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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页广州新华学院

《智能感知与移动计算》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共20个小题,每小题2分,共40分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、人工智能在农业领域的应用具有很大的潜力。以下关于人工智能在农业应用的描述,不正确的是()A.可以通过图像识别技术监测农作物的生长状况和病虫害B.能够根据气象数据和土壤条件进行精准的灌溉和施肥决策C.人工智能在农业中的应用受限于农村地区的基础设施和技术水平,发展缓慢D.借助智能传感器和物联网技术,实现农业生产的智能化管理2、在人工智能的语音合成领域,假设要生成自然流畅、富有情感的语音,以下关于语音合成技术的描述,正确的是:()A.参数合成方法能够灵活控制语音的特征,但音质相对较差B.拼接合成方法生成的语音自然度高,但需要大量的语音库支持C.深度学习的语音合成模型可以同时实现高质量和高自然度的语音生成D.语音合成的情感表达只能通过调整语音的音调来实现3、人工智能在农业领域的应用包括作物监测、病虫害预测等。假设要利用人工智能技术预测农作物的病虫害发生情况,以下关于农业领域人工智能应用的描述,正确的是:()A.仅依靠气象数据就能准确预测农作物的病虫害发生B.人工智能在农业中的应用成本过高,不具有实际推广价值C.综合考虑农作物的生长环境、图像数据和历史病虫害信息等,可以提高病虫害预测的准确性D.农业领域的数据质量和多样性对人工智能应用的效果没有影响4、假设要开发一个能够辅助医生进行疾病诊断的人工智能系统,需要整合多种医疗数据,如病历、影像、检验报告等。在这个过程中,以下哪个环节可能是最具挑战性的?()A.数据的清洗和预处理B.多模态数据的融合C.模型的训练和优化D.模型的解释和可信赖性5、人工智能中的情感识别不仅可以应用于人类的情感分析,还可以用于动物的行为研究。假设我们要通过动物的行为来判断其情感状态,以下关于动物情感识别的说法,哪一项是正确的?()A.动物的情感表达和人类完全相同B.可以直接使用人类情感识别的模型和方法C.需要结合动物的生理特征和行为模式进行分析D.动物的情感识别没有实际应用价值6、在人工智能的聚类分析中,例如将客户按照消费行为进行分组,假设数据分布不规则且存在噪声。以下哪种聚类算法在这种情况下可能表现较好?()A.K-Means聚类算法,基于距离进行分组B.层次聚类算法,构建层次结构C.密度聚类算法,基于密度进行分组D.随机聚类算法,随机分配数据到不同组7、在人工智能的音乐创作领域,计算机可以生成音乐作品。假设我们要利用人工智能创作一首流行歌曲,以下关于人工智能音乐创作的描述,哪一项是不正确的?()A.可以模仿特定音乐风格和作曲家的特点B.能够完全替代人类音乐家的创作灵感C.需要大量的音乐数据进行训练D.生成的音乐可能缺乏情感和艺术表达8、在人工智能的应用中,自动驾驶是一个具有挑战性的领域。假设一辆自动驾驶汽车需要在复杂的交通环境中做出安全的驾驶决策,需要融合多种传感器的数据。以下关于传感器融合的方法,哪一项是不正确的?()A.使用卡尔曼滤波将不同传感器的数据进行融合,以获得更准确的车辆状态估计B.简单地将各个传感器的数据相加,作为最终的决策依据C.基于深度学习的方法,自动学习不同传感器数据之间的关系D.采用加权平均的方式,根据传感器的可靠性为其分配不同的权重9、人工智能在金融领域的应用包括风险评估、欺诈检测等。假设一家银行要利用人工智能进行客户信用评估。以下关于人工智能在金融领域应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分析客户的交易记录、信用历史等多维度数据来评估信用风险B.人工智能模型能够自适应地学习和更新,以适应不断变化的金融市场环境C.人工智能的决策结果完全可靠,不需要人类专家的监督和审核D.可以帮助金融机构降低成本,提高风险控制的准确性和效率10、在人工智能的情感计算中,需要从人的面部表情、语音语调、文字等多模态信息中识别情感。假设要综合分析这些多模态信息来准确判断一个人的情感状态,以下哪种融合方式是有效的?()A.早期融合,在数据层面进行整合B.晚期融合,在决策层面进行整合C.不进行融合,分别处理每个模态的信息D.随机选择一种模态的信息进行分析11、人工智能中的计算机视觉技术能够让计算机理解和分析图像和视频内容。假设要开发一个能够实时监测交通流量和识别车辆类型的系统,需要在不同的天气和光照条件下准确地检测和分类车辆。