长春东方职业学院《不确定性人工智能》2023-2024学年第二学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页长春东方职业学院《不确定性人工智能》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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、人工智能在工业生产中的质量检测方面有广泛应用。假设要开发一个能够检测产品缺陷的系统，需要考虑光照、拍摄角度等因素对图像的影响。以下关于解决这些影响的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用多光源和多角度拍摄，获取更全面的产品图像B.对图像进行预处理，如归一化和标准化，减少光照和角度的影响C.忽略光照和角度的变化，依靠模型的自适应能力D.建立光照和角度的模型，对图像进行校正2、人工智能中的迁移学习可以利用已有的预训练模型来加速新任务的学习。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型迁移到医学图像分析任务中，以下关于迁移学习的步骤，哪一项是不准确的？（）A.冻结预训练模型的部分层，只训练特定任务相关的层B.直接在新的医学图像数据集上微调整个预训练模型C.对新的数据集进行数据增强，以增加数据的多样性D.分析预训练模型和新任务之间的差异，选择合适的迁移策略3、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。例如，自动驾驶汽车在面临不可避免的事故时，需要做出决策以最小化伤亡。这种情况下，以下哪种观点是需要重点考虑的？（）A.优先保护乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.按照预设的规则进行决策，不考虑具体情况D.综合考虑多种因素，如法律、道德和社会影响4、在人工智能的语音合成任务中，假设要生成自然流畅且富有情感的语音，以下关于模型训练的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用大量的语音数据进行训练，包括不同的口音和情感B.引入情感标签，让模型学习不同情感下的语音特征C.只训练模型生成单一的语音风格，以保证一致性D.结合声学模型和语言模型，提高语音合成的质量5、人工智能中的机器翻译是一项具有挑战性的任务。假设我们要将一段中文文本翻译成英文，以下关于机器翻译的挑战，哪一项是不正确的？（）A.词汇的多义性B.语法结构的差异C.文化背景的不同D.机器翻译的质量已经超越了人类翻译6、在人工智能的图像超分辨率重建任务中，例如将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，以下哪种技术和网络结构可能会发挥重要作用？（）A.残差网络B.注意力机制C.对抗生成网络D.以上都是7、在人工智能的优化算法中，随机梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假设在训练一个深度学习模型时，发现模型收敛速度较慢。以下哪种改进的SGD变种或优化策略能够加快模型的收敛速度，同时避免陷入局部最优解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略结合使用8、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪种方法可能导致生成的摘要与原文主题偏离？（）A.过度依赖原文中的高频词汇B.未能理解原文的语义结构C.忽略原文中的关键信息D.以上都有可能9、在人工智能的语音处理领域，语音合成技术旨在生成自然流畅的人类语音。假设要开发一个能够为有声读物生成逼真语音的系统，需要考虑语音的韵律、语调等因素。以下哪种语音合成方法在生成高质量、富有表现力的语音方面表现更为突出？（）A.拼接式语音合成B.参数式语音合成C.基于深度学习的端到端语音合成D.基于规则的语音合成10、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一幅图像中的不同物体准确地分割出来，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的图像分割方法简单快速，但对复杂图像的效果不佳B.基于区域的图像分割方法能够处理具有相似特征的区域，但容易出现过度分割C.基于边缘检测的图像分割方法能够准确地找到物体的边缘，但对噪声敏感D.以上图像分割方法各有优缺点，常常结合使用以提高分割效果11、在人工智能的自动驾驶感知任务中，假设需要同时处理来自多个传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的数据。