天津医科大学《智能时代》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页天津医科大学《智能时代》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30个小题，每小题1分，共30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2、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，需要对大量的医疗数据进行分析。以下哪种技术可能有助于提高诊断的准确性？（）A.数据挖掘B.虚拟现实C.增强现实D.3D打印3、在人工智能的医疗影像诊断中，假设要利用深度学习模型辅助医生进行癌症检测，以下关于这种应用的描述，正确的是：（）A.深度学习模型的诊断结果总是准确无误的，可以直接作为最终诊断依据B.医生的经验和专业知识在与模型的结合中仍然起着关键作用C.训练模型的数据越多，模型在医疗影像诊断中的表现就一定越好D.医疗影像诊断中的深度学习模型不需要经过严格的验证和监管4、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5、在人工智能的文本摘要生成中，假设需要从长篇文章中提取关键信息并生成简洁准确的摘要。以下哪种方法能够更好地捕捉文章的主旨和重点？（）A.基于注意力机制的模型，关注重要的文本部分B.按照文章的开头和结尾提取关键语句C.随机选择文章中的段落作为摘要D.不进行任何分析，直接输出原文的前几段6、在人工智能的伦理和法律问题中，算法偏见是一个需要关注的重点。假设一个招聘用的人工智能系统由于数据偏差导致对某些特定群体的不公平筛选。以下哪种方法在发现和纠正算法偏见方面最为重要？（）A.算法审计B.数据清洗和预处理C.引入多样化的数据集D.以上方法综合运用7、在人工智能的图像增强技术中，目的是提高图像的质量和可读性。假设我们要对一张低光照条件下拍摄的照片进行增强，以下关于图像增强的方法，哪一项是不准确的？（）A.直方图均衡化B.锐化滤波C.中值滤波D.图像增强不会引入任何噪声8、人工智能在自动驾驶领域的应用具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，以下关于自动驾驶中的人工智能技术的描述，正确的是：（）A.自动驾驶汽车完全依赖传感器数据和人工智能算法，不需要人类驾驶员的任何干预B.人工智能算法能够在所有复杂的交通场景中做出完美的决策，不会出现错误C.自动驾驶系统需要融合多种传感器数据，并通过深度学习算法进行实时的环境感知和决策制定D.自动驾驶中的人工智能技术已经非常成熟，不存在任何安全隐患9、人工智能中的智能监控系统可以对视频内容进行分析。假设要在一个公共场所的监控系统中检测异常行为，以下哪个因素对于检测的准确性至关重要？（）A.监控摄像头的分辨率B.视频数据的存储方式C.算法对异常行为的定义和建模D.网络带宽10、在人工智能的研究中，强化学习被广泛应用于智能体的决策和优化问题。假设一个智能机器人需要在复杂的环境中学习如何行走并避开障碍物，以最快的速度到达目标位置。在这种情况下，以下哪种强化学习算法能够使机器人更快地学习到有效的策略，同时具有较好的泛化能力？（）A.Q-learningB.SARSAC.策略梯度算法D.蒙特卡罗方法11、人工智能中的智能监控系统在安防、交通等领域发挥着重要作用。假设我们要在一个大型商场部署智能监控系统，以下关于智能监控的功能，哪一项是不准确的？（）A.实时检测异常行为B.自动识别人员身份C.预测潜在的安全威胁D.智能监控系统不需要考虑隐私保护问题12、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。假设一个医疗人工智能系统被用于疾病诊断，它通过分析大量的医疗影像和患者数据来给出诊断建议。以下关于这种应用的描述，正确的是：（）A.该系统能够完全替代医生的诊断，因为其基于大数据的分析结果更准确B.医生仍需对系统的诊断结果进行最终判断和综合考量，因为存在数据偏差和模型局限性C.这种系统只适用于常见疾病的诊断，对于罕见病无能为力D.医疗人工智能系统的诊断结果不受数据质量和算法选择的影响13、在人工智能的自然语言生成任务中，需要生成连贯和有意义的文本。假设要开发一个能够自动生成新闻报道的系统，以下关于自然语言生成的描述，正确的是：（）A.随机生成单词和句子的组合就能够产生有逻辑和可读性的新闻报道B.仅仅依靠语言模型的概率预测，不考虑语义和上下文信息，也能生成高质量的文本C.利用深度学习模型学习大量的新闻文本数据，并结合语义理解和规划，可以生成较为准确和流畅的新闻报道D.自然语言生成系统不需要考虑语言的风格和体裁，能够生成通用的文本14、图像识别是人工智能的一个重要应用领域。假设一个安防系统需要通过摄像头实时识别出特定的人物或物体。以下关于图像识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.深度学习算法在图像识别中表现出色，能够自动学习图像的特征B.图像识别系统需要大量的标注数据进行训练，以提高识别准确率C.图像的光照、角度和背景变化等因素会对识别结果产生较大影响D.一旦图像识别模型训练完成，就无需再进行更新和改进，可以一直准确识别各种新的图像15、在人工智能的文本分类任务中，类别不平衡是一个常见的问题。假设一个数据集包含大量属于某一主要类别的样本，而其他类别的样本数量较少。以下哪种方法在处理类别不平衡问题时最为有效，能够提高少数类别的分类性能？（）A.重采样技术B.代价敏感学习C.特征选择D.以上方法综合运用16、生成对抗网络（GAN）是一种新兴的人工智能技术。假设要使用GAN生成逼真的图像。以下关于生成对抗网络的描述，哪一项是不准确的？（）A.GAN由生成器和判别器组成，两者通过对抗训练不断优化B.生成器负责生成假样本，判别器负责判断样本的真假C.GAN可以生成具有高度创造性和多样性的新数据D.GAN的训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃等问题17、在人工智能的可解释性研究中，对于一个复杂的深度学习模型，假设需要向用户解释模型的决策依据和输出结果。