以下哪种计算机视觉技术或方法在这种复杂场景下具有更好的鲁棒性和准确性?()A.传统的图像处理方法B.基于特征提取的方法C.深度学习中的目标检测算法D.光流法12、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型的协同训练。假设多个机构拥有各自的私有数据,需要共同训练一个模型。以下哪种联邦学习算法或框架在处理数据异构和通信效率方面表现更为优秀?()A.横向联邦学习B.纵向联邦学习C.联邦迁移学习D.以上框架根据具体情况选择13、自动驾驶是人工智能的一个具有挑战性的应用领域。以下关于自动驾驶的描述,不正确的是()A.自动驾驶分为不同的级别,从辅助驾驶到完全自动驾驶B.自动驾驶需要依靠传感器、计算机视觉和决策算法等技术的协同工作C.目前的自动驾驶技术已经非常成熟,可以在任何路况下安全可靠地运行D.自动驾驶面临着法律、道德和技术等多方面的挑战和问题14、在人工智能的语音识别领域,假设要开发一个能够准确识别不同口音和背景噪声下的语音识别系统,以下关于语音识别技术的描述,正确的是:()A.语音识别系统只需要对清晰、标准的语音进行训练,就能应对各种复杂情况B.增加训练数据中的口音和噪声样本可以提高系统在复杂环境下的识别能力C.语音识别的准确率只取决于声学模型,与语言模型无关D.现有的语音识别技术已经能够达到100%的准确率,无需进一步改进15、人工智能中的知识图谱是一种用于整合和表示知识的结构。假设我们要构建一个关于历史事件的知识图谱,以下关于知识图谱的说法,哪一项是正确的?()A.知识图谱只能表示简单的事实关系B.构建知识图谱不需要领域专家的参与C.可以通过知识图谱进行知识推理和查询D.知识图谱的更新和维护非常容易16、在人工智能的发展中,数据的质量和数量对模型的性能有着重要影响。假设我们要训练一个用于预测股票价格的模型,以下关于数据的说法,哪一项是正确的?()A.越多的数据一定能带来越好的模型性能B.数据中的噪声和错误对模型影响不大C.数据的分布和代表性比数量更重要D.不需要对数据进行预处理和清洗17、人工智能中的强化学习算法可以用于训练机器人完成复杂的任务。假设一个机器人需要通过强化学习学会在不同地形上行走。以下关于强化学习训练机器人的描述,哪一项是不正确的?()A.机器人通过与环境的交互获得奖励或惩罚,从而调整自己的动作策略B.可以使用模拟环境进行大量的训练,以减少在真实环境中的试验成本和风险C.强化学习训练出的机器人策略在不同的环境条件下都能保持最优性能,无需进一步调整D.合理设计奖励函数对于引导机器人学习到期望的行为至关重要18、在人工智能的图像识别任务中,对抗样本的存在对模型的安全性构成威胁。假设一个图像识别模型容易受到对抗样本的攻击,导致错误的分类结果。以下哪种方法在提高模型对对抗样本的鲁棒性方面最为有效?()A.数据增强B.模型正则化C.对抗训练D.以上方法综合运用19、在自然语言处理中,词向量表示是基础技术之一。假设要对大量文本进行处理和分析。以下关于词向量的描述,哪一项是不准确的?()A.词向量可以将单词转换为数值向量,便于计算机处理和计算B.常见的词向量模型有One-Hot编码、Word2Vec和GloVe等C.词向量的维度越高,表达能力越强,但计算和存储成本也越高D.词向量一旦生成就固定不变,不能根据新的文本数据进行更新和优化20、强化学习是人工智能的一个重要分支,常用于训练智能体做出最优决策。假设一个智能体在一个复杂的环境中学习,以下关于强化学习的描述,正确的是:()A.智能体通过随机尝试不同的动作来学习,不需要任何奖励反馈B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有影响,只要有足够的训练时间就能学会最优策略C.强化学习算法能够保证智能体在有限的时间内找到绝对最优的决策策略D.智能体在学习过程中会不断调整策略以最大化累积奖励二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述人工智能中的优化问题和求解方法。2、(本题5分)简述人工智能在气象预报中的进展。3、(本题5分)解释情感分析的应用和实现技术。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)研究一个使用人工智能的智能会议安排系统,分析其如何根据参会人员日程和会议需求安排时间和地点。2、(本题5分)分析一个利用人工智能进行民间艺术作品版权保护的实例,讨论其技术手段和有效性。3、(本题5分)分析一个利用人工智能进行民间舞蹈文化遗产数字化保护的实例,讨论其保护手段和传承意义

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