以下哪种融合方式能够更有效地综合利用多源信息？（）A.早期融合，在特征层面进行融合B.中期融合，在决策层面进行融合C.晚期融合，在结果层面进行融合D.随机选择一种传感器的数据作为主要依据12、人工智能中的元学习技术旨在让模型能够快速适应新的任务和数据分布。假设要开发一个能够在不同领域的小样本学习任务中表现良好的元学习模型，以下哪种元学习方法在泛化能力和学习效率方面具有更大的潜力？（）A.基于模型的元学习B.基于优化的元学习C.基于度量的元学习D.以上方法结合使用13、在人工智能的研究中，可解释性是一个重要的问题。假设开发了一个用于医疗诊断的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，哪一项是不正确的？（）A.解释模型的决策过程和依据，有助于提高医生对诊断结果的信任度B.特征重要性分析可以帮助理解哪些输入特征对诊断结果影响较大C.深度学习模型由于其复杂性，无法进行任何形式的解释D.开发具有可解释性的人工智能模型对于医疗等关键领域至关重要14、人工智能在医疗领域有广泛的应用前景。假设要开发一个能够辅助医生诊断疾病的系统，需要整合患者的病历、检查报告和影像资料等信息。以下关于数据隐私和安全的考虑，哪一项是最为重要的？（）A.采用加密技术对患者数据进行加密存储和传输，确保数据不被泄露B.允许医疗数据在未经患者同意的情况下用于研究和开发新的诊断模型C.忽略数据隐私和安全问题，优先考虑系统的诊断准确性D.将患者数据存储在公共云服务上，以降低存储成本15、在人工智能的迁移学习中，假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用到一个特定领域的小数据集上。以下哪种方法能够有效地利用预训练模型的知识？（）A.直接在新数据集上微调预训练模型B.重新训练一个新的模型，不使用预训练模型C.只使用预训练模型的最后一层输出D.抛弃预训练模型，完全依靠随机初始化训练16、人工智能中的多模态学习旨在融合多种不同类型的数据，如图像、文本和音频。假设要开发一个能够同时理解图像和文本内容的系统，以下哪个挑战是最突出的？（）A.数据的标注和对齐B.模型的训练效率C.不同模态数据的特征提取D.模型的可扩展性17、人工智能在语音识别领域取得了重大进展。假设要开发一个能够实时将语音转换为文字的系统，以下关于语音识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.声学模型用于分析语音的声学特征，语言模型用于理解语言的语法和语义B.深度神经网络在语音识别中能够提高识别准确率和鲁棒性C.语音识别系统在各种环境和口音条件下都能达到100%的准确率D.对大量不同口音和背景噪音的语音数据进行训练，可以提升系统的适应性18、在人工智能的医疗影像诊断中，深度学习模型可以辅助医生发现病变。假设要评估一个深度学习模型在乳腺X光影像诊断中的性能，以下哪个指标是最重要的？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.特异性19、人工智能中的异常检测是一项重要任务。假设要在一个工业生产过程中检测出异常的数据点，以下关于异常检测方法的描述，正确的是：（）A.基于统计的异常检测方法适用于所有类型的数据，准确性高B.基于机器学习的异常检测模型需要大量的正常数据进行训练C.深度学习的异常检测方法能够自动发现数据中的隐藏模式，无需人工特征工程D.以上方法在不同的应用场景中都有各自的优缺点，需要根据实际情况选择20、人工智能中的语音合成技术旨在将文本转换为自然流畅的语音。假设我们要为一款智能语音助手开发语音合成功能，以下关于语音合成的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过拼接预先录制的语音片段来实现B.基于深度学习的方法能够生成更自然的语音语调C.语音合成的质量只取决于声学模型D.韵律和情感的表达是语音合成中的重要挑战二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述深度强化学习的进展和应用。2、（本题5分）解释人工智能在社会发展法律和政策制定中的影响。3、（本题5分）说明人工智能在库存管理和供应链预测中的优势。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）剖析某智能办公用品管理系统中人工智能的库存管理和采购建议功能。2、（本题5分）分析一个利用人工智能进行智能书法教育指导系统，探讨其如何纠正书法练习中的错误。3、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能影视投资风险评估系统，分析其如何评估影视项目的投资风险。4、（本题5分）研究一个使用人工智能的智能影视剧本情节生成系统，分析其如何生成新颖的剧本情节。5、（本题5