柳州铁道职业技术学院《机器人感知技术》2025-2026学年第一学期期末试卷

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页柳州铁道职业技术学院《机器人感知技术》2025-2026学年第一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、在人工智能的发展过程中，算力的提升起到了重要的推动作用。假设一个研究团队需要进行大规模的人工智能模型训练。以下关于算力对人工智能的影响的描述，哪一项是不正确的？（）A.强大的算力能够加速模型的训练过程，缩短研发周期B.更高的算力可以支持更复杂的模型结构和更多的数据处理C.只要有足够的算力，就可以忽略模型的优化和算法的改进D.算力的成本和可获取性会影响人工智能技术的应用和推广2、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市正在考虑广泛部署人工智能监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，正确的是：（）A.只要人工智能系统能够提高安全性，就无需考虑其可能对个人隐私造成的侵犯B.在部署人工智能系统时，不需要考虑公平性和透明度，只要结果有效就行C.应该在开发和使用人工智能技术时，遵循伦理原则，制定相关法规和政策，以确保其有益和无害的应用D.人工智能的伦理问题是次要的，技术发展才是关键，伦理可以在后期考虑3、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4、在人工智能的应用中，语音合成技术可以将文本转换为自然流畅的语音。假设要为一款智能导航应用开发语音合成功能，以下哪个因素对于合成语音的质量影响最大？（）A.语音的音色选择B.文本的语法结构C.语音的韵律和语调D.文本的词汇量5、在人工智能的图像语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分配到不同的类别，例如将一幅街景图像中的道路、建筑物、车辆等区分开来。假设图像中的物体边界模糊、类别多样，以下哪种方法能够提高语义分割的精度？（）A.使用更高分辨率的图像进行训练B.采用简单的分割算法，降低计算复杂度C.忽略物体边界的像素，只关注主要区域D.不进行任何预处理，直接对原始图像进行分割6、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7、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术手段。以下关于迁移学习的描述，不正确的是（）A.迁移学习可以利用已有的预训练模型和知识，在新的任务和数据上进行微调B.迁移学习能够减少新任务中的数据标注工作量和训练时间C.迁移学习只能在相似的领域和任务中应用，无法跨越不同的领域D.合理运用迁移学习可以提高模型的泛化能力和性能8、人工智能在教育领域的应用逐渐增多，例如个性化学习、智能辅导系统等。以下关于人工智能在教育领域应用的说法，错误的是（）A.可以根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习路径和资源推荐B.能够实时监测学生的学习状态，及时给予反馈和指导C.人工智能在教育领域的应用可以完全取代教师的作用，实现教育的自动化D.有助于提高教育的效率和质量，但也需要关注学生的隐私和数据安全问题9、在自然语言处理领域，情感分析是一项常见的任务。假设要分析大量的在线商品评论，以确定消费者对产品的情感倾向是积极、消极还是中性。考虑到语言的复杂性和多义性，以及评论中可能存在的讽刺、反语等情况，以下哪种方法在进行情感分析时更为有效？（）A.基于词典的方法，通过查找情感词来判断情感B.基于规则的方法，制定一系列的规则来判断情感C.深度学习方法，如使用卷积神经网络对文本进行建模D.人工阅读和判断，确保准确性10、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11、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12、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13、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14、强化学习是人工智能中的一种学习方法，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个机器人需要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走而不摔倒。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（）A.智能体通过与环境进行交互，根据获得的奖励来调整自己的行为策略B.强化学习需要大量的试验和错误来找到最优策略，计算成本较高C.可以用于解决连续动作空间和高维度状态空间的问题D.强化学习不需要对环境有任何先验知识，完全依靠随机探索来学习15、在人工智能的对话系统中，需要实现自然流畅的交互。假设要开发一个客服机器人，以下关于对话系统的描述，正确的是：（）A.只要对话系统能够回答用户的问题，就不需要考虑回答的方式和语气B.对话系统可以完全理解用户的意图和情感，无需进一步的优化C.利用大规模的对话数据进行训练，并结合语义理解和生成技术，可以提高客服机器人的对话能力D.对话系统的性能不受语言多样性和文化差异的影响16、对于一个智能聊天机器人，需要理解用户输入的自然语言并生成合理的回复。假设用户提出了一个复杂且含义模糊的问题，聊天机器人要准确理解用户的意图并提供有用的回答。以下哪种技术或方法对于提高聊天机器人的理解和生成能力是关键的？（）A.构建大规模的语料库，通过匹配来生成回复B.运用深度学习模型，如Transformer架构进行训练C.基于模板的回复生成，限制回复的多样性D.不考虑上下文，只根据问题的关键词生成回复17、人工智能中的模型压缩技术对于在资源受限的设备上部署模型至关重要。假设要将一个大型的深度学习模型部署到移动设备上，同时保持一定的性能。以下哪种模型压缩方法在减少模型参数数量和计算量方面最为有效？（）A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上方法综合运用18、人工智能在自动驾驶领域有重要的应用。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，以下关于自动驾驶中的人工智能决策的描述，正确的是：（）A.自动驾驶汽车的决策完全依赖于预先设定的规则和算法，不具备自主学习和适应能力B.复杂的交通环境和意外情况不会对自动驾驶汽车的决策造成困难，因为其具有完美的感知和预测能力C.自动驾驶汽车在决策时需要综合考虑多种因素，如交通规则、行人行为和车辆状态等D.人类驾驶员的干预对自动驾驶汽车的决策没有任何帮助，反而可能导致系统混乱19、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20、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。假设一个农场使用人工智能来监测作物生长和病虫害情况。以下关于人工智能在农业中的应用描述，哪一项是错误的？（）A.通过图像识别技术可以及时发现病虫害的迹象，采取相应的防治措施B.利用传感器收集的数据和分析模型，优化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代农民的经验和判断，自主管理农场的所有生产活动D.结合天气预报和市场需求预测，制定合理的种植计划二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述朴素贝叶斯算法的基本原理。2、（本题5分）谈谈人工智能在智能财务管理风险预警中的方法。3、（本题5分）简述机器学习在人工智能中的地位和作用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能市场趋势分析系统，讨论其如何预测市场需求和竞争态势。2、（本题5分）以某智能语音助手为例，探讨人工智能在自然语言处理方面的应用，包括语音识别和语义理解。3、（本题5分）分析一个基于人工智能的电子竞技比赛战术分析系统，讨论其分析深度和实用性。4、（本题5分）剖析某智能木雕工艺评估系统中人工智能的刀法分析和艺术价