裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁四川文理學院《人工智能科學計算》

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批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在人工智能領域，機器學習是重要的分支之一。假設一個醫療診斷系統需要通過大量的病例數據來預測疾病，以下關于機器學習在該場景中的應用描述，哪一項是不準確的？（）A.監督學習可以利用有標記的病例數據訓練模型，以進行疾病預測B.無監督學習能夠發現病例數據中的隱藏模式和結構，輔助診斷C.強化學習可以通過與環境的交互和獎勵機制，優化診斷策略D.機器學習在醫療診斷中完全可以替代醫生的經驗和判斷，不需要人工干預2、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權利主義原則D.以上都是3、在人工智能的發展中，倫理和社會問題日益受到關注。假設一個城市正在考慮廣泛部署人工智能監控系統，以下關于人工智能倫理的描述，正確的是：（）A.只要人工智能系統能夠提高安全性，就無需考慮其可能對個人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統時，不需要考慮公平性和透明度，只要結果有效就行C.應該在開發和使用人工智能技術時，遵循倫理原則，制定相關法規和政策，以確保其有益和無害的應用D.人工智能的倫理問題是次要的，技術發展才是關鍵，倫理可以在后期考慮4、當利用人工智能進行語音合成，使合成的語音聽起來更加自然和富有情感，以下哪種方法可能是重點研究和改進的方向？（）A.改進聲學模型B.優化韻律模型C.提升文本分析精度D.以上都是5、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6、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7、在人工智能的文本生成任務中，除了生成連貫的文字內容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設我們要生成一篇新聞報道，以下關于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創造新穎的內容B.語言模型的規模越大，生成的質量一定越高C.預訓練語言模型結合微調可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束8、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9、在人工智能的算法選擇中，需要根據具體問題和數據特點進行決策。假設要對大量的文本數據進行分類，以下關于算法選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.決策樹算法簡單直觀，適用于處理具有明顯特征差異的文本數據B.支持向量機在小樣本數據上表現較好，可用于高精度的文本分類C.隨機森林算法通過集成多個決策樹，能夠提高分類的穩定性和準確性D.選擇算法時只考慮算法的準確性，而無需考慮計算資源和訓練時間的需求10、隨著人工智能技術的發展，倫理和社會問題也日益受到關注。假設一個人工智能系統在招聘過程中根據候選人的數據分析做出決策，可能會導致潛在的歧視和不公平。為了避免這種情況，以下哪種措施最為關鍵？（）A.對數據進行匿名化處理B.建立透明的算法和決策機制C.限制人工智能在招聘中的應用D.不使用敏感數據進行分析11、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12、在人工智能的語音識別任務中，為了提高在嘈雜環境下的識別準確率，以下哪種技術或方法可能會被重點研究和應用？（）A.聲學模型的改進B.噪聲抑制技術C.多模態信息融合D.以上都是13、人工智能中的無人駕駛技術面臨著眾多技術和法律挑戰。假設我們在討論無人駕駛汽車的責任歸屬問題，以下關于無人駕駛責任的說法，哪一項是不正確的？（）A.事故責任的判定應該綜合考慮多種因素B.完全由無人駕駛汽車的制造商承擔責任C.法律法規需要隨著技術發展不斷完善D.乘客在某些情況下也可能承擔一定責任14、人工智能在工業生產中的質量檢測環節具有應用價值。假設一個工廠要利用人工智能檢測產品缺陷，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像分析和機器學習算法，自動識別產品表面的缺陷B.可以對大量的檢測數據進行學習，不斷提高缺陷檢測的準確率C.人工智能檢測系統能夠完全取代人工檢測，不需要人工復檢D.結合深度學習模型和傳統圖像處理技術，提高檢測的可靠性15、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16、深度學習模型在圖像識別任務中取得了顯著的成果。假設要訓練一個深度卷積神經網絡來識別不同種類的動物，以下關于模型訓練的描述，正確的是：（）A.增加網絡的層數一定能提高模型的識別準確率，層數越多越好B.訓練數據的數量和質量對模型的性能影響不大，關鍵在于網絡結構的設計C.模型在訓練集上的準確率很高，但在測試集上的準確率很低，可能是出現了過擬合現象D.深度學習模型不需要進行調參和優化，直接使用默認參數就能得到較好的結果17、在人工智能的發展中，可解釋性是一個重要的研究方向。假設一個用于信用評估的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預測結果準確就行B.可解釋性只對研究人員有意義，對于實際應用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分18、人工智能在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設要開發一個能夠識別水果種類的圖像識別系統，需要考慮多種因素。以下關于圖像數據預處理的步驟，哪一項是最關鍵的？（）A.對圖像進行裁剪和旋轉，以統一圖像的大小和方向B.將圖像轉換為灰度圖像，減少數據量C.對圖像進行增強和去噪處理，提高圖像質量D.隨機打亂圖像的順序，增加數據的多樣性19、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20、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，提高語音的信噪比二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述語音識別技術的原理和挑戰。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）解釋人工智能在社會學中的應用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能書法作品消費者評價分析系統，探討其如何分析消費者對書法作品的評價。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行民俗文化活動安全管理系統的項目，討論其風險預警和應對措施。3、（本題5分）剖析某智能電力調度系統中人工智能的作用，如負荷預測和故障診斷。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能舞蹈