不良內容B.不斷學習和更新不良信息的模式，提高過濾的準確性C.人工智能過濾系統能夠完全杜絕不良信息的出現，無需人工監督D.平衡過濾的嚴格程度和用戶體驗，避免誤判正常內容8、人工智能在智能客服領域的應用需要能夠理解用戶的復雜問題并給出準確的回答。假設要構建一個智能客服系統，能夠處理多種領域的問題，以下哪種技術或方法在提高系統的泛化能力和回答準確性方面最為重要？（）A.大規模預訓練語言模型B.基于模板的回答生成C.知識庫的構建和維護D.以上方法同等重要9、在人工智能的圖像增強技術中，目的是提高圖像的質量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的照片進行增強，以下關于圖像增強的方法，哪一項是不準確的？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.圖像增強不會引入任何噪聲10、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11、強化學習是人工智能的一個重要分支，常用于訓練智能體做出最優決策。假設一個智能體在一個復雜的環境中學習，以下關于強化學習的描述，正確的是：（）A.智能體通過隨機嘗試不同的動作來學習，不需要任何獎勵反饋B.獎勵函數的設計對智能體的學習效果沒有影響，只要有足夠的訓練時間就能學會最優策略C.強化學習算法能夠保證智能體在有限的時間內找到絕對最優的決策策略D.智能體在學習過程中會不斷調整策略以最大化累積獎勵12、在人工智能的語音情感識別中，以下哪個特征對于準確判斷情感可能最具挑戰性？（）A.語音的語調B.語音的語速C.說話人的口音D.背景噪音13、人工智能中的遷移學習是一種有效的技術，能夠利用已有的知識和模型來解決新的問題。假設我們已經有一個在大規模圖像數據集上訓練好的卷積神經網絡模型，現在要將其應用于一個新的、但相關的圖像分類任務。以下關于遷移學習的說法，哪一項是正確的？（）A.可以直接使用原模型的參數，無需任何調整B.只需要對模型的最后幾層進行重新訓練C.遷移學習一定能提高新任務的性能D.原模型的架構和新任務必須完全相同14、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15、人工智能中的模型壓縮技術用于減少模型的參數和計算量。假設要在資源受限的設備上部署一個大型的神經網絡模型，以下關于模型壓縮的描述，正確的是：（）A.剪枝技術通過刪除不重要的神經元和連接來壓縮模型，不會影響模型性能B.量化技術將模型的參數從浮點數轉換為整數，會導致較大的精度損失C.知識蒸餾將復雜模型的知識轉移到簡單模型中，但效果不如直接使用復雜模型D.模型壓縮技術會犧牲一定的模型性能，但可以顯著提高模型的部署效率二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明模型融合的方法和優勢。2、（本題5分）簡述圖像分割的任務和算法。3、（本題5分）簡述人工智能在財務分析和預算中的幫助。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過強化學習讓一個智能體在模擬的交通環境中學會遵守交通規則并安全行駛。2、（本題5分）利用Python中的OpenCV庫，實現對視頻中的手勢識別，支持多種手勢的準確識別和分類。3、（本題5分）利用Python的Scikit-learn庫，實現隨機森林分類算法對信用風險評估問題進行處理。分析特征的重要性，建立有效的信用評估模型。4、（本題5分）運用深度學習框架構建一個圖像分類模型，對衛星圖像中的自然災害進行分類，如洪水、火災等。5、（本題5分）在PyTorch中，構建一個基于長短時記憶網絡（LSTM）的