站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁廣州衛生職業技術學院《資源與環境遙感》

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、在人工智能的模型部署階段，需要考慮許多實際問題。假設要將一個訓練好的人工智能模型部署到移動設備上，以下關于模型壓縮和優化的方法，哪一項是不正確的？（）A.采用量化技術，減少模型的參數精度B.進行模型剪枝，去除不重要的連接和神經元C.直接將訓練好的模型原封不動地部署到移動設備上，不進行任何優化D.使用知識蒸餾技術，將復雜模型的知識遷移到較小的模型中2、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3、在一個利用人工智能進行能源管理的系統中，例如優化建筑物的能源消耗或電網的調度，以下哪個方面的考慮可能是至關重要的？（）A.實時數據采集和處理B.精準的預測模型C.多目標優化策略D.以上都是4、機器學習是人工智能的重要分支，其中監督學習是一種常見的學習方式。以下關于監督學習的描述，不正確的是（）A.監督學習需要有標記的訓練數據，即輸入數據和對應的期望輸出B.常見的監督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經網絡等C.監督學習的目標是通過學習訓練數據中的模式和規律，對新的未知數據進行準確的預測或分類D.監督學習只能處理數值型數據，對于文本、圖像等非數值型數據無法處理5、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6、人工智能中的情感計算旨在讓計算機理解和處理人類的情感。假設我們要開發一個能夠根據用戶的語音和文本判斷其情感狀態的系統，以下關于情感計算的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析語音的語調、語速等特征來判斷情感B.文本情感分析通常依賴于情感詞典和機器學習算法C.情感計算的準確性完全取決于數據的質量和規模D.多模態情感分析結合了語音、文本、面部表情等多種信息源7、人工智能中的強化學習可以應用于機器人控制。假設一個機器人需要通過強化學習學會在復雜環境中行走和避障，以下關于機器人強化學習的描述，正確的是：（）A.機器人可以在沒有任何先驗知識的情況下，通過隨機探索快速學會有效的行走和避障策略B.強化學習中的獎勵設置對機器人的學習效果沒有關鍵影響，只要有獎勵就行C.結合機器人的物理模型和環境模型，可以為強化學習提供更好的先驗知識，加速學習過程D.機器人的強化學習只適用于簡單的環境，對于復雜多變的真實環境無法應用8、假設要開發一個能夠在虛擬環境中進行自主探索和學習的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學習機制和策略可能是關鍵的？（）A.無監督學習B.有監督學習C.強化學習D.以上都是9、人工智能中的強化學習在機器人控制領域有重要應用。假設一個機器人需要學習在復雜環境中行走而不摔倒，以下關于獎勵函數的設計，哪一項是最需要仔細考慮的？（）A.只根據機器人是否到達目標位置給予獎勵B.綜合考慮機器人的行走速度、穩定性和能量消耗等因素給予獎勵C.給予固定的獎勵值，不考慮機器人的表現D.隨機給予獎勵，增加學習的不確定性10、人工智能中的強化學習算法可以分為基于值函數的方法和基于策略的方法。以下關于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數的方法通過估計狀態值或動作值來選擇最優動作B.基于策略的方法直接學習策略函數，輸出動作的概率分布C.基于值函數的方法和基于策略的方法不能結合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優缺點，在不同的應用場景中表現不同11、人工智能在金融領域的應用包括風險評估、投資決策和欺詐檢測等。假設一個銀行正在使用人工智能進行風險評估，以下關于金融領域人工智能應用的描述，正確的是：（）A.人工智能可以完全取代人類專家的判斷，獨立做出準確的風險評估和投資決策B.數據的質量和完整性對人工智能在金融領域的應用效果沒有影響C.結合人工智能模型和人類專家的經驗，可以更有效地進行金融風險評估和管理D.人工智能在金融領域的應用不存在任何風險和監管挑戰12、在人工智能的智能客服中，以下哪個能力對于提高用戶滿意度最重要？（）A.快速準確地回答問題B.理解用戶的情感和意圖C.提供個性化的服務D.主動引導用戶進行交流13、人工智能在藝術創作領域的探索引起了廣泛關注。假設要利用人工智能生成音樂作品，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習算法學習大量的音樂作品，生成新的旋律和節奏B.可以與人類音樂家合作，共同創作出獨特的音樂作品C.人工智能生成的音樂作品在藝術價值和創造性上能夠超越人類音樂家的作品D.為音樂創作提供新的靈感和可能性，但不能完全取代人類的創造力14、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15、人工智能中的智能監控系統在安防、交通等領域發揮著重要作用。假設我們要在一個大型商場部署智能監控系統，以下關于智能監控的功能，哪一項是不準確的？（）A.實時檢測異常行為B.自動識別人員身份C.預測潛在的安全威脅D.智能監控系統不需要考慮隱私保護問題16、在人工智能的圖像識別任務中，需要對大量的圖像進行分類，例如區分貓、狗、鳥等不同的動物類別。假設數據集包含各種不同角度、光照條件和背景下的圖像，為了提高圖像識別的準確率和泛化能力，以下哪種技術或策略是重要的？（）A.增加數據增強操作，如翻轉、旋轉、縮放圖像B.使用更復雜的神經網絡架構，增加層數和參數C.只使用高質量、清晰的圖像進行訓練D.