裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁東南大學《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、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2、人工智能中的自動推理技術旨在讓計算機能夠自動進行邏輯推理和證明。假設要開發一個能夠自動解決數學定理證明問題的系統，以下關于自動推理的描述，正確的是：（）A.現有的自動推理技術可以輕松解決所有復雜的數學定理證明問題B.自動推理系統只需要基于固定的推理規則，不需要學習和適應新的推理模式C.結合機器學習和符號推理的方法，可以提高自動推理系統的能力和靈活性D.自動推理在人工智能中的應用范圍非常有限，沒有實際價值3、當利用人工智能進行藥物研發，例如預測藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術和數據可能是重要的支撐？（）A.化學信息學和分子模擬B.生物醫學數據和機器學習C.藥物臨床試驗數據和統計分析D.以上都是4、當利用人工智能進行金融風險評估，例如評估信用風險和市場風險，以下哪種模型和特征可能是重要的組成部分？（）A.邏輯回歸模型和財務指標B.決策樹模型和交易數據C.深度學習模型和宏觀經濟數據D.以上都是5、在人工智能的發展歷程中，機器學習作為重要的分支取得了顯著的成果。假設要開發一個能夠自動識別手寫數字的系統，需要從大量的手寫數字圖像數據中學習特征和模式。以下哪種機器學習算法在處理這種圖像數據分類問題上具有較大的優勢，同時能夠適應不同的書寫風格和變形？（）A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.卷積神經網絡（CNN）D.支持向量機（SVM）6、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7、在人工智能的文本分類任務中，例如將新聞文章分類為政治、經濟、體育等類別。假設數據集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數類進行過采樣，增加其數量B.對多數類進行欠采樣，減少其數量C.使用不平衡數據直接訓練模型，不做處理D.只關注樣本數量多的類別，忽略少數類別8、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9、在人工智能的應用于教育領域，個性化學習是一個重要的方向。假設我們要為學生提供個性化的學習路徑推薦，以下關于個性化學習的說法，哪一項是不正確的？（）A.需要根據學生的學習歷史和特點進行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學生的學習效率和效果D.要考慮學生的興趣和能力差異10、人工智能中的語音識別技術能夠將人類的語音轉換為文字。以下關于語音識別的敘述，不準確的是（）A.語音識別系統通常包括聲學模型、語言模型和解碼器等部分B.語音識別的準確率受到語音質量、口音和背景噪聲等因素的影響C.語音識別技術已經非常完美，能夠準確識別各種口音和語速的語音D.深度學習的應用顯著提高了語音識別的性能和準確率11、人工智能中的專家系統是一種基于知識的系統。假設有一個用于故障診斷的專家系統，需要將專家的知識和經驗轉化為系統的規則和推理機制。以下關于專家系統的描述，哪一項是不準確的？（）A.專家系統的性能取決于知識的準確性和完整性B.專家系統能夠處理不確定性和模糊性的知識C.專家系統的開發需要大量的時間和專業知識D.專家系統一旦開發完成，就不需要進行更新和維護12、在人工智能的發展過程中，算法的創新起著關鍵作用。假設我們要設計一種新的人工智能算法，以下關于算法設計的原則，哪一項是不正確的？（）A.高效性B.可擴展性C.復雜性優先D.創新性13、在人工智能的語音識別任務中，需要克服許多挑戰。假設要開發一個能夠在嘈雜環境中準確識別語音的系統，以下關于解決噪聲問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用麥克風陣列技術，對多個麥克風采集的信號進行處理，增強有用信號，抑制噪聲B.采用深度學習中的降噪自編碼器，對輸入的語音信號進行預處理，去除噪聲C.完全忽略噪聲，只關注語音的關鍵特征D.利用語音增強算法，提高語音的信噪比14、在人工智能的醫療影像診斷中，深度學習模型可以輔助醫生發現病變。假設要評估一個深度學習模型在乳腺X光影像診斷中的性能，以下哪個指標是最重要的？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.特異性15、人工智能中的聯邦學習是一種新興的技術。假設多個機構想要在保護數據隱私的前提下共同訓練一個模型，以下關于聯邦學習的描述，正確的是：（）A.聯邦學習中，各機構的數據需要集中到一個中心服務器進行統一訓練B.聯邦學習能夠在不共享原始數據的情況下實現模型的協同訓練C.聯邦學習只適用于小規模的數據和簡單的模型結構D.聯邦學習過程中不存在數據安全和隱私泄露的風險二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）談談人工智能在音樂生成中的技術。2、（本題5分）簡述人工智能在智能人力資源規劃中的策略。3、（本題5分）說明人工智能在消費者行為分析和市場細分中的方法。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Python中的Scikit-learn庫，實現譜聚類算法對圖像數據進行分割，比較不同參數設置下的分割效果。2、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的知識圖譜推理模型，進行知識的推斷和補充。3、（本題5分）使用自然語言生成技術，如基于循環神經網絡的語言模型，生成一段文本，給定一個主題或開頭，讓模型自動續寫內容。4、（本題5分）利用Python中的TensorFlow框架，構建一個基于變分量子自編碼器（VariationalQuantumAutoencoder）的模型，探索量子計算在人工智能中的應用。5、（本題5分）使用TensorFlow構建一個生成對抗網絡（GAN），用于生成手寫數字圖像。定義生成器和判別器的結構，通過對抗訓練使生成器能夠生成逼真的數字圖像，展示生成的圖像效果并評估其質量。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某智能民間藝術作品收藏管理系