以下哪种方法能够提供更直观和易于理解的解释？（）A.特征重要性分析，确定输入特征对输出的影响B.可视化中间层的激活值C.生成文本解释，描述模型的推理过程D.以上都是18、人工智能中的知识图谱技术可以将实体、关系和属性以图的形式表示，为智能应用提供丰富的语义信息。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，需要整合大量的文本、图像和音频资料。以下哪种方法在知识抽取和融合方面最为关键？（）A.自然语言处理技术B.图像识别技术C.音频处理技术D.以上技术综合运用19、人工智能在金融欺诈检测中的应用能够提高防范能力。假设一个金融机构要利用人工智能检测欺诈行为，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析交易数据中的异常模式和行为特征，识别潜在的欺诈B.实时监测和预警，及时采取措施阻止欺诈交易C.人工智能可以完全杜绝金融欺诈的发生，无需其他防范手段D.结合规则引擎和机器学习算法，提高检测的准确性和适应性20、人工智能中的弱人工智能和强人工智能是两个不同的概念。假设我们在讨论人工智能的发展阶段，以下关于弱人工智能和强人工智能的描述，哪一项是正确的？（）A.弱人工智能已经能够像人类一样思考和创造B.强人工智能目前已经广泛应用于各个领域C.弱人工智能只能完成特定的任务，不具备通用性D.区分弱人工智能和强人工智能的关键在于计算能力21、在人工智能的发展中，伦理原则和规范的制定至关重要。以下关于人工智能伦理原则的叙述，不正确的是（）A.应遵循公平、公正、透明和可解释的原则，确保人工智能系统的决策不带有偏见B.要保障人类的安全和福祉，避免人工智能对人类造成潜在的危害C.知识产权和隐私保护在人工智能伦理中不重要，可以忽略D.鼓励公众参与和监督人工智能的发展，促进社会对人工智能的信任22、人工智能中的强化学习算法可以分为基于值函数的方法和基于策略的方法。以下关于这两种方法的描述，不正确的是（）A.基于值函数的方法通过估计状态值或动作值来选择最优动作B.基于策略的方法直接学习策略函数，输出动作的概率分布C.基于值函数的方法和基于策略的方法不能结合使用，只能选择其一D.这两种方法各有优缺点，在不同的应用场景中表现不同23、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24、人工智能在能源管理领域有潜在应用。假设一个智能电网要利用人工智能优化电力分配，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析用户用电模式和需求，实现精准的电力调度B.预测电力负荷变化，提前做好发电和储能规划C.人工智能可以完全自主地管理电网，不需要人工干预和调控D.考虑可再生能源的波动性，优化能源组合，提高电网稳定性25、人工智能在气象预测中的应用可以提高预测的准确性和精细化程度。假设要开发一个能够预测局部地区短期天气变化的人工智能模型，需要考虑多种气象因素的相互作用。以下哪种模型架构和训练方法在处理这种复杂的时空数据方面表现更为出色？（）A.循环神经网络（RNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.门控循环单元（GRU）D.以上模型结合使用26、人工智能中的语音识别技术能够将人类的语音转换为文字。以下关于语音识别的叙述，不准确的是（）A.语音识别系统通常包括声学模型、语言模型和解码器等部分B.语音识别的准确率受到语音质量、口音和背景噪声等因素的影响C.语音识别技术已经非常完美，能够准确识别各种口音和语速的语音D.深度学习的应用显著提高了语音识别的性能和准确率27、在人工智能的目标检测任务中，假设图像中存在多个不同大小和形状的目标，且目标之间存在遮挡。以下哪种检测算法能够较好地应对这种复杂情况？（）A.FasterR-CNN，基于区域建议网络B.YOLO（YouOnlyLookOnce），一次性检测所有目标C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），多尺度检测D.以上都是28、人工智能在金融风险预测中具有应用潜力。假设要预测股票市场的波动，以下哪种数据来源可能对预测结果的准确性提升帮助最小？（）A.公司的财务报表B.社交媒体上的舆论C.历史天气数据D.宏观经济指标29、人工智能中的自动推理技术旨在让计算机能够自动进行逻辑推理和证明。假设要开发一个能够自动解决数学定理证明问题的系统，以下关于自动推理的描述，正确的是：（）A.现有的自动推理技术可以轻松解决所有复杂的数学定理证明问题B.自动推理系统只需要基于固定的推理规则，不需要学习和适应新的推理模式C.结合机器学习和符号推理的方法，可以提高自动推理系统的能力和灵活性D.自动推理在人工智能中的应用范围非常有限，没有实际价值30、在人工智能的语音识别任务中，为了提高在嘈杂环境下的识别准确率，以下哪种技术或方法可能会被重点研究和应用？（）A.声学模型的改进B.噪声抑制技术C.多模态信息融合D.以上都是二、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Python的OpenCV库，实现对图像的FAST角点检测。分析检测结果的准确性和实时性。2、（本题5分）利用Python的TensorFlow库，构建一个生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。设计生成器和判别器的网络结构，训练GAN并展示生成的图像效果。3、（本题5分）利用自然语言处理技术进行文本自动摘要生成，对学术论文进行概括，方便读者快速了解研究内容。4、（本题5分）利用PyTorch构建一个知识图谱嵌入模型，将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间。评估嵌入的效果和相似性计算的准确性。5、（本题5分）利用Python的TensorFlow库，构建一个深度强化学习模型，让智