減少訓練數據的數量，以加快訓練速度17、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環境中做出安全的駕駛決策，需要融合多種傳感器的數據。以下關于傳感器融合的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用卡爾曼濾波將不同傳感器的數據進行融合，以獲得更準確的車輛狀態估計B.簡單地將各個傳感器的數據相加，作為最終的決策依據C.基于深度學習的方法，自動學習不同傳感器數據之間的關系D.采用加權平均的方式，根據傳感器的可靠性為其分配不同的權重18、在人工智能的圖像分割任務中，需要將圖像劃分成不同的區域。假設要對醫學影像中的病變區域進行分割，以下關于圖像分割技術的描述，正確的是：（）A.傳統的圖像分割方法在處理復雜的醫學影像時效果總是優于深度學習方法B.深度學習中的全卷積神經網絡（FCN）在醫學圖像分割中能夠自動學習特征，具有很大的潛力C.圖像分割的結果只取決于所使用的算法，與圖像的質量和分辨率無關D.圖像分割技術在醫學領域的應用已經非常成熟，不需要進一步的研究和改進19、人工智能在法律領域的輔助決策中具有一定作用。假設要利用人工智能協助法官判斷案件，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析大量的法律案例和條文，提供相關的參考和建議B.利用數據挖掘技術發現案件中的潛在規律和模式C.人工智能的判斷結果可以直接作為最終的法律裁決，無需法官審查D.幫助法官提高決策的效率和準確性，但最終決策權仍在法官手中20、人工智能中的弱人工智能和強人工智能是兩個不同的概念。假設我們在討論人工智能的發展階段，以下關于弱人工智能和強人工智能的描述，哪一項是正確的？（）A.弱人工智能已經能夠像人類一樣思考和創造B.強人工智能目前已經廣泛應用于各個領域C.弱人工智能只能完成特定的任務，不具備通用性D.區分弱人工智能和強人工智能的關鍵在于計算能力21、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22、在人工智能的可解釋性研究中，對于一個復雜的深度學習模型，假設需要向用戶解釋模型的決策依據和輸出結果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋？（）A.特征重要性分析，確定輸入特征對輸出的影響B.可視化中間層的激活值C.生成文本解釋，描述模型的推理過程D.以上都是23、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪種方法可能導致生成的摘要與原文主題偏離？（）A.過度依賴原文中的高頻詞匯B.未能理解原文的語義結構C.忽略原文中的關鍵信息D.以上都有可能24、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25、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26、人工智能中的深度學習模型通常需要大量的計算資源進行訓練。假設一個研究團隊資源有限。以下關于在有限資源下訓練模型的策略描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用數據增強技術，通過對原始數據進行隨機變換來增加數據量B.選擇輕量級的模型架構，減少參數數量和計算量C.降低模型的訓練精度，如使用低精度數值表示，以加快訓練速度D.為了保證模型性能，無論資源如何有限，都不能對模型進行任何簡化和壓縮27、人工智能在醫療領域有廣泛的應用前景。假設要開發一個能夠輔助醫生診斷疾病的系統，需要整合患者的病歷、檢查報告和影像資料等信息。以下關于數據隱私和安全的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.采用加密技術對患者數據進行加密存儲和傳輸，確保數據不被泄露B.允許醫療數據在未經患者同意的情況下用于研究和開發新的診斷模型C.忽略數據隱私和安全問題，優先考慮系統的診斷準確性D.將患者數據存儲在公共云服務上，以降低存儲成本28、人工智能在金融欺詐檢測中的應用能夠提高防范能力。假設一個金融機構要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數據中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監測和預警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發生，無需其他防范手段D.結合規則引擎和機器學習算法，提高檢測的準確性和適應性29、人工智能在金融領域的應用越來越廣泛，如風險評估、投資決策和欺詐檢測等。以下關于人工智能在金融領域應用的描述，不準確的是（）A.可以通過分析大量的金融數據，更準確地評估風險和預測市場趨勢B.能夠為投資者提供個性化的投資建議，優化投資組合C.人工智能在金融領域的應用完全消除了風險和錯誤，保障了金融交易的絕對安全D.金融機構在采用人工智能技術時，需要考慮合規性和監管要求30、人工智能在交通領域的應用包括智能交通管理、自動駕駛等。假設一個城市要實施智能交通系統。以下關于人工智能在交通中的應用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過分析交通流量數據，優化信號燈控制，減少擁堵B.自動駕駛汽車可以提高交通安全，降低人為因素導致的事故發生率C.智能交通系統能夠完全解決城市的交通問題，無需其他基礎設施的改進D.利用人工智能預測交通需求，合理規劃公共交通線路和站點二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用強化學習算法讓智能體學習在一個模擬的供應鏈管理系統中優化庫存策略。設計庫存環境和成本模型，觀察智能體在不