广西中医药大学赛恩斯新医药学院《知识表示方法》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页广西中医药大学赛恩斯新医药学院《知识表示方法》

2023-2024学年第二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15个小题，每小题1分，共15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、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的训练数据。假设要训练一个用于图像分类的卷积神经网络（CNN），但可用的标注数据有限。以下哪种方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用数据增强技术，如翻转、旋转、缩放图像，增加数据的多样性B.减少模型的层数和参数数量，以降低对数据的需求C.直接使用未标注的数据进行训练D.放弃深度学习模型，选择传统的机器学习算法2、知识图谱是人工智能中用于表示知识和关系的一种技术。假设一个智能问答系统基于知识图谱来回答用户的问题。以下关于知识图谱的描述，哪一项是错误的？（）A.知识图谱将实体、关系和属性以图的形式组织起来，便于知识的表示和查询B.可以通过从大量文本中自动抽取信息来构建知识图谱C.知识图谱中的知识是固定不变的，一旦构建完成就无需更新D.结合自然语言处理技术，能够实现基于知识图谱的智能问答和推理3、在人工智能的情感分析任务中，需要判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中性。假设要分析社交媒体上用户对某一产品的评价情感，以下哪种方法在处理大量非结构化文本数据时效果较好？（）A.基于词典的方法B.基于机器学习的分类方法C.基于深度学习的神经网络方法D.人工阅读和判断4、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等方面表现出色。假设我们想要生成逼真的人脸图像，使用GAN来实现。那么，以下关于GAN的描述，哪一项是错误的？（）A.由生成器和判别器两个部分组成，它们通过相互对抗来学习B.生成器的目标是生成尽可能逼真的假样本，以欺骗判别器C.判别器的能力越强，生成器就越难学习到有效的特征D.GAN的训练过程是稳定的，不会出现模式崩溃等问题5、人工智能在智能推荐系统中发挥着重要作用。例如，电商平台通过分析用户的购买历史和浏览行为为用户推荐商品。以下关于智能推荐系统的描述，哪一项是不正确的？（）A.推荐系统可以基于用户的协同过滤进行推荐B.推荐系统只考虑用户的近期行为，忽略历史行为C.推荐系统可以结合内容过滤和协同过滤提高推荐效果D.推荐系统需要不断更新和优化以适应用户兴趣的变化6、在人工智能的图像识别任务中，需要对大量的图像进行分类，例如区分猫、狗、鸟等不同的动物类别。假设数据集包含各种不同角度、光照条件和背景下的图像，为了提高图像识别的准确率和泛化能力，以下哪种技术或策略是重要的？（）A.增加数据增强操作，如翻转、旋转、缩放图像B.使用更复杂的神经网络架构，增加层数和参数C.只使用高质量、清晰的图像进行训练D.减少训练数据的数量，以加快训练速度7、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型性能至关重要。假设要评估一个图像分类模型的性能，以下关于评估指标的描述，正确的是：（）A.准确率是唯一可靠的评估指标，能够全面反映模型的性能B.召回率和精确率相互独立，没有关联C.F1值综合考虑了召回率和精确率，能够更全面地评估模型D.混淆矩阵只适用于二分类问题，对于多分类问题没有作用8、在自然语言处理中，机器翻译是一个重要的应用。假设正在开发一种新的机器翻译模型，以下关于机器翻译技术的描述，正确的是：（）A.基于规则的机器翻译方法总是能够生成最准确和自然的翻译结果B.神经网络机器翻译模型不需要大量的平行语料进行训练就能达到很好的效果C.结合统计方法和神经网络的机器翻译模型能够更好地处理复杂的语言结构和语义D.机器翻译的质量只取决于所使用的算法，与语言的文化背景和语境无关9、在人工智能的发展中，算力是重要的支撑因素。假设要训练一个大型的人工智能模型，以下关于算力的描述，哪一项是不正确的？（）A.强大的计算资源，如GPU集群，可以加速模型的训练过程B.云计算平台可以提供灵活的算力支持，满足不同规模的训练需求C.算力的提升仅仅取决于硬件的性能，与算法的优化无关D.合理分配和利用算力资源对于提高训练效率和降低成本至关重要10、在人工智能的模型压缩中，假设需要在不显著降低模型性能的前提下减少模型的参数数量和计算量。以下哪种方法可以实现这一目标？（）A.剪枝技术，去除不重要的连接和参数B.量化技术，降低参数的精度C.知识蒸馏，将大模型的知识传递给小模型D.以上都是11、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成和数据增强等方面表现出色。假设要使用GAN生成逼真的人脸图像，以下关于GAN的描述，正确的是：（）A.GAN的训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃等问题B.生成器和判别器的能力不需要平衡，只要其中一个强大就能生成好的图像C.GAN可以通过不断的对抗训练，学习到真实数据的分布，从而生成逼真的新样本D.GAN只能用于图像生成，不能应用于其他领域的数据生成12、人工智能在医疗领域的应用具有巨大的潜力，但也面临着数据隐私和安全性的挑战。假设一个医疗机构要使用人工智能技术分析患者的医疗数据来辅助诊断疾病，同时要确保患者数据不被泄露和滥用。以下哪种技术或方法在保障数据安全和隐私方面最为有效？（）A.数据加密B.数据脱敏C.建立严格的访问控制机制D.以上方法综合运用13、人工智能在农业领域的应用可以帮助提高农作物产量和质量。假设要开发一个能够监测农作物病虫害的系统，以下关于数据采集的方式，哪一项是最有效的？（）A.依靠农民的人工观察和报告，将信息输入系统B.使用无人机搭载的图像传感器，定期拍摄农田图像C.仅在农作物出现明显病虫害症状时进行数据采集D.随机选择农田的部分区域进行数据采集，以节省成本14、人工智能在图像识别领域取得了显著的成果。假设要开发一个能够识别水果种类的图像识别系统，需要考虑多种因素。以下关于图像数据预处理的步骤，哪一项是最关键的？（）A.对图像进行裁剪和旋转，以统一图像的大小和方向B.将图像转换为灰度图像，减少数据量C.对图像进行增强和去噪处理，提高图像质量D.随机打乱图像的顺序，增加数据的多样性15、在人工智能的图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像或风景图像，假设需要生成具有高度细节和真实感的图像。以下哪种技术或模型在图像生成方面表现较为出色？（）A.生成对抗网络（GANs），通过对抗训练生成图像B.自编码器（Autoencoder），压缩和解压缩图像C.传统的图像处理算法，如滤波和边缘检测D.随机生成像素值来创建图像二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述人工智能在保险行业的风险评估和定价。2、（本题5分）谈谈虚拟现实和增强现实中的人工智能元素。3、（本题5分）简述人工智能中的伦理问题和挑战。4、（本题5分）简述人工智能在法律领域的应用和挑战。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用Python中的Scikit-learn库，实现线性判别分析（LDA）算法对数据进行分类和降维，通过可视化展示分类效果。2、（本题5分）使用机器学习算法对气象数据进行分析，预测气候变化的趋势和影响，为应对气候变化提供决策支持。3、（本题5分）使用Python的Scikit-learn库，实现线性判别分析（LDA）对数据集进行降维和分类，比较与主成分分析（PCA）的效果。4、（本题5分）利用Python的TensorFlow框架，构建一个胶囊网络（CapsuleNetwork）模型，对Fashion-MNIST数据集进行分类。分析胶囊网络在处理小样本和复杂模式数据时的优势。5、（本题5分）使用机器学习算法预测股票价格的走势，收集历史股票数据进行特征提取和模型训练，评估预测的准确性。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）考察一款