自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁西安交通大學《區塊鏈技術》

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、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2、人工智能中的模型壓縮技術可以減少模型的參數數量和計算量。假設要在移動設備上部署一個深度學習模型，以下哪種模型壓縮方法可能最有效？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都有可能3、人工智能在醫療影像診斷中的應用不斷發展。假設一個醫院要引入人工智能輔助診斷系統來檢測癌癥。以下關于該應用的描述，哪一項是錯誤的？（）A.能夠提高診斷的準確性和效率，減少漏診和誤診的情況B.可以與醫生的經驗和判斷相結合，提供更全面的診斷依據C.人工智能診斷系統可以完全取代病理醫生的工作，獨立做出診斷結論D.需要經過嚴格的臨床試驗和驗證，確保其安全性和有效性4、在人工智能的模型評估中，除了準確率和召回率等常見指標，以下哪種指標對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細展示分類結果D.以上都是5、在人工智能的語音識別任務中，需要將人類的語音轉換為文字。假設要處理不同口音、語速和背景噪音下的語音，為了提高語音識別的準確率，以下哪種方法是有效的？（）A.使用大量的標注語音數據進行訓練B.采用簡單的聲學模型，減少計算復雜度C.忽略背景噪音，只關注語音的主要部分D.不進行任何預處理，直接對原始語音進行識別6、假設要開發一個能夠在復雜環境中自主導航的智能機器人，例如在倉庫中搬運貨物，以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關重要？（）A.環境感知模塊B.路徑規劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是7、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8、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9、在人工智能的自動駕駛道德決策問題中，假設自動駕駛汽車面臨一個無法避免的碰撞場景，以下關于道德決策的描述，正確的是：（）A.可以制定一套通用的道德規則，讓自動駕駛汽車在所有情況下遵循B.道德決策應該完全由汽車制造商決定，用戶沒有參與的權利C.不同的文化和價值觀可能導致對自動駕駛道德決策的不同看法D.自動駕駛汽車的道德決策不會受到法律和社會輿論的影響10、人工智能中的聯邦學習技術旨在保護數據隱私的同時實現模型的協同訓練。假設多個機構擁有各自的私有數據，需要共同訓練一個模型。以下哪種聯邦學習算法或框架在處理數據異構和通信效率方面表現更為優秀？（）A.橫向聯邦學習B.縱向聯邦學習C.聯邦遷移學習D.以上框架根據具體情況選擇11、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12、在人工智能的自動駕駛感知任務中，假設需要同時處理來自多個傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）的數據。以下哪種融合方式能夠更有效地綜合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征層面進行融合B.中期融合，在決策層面進行融合C.晚期融合，在結果層面進行融合D.隨機選擇一種傳感器的數據作為主要依據13、在人工智能的語音識別領域，假設要開發一個能夠準確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統，以下關于語音識別技術的描述，正確的是：（）A.語音識別系統只需要對清晰、標準的語音進行訓練，就能應對各種復雜情況B.增加訓練數據中的口音和噪聲樣本可以提高系統在復雜環境下的識別能力C.語音識別的準確率只取決于聲學模型，與語言模型無關D.現有的語音識別技術已經能夠達到100%的準確率，無需進一步改進14、在人工智能的發展歷程中，機器學習算法起到了關鍵作用。假設我們要開發一個能夠預測股票價格走勢的模型，需要處理大量的歷史交易數據和財務報表等信息。以下關于選擇機器學習算法的考慮，哪一項是最為重要的？（）A.選擇簡單直觀的線性回歸算法，因為其易于理解和解釋B.采用復雜的深度學習算法，如卷積神經網絡，以捕捉數據中的復雜模式C.運用決策樹算法，其能夠生成易于理解的規則D.隨機選擇一種算法，碰碰運氣15、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個醫療決策支持系統基于人工智能模型給出診斷建議。以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫生和患者理解模型的決策依據，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應用都是同等重要的，沒有優先級之分16、在人工智能的圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像或風景圖像，假設需要生成具有高度細節和真實感的圖像。以下哪種技術或模型在圖像生成方面表現較為出色？（）A.生成對抗網絡（GANs），通過對抗訓練生成圖像B.自編碼器（Autoencoder），壓縮和解壓縮圖像C.傳統的圖像處理算法，如濾波和邊緣檢測D.隨機生成像素值來創建圖像17、人工智能中的優化算法對于模型的訓練和性能提升起著關鍵作用。以下關于優化算法的敘述，不正確的是（）A.常見的優化算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta等B.不同的優化算法在收斂速度、穩定性和對超參數的敏感性方面有所不同C.優化算法的選擇只取決于模型的架構，與數據特點無關D.可以通過調整優化算法的參數來提高模型的訓練效果18、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環境、做出決策并執行動作。假設一個智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關于智能代理的描述，哪一項是錯誤的？（）A.智能代理可以通過學習和經驗積累來改進自己的策略B.它能夠根據環境的變化實時調整自己的行為，以達到目標C.智能代理的決策完全基于預設的規則，無法從環境中學習和適應D.多個智能代理之間可以通過協作或競爭來實現更復雜的任務19、假設在一個智能交通系統中，需要利用人工智能算法來優化交通信號燈的控制，以減少交通擁堵和提高道路通行效率。考慮到實時交通流量的變化和復雜的道路網絡，以下哪種技術可能是核心？（）A.深度學習預測交通流量B.傳統的數學優化算法C.基于案例的推理D.蒙特卡羅模擬20、在人工智能的聚類分析中，例如將客戶按照消費行為進行分組，假設數據分布不規則且存在噪聲。以下哪種聚類算法在這種情況下可能表現較好？（）A.K-Means聚類算法，基于距離進行分組B.層次聚類算法，構建層次結構C.密度聚類算法，基于密度進行分組D.隨機聚類算法，隨機分配數據到不同組二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在智慧城市建設和社區發展中的作用。2、（本題5分）簡述人工智能在智能培訓效果評估中的應用。3、（本題5分）說明人工智能在質量改進和持續優化中的策略。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某智能服裝生產質量控制系統為例，探討人工智能在缺陷檢測和質量提升中的作用。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能藝術作品營銷渠道分析系統，探討其如何分析有效的營銷渠道。3、（本題5分）研究一個基于人工智能的天氣預報系統，評估其預測精度和改進空間。4、（本題5分）以某智能物流配送系統為例，探討人工智能在路線規劃和資源調