裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁江蘇經貿職業技術學院《專業導論（軟件工程）》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、人工智能在醫療影像診斷中的應用不斷發展。以下關于人工智能在醫療影像診斷應用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫生更快速、準確地檢測病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結果可以完全替代醫生的專業判斷D.需要與醫生的臨床經驗和專業知識相結合，共同為患者提供診斷服務2、在人工智能的自然語言生成任務中，假設要生成一篇結構清晰、邏輯連貫的文章。以下哪種方法能夠有助于提高生成文章的質量？（）A.引入先驗知識和約束，指導生成過程B.完全依靠模型的隨機輸出，不進行任何引導C.減少生成的文本長度，降低復雜性D.不考慮語法和邏輯，只關注內容的豐富性3、人工智能中的知識圖譜是一種用于整合和表示知識的結構。假設我們要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，以下關于知識圖譜的說法，哪一項是正確的？（）A.知識圖譜只能表示簡單的事實關系B.構建知識圖譜不需要領域專家的參與C.可以通過知識圖譜進行知識推理和查詢D.知識圖譜的更新和維護非常容易4、在人工智能的圖像識別領域，除了卷積神經網絡，還有其他一些方法和技術。假設我們要對衛星圖像中的地物進行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經網絡結合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能5、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6、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。例如，自動駕駛汽車在面臨不可避免的事故時，需要做出決策以最小化傷亡。這種情況下，以下哪種觀點是需要重點考慮的？（）A.優先保護乘客的生命安全B.隨機選擇保護對象C.按照預設的規則進行決策，不考慮具體情況D.綜合考慮多種因素，如法律、道德和社會影響7、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8、人工智能是當前科技領域的熱門話題，其應用涵蓋了眾多領域。以下關于人工智能的定義，不準確的是（）A.人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學B.人工智能是指讓計算機像人類一樣思考和行動，能夠自主地解決各種復雜問題C.人工智能僅僅是通過大量的數據訓練來實現對特定任務的預測和決策，不涉及對智能本質的探索D.人工智能旨在創造出能夠感知環境、學習知識、進行推理和決策，并能夠與人類進行交互的智能體9、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10、人工智能中的人工神經網絡具有強大的學習能力。假設我們正在訓練一個多層神經網絡來預測股票價格的走勢。如果網絡的訓練數據包含了過多的噪聲，會產生什么后果？（）A.網絡的泛化能力增強B.網絡的訓練速度加快C.網絡可能對新的數據預測不準確D.網絡的結構變得更加復雜11、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關重要。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣12、人工智能中的強化學習算法可以用于優化資源分配。假設一個數據中心要通過人工智能分配計算資源，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.根據服務器負載和任務需求，動態調整資源分配策略B.以最小化能耗和提高服務質量為目標，優化資源利用效率C.強化學習可以快速適應數據中心的變化，無需人工重新配置D.強化學習算法在資源分配中總是能夠找到最優解，不存在次優情況13、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14、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15、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）是一種創新的模型架構。以下關于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對抗訓練來生成逼真的數據B.GAN在圖像生成、文本生成和數據增強等領域取得了顯著的成果C.GAN的訓練過程穩定，容易收斂到最優解D.GAN的應用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓練不穩定等二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明人工智能在綠色制造和生態設計中的創新。2、（本題5分）說明農業領域中的人工智能創新。3、（本題5分）簡述人工智能在智能質量檢測模型訓練中的技術。4、（本題5分）說明人工智能在構建人類命運共同體中的貢獻。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用自然語言處理技術，對法律案例進行相似性分析和案例檢索。提取案例的關鍵要素和法律要點，構建相似性度量模型，能夠快速準確地檢索到相似的案例，為法律研究和司法實踐提供幫助。2、（本題5分）運用自然語言生成技術，為智能寫作助手生成文章的開頭、結尾和段落過渡句。根據給定的主題和寫作風格要求，生成富有創意和連貫性的文本內容，評估生成內容的質量和與主題的契合度。3、（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分配和優化，提高資源利用效率。4、（本題5分）使用Python的TensorFlow框架，構建一個基于膠囊網絡（CapsuleNetwork）的圖像分類模型，處理具有旋轉和變形的圖像。5、（本題5分）利用Python的TensorFlow庫，構建一個變分自編碼器（VAE）與生成對抗網絡（GAN）的結合模型，用于圖像生成，分析生成效果和模型穩定性。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分