2025年秋人教版初中信息科技人工智能专册第一学期期末知识点复习卷及答案

2025年秋人教版初中信息科技人工智能专册第一学期期末知识点复习卷及答案选择题（本大题共15小题，每小题2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）下列应用中，不属于人工智能技术应用的是（）A.智能语音助手实现语音拨号B.手机计算器进行加减乘除运算C.人脸识别门禁系统验证身份D.智能推荐系统推送感兴趣的内容关于人工智能的定义，下列说法最准确的是（）A.人工智能就是机器人B.人工智能是能模拟人类智能行为的技术C.人工智能只能处理文本信息D.人工智能不需要技术支持就能实现下列不属于人工智能实现方式的是（）A.规则推理B.机器学习C.人工手动输入结果D.深度学习人工智能技术基础中，用于处理和分析数据的核心技术是（）A.数据存储技术B.数据挖掘技术C.网络传输技术D.硬件制造技术文本处理的基本单位不包括（）A.字符B.词语C.句子D.图像像素统计与文本生成的核心是通过分析文本的（）来生成新文本A.字数多少B.统计规律C.排版格式D.字体样式文本的语义编码的主要目的是（）A.让计算机理解文本的含义B.增加文本的字数C.改变文本的格式D.加密文本内容在文本生成中，注意力机制的作用是（）A.让计算机专注于文本的某一部分进行处理B.减少文本生成的时间C.增加文本的趣味性D.降低文本的复杂度下列哪项不属于文本生成的影响因素（）A.训练数据的质量B.模型的参数设置C.文本的排版方式D.生成的长度要求图像特征的提取不包括对图像的（）特征的提取A.颜色B.形状C.像素大小D.纹理图像风格迁移技术的核心是（）A.改变图像的内容B.保留图像内容，迁移艺术风格C.缩小图像的尺寸D.增加图像的亮度下列属于图像生成方式的是（）A.用相机拍摄照片B.手动用画图软件绘制图像C.基于生成模型生成全新图像D.扫描纸质图片根据文字生成图像时，计算机首先需要（）A.理解文字描述的内容B.确定图像的尺寸C.选择图像的颜色D.调整图像的清晰度声音的智能生成不包括以下哪种应用（）A.文字转语音B.模拟歌手演唱C.修复受损的音频D.播放已录制的音乐视频的智能生成与图像、声音智能生成的关系是（）A.仅依赖图像生成技术B.仅依赖声音生成技术C.是图像生成与声音生成技术的结合与延伸D.与两者无关填空题（本大题共10小题，每空1分，共20分）人工智能的英文缩写是________，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的________的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。我们身边的人工智能应用十分广泛，例如________、________等（至少填写2个）。机器学习是人工智能的核心技术之一，它主要分为________学习、________学习和强化学习三大类。文本处理中，将词语转化为计算机可识别的向量形式，这一过程属于________编码的核心环节。统计与文本生成中，常用的方法是通过构建________模型，分析文本中词语出现的概率规律。图像风格迁移中，需要输入两张图像，分别是________图像和________图像。基于生成对抗网络（GAN）的图像生成，主要由________网络和________网络相互作用完成。声音的智能生成中，计算机需要先对声音信号进行________处理，再通过模型生成新的声音信号。视频的智能生成本质上是________序列的生成，同时需要实现图像与声音的________同步。人工智能技术在带来便利的同时，也可能面临________、________等问题（至少填写2个）。判断题（本大题共10小题，每小题1分，共10分。正确的打“√”，错误的打“×”）人工智能技术已经完全超越了人类智能。（）深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来源于人脑的神经网络结构。（）文本的语义编码越复杂，生成的文本质量越高。（）注意力机制是文本生成领域特有的技术，不能应用于图像生成。（）图像特征的提取是图像智能处理的基础，直接影响后续处理效果。（）用文字生成图像时，生成的图像必须与文字描述完全一致，没有任何差异。（）声音的智能生成技术可以模拟不同人的音色和语气。（）视频的智能生成只能基于现有视频片段进行拼接，不能生成全新内容。（）人工智能的实现方式中，规则推理适用于逻辑清晰、规则明确的场景。（）训练数据的质量和数量对人工智能模型的性能没有影响。（）简答题（本大题共4小题，每小题5分，共20分）简要说明人工智能的技术基础主要包括哪些方面。简述统计与文本生成的基本流程。举例说明图像的风格迁移技术在生活中的应用场景。简要分析声音智能生成与文本智能生成之间的联系。综合应用题（本大题共2小题，第1题8分，第2题12分，共20分）某同学想利用人工智能技术生成一篇关于“校园秋天”的短文，请结合文本生成的相关知识，为他设计一个简要的生成方案，包括需要考虑的影响因素、关键步骤等。随着人工智能技术的发展，图像、声音与视频的智能生成技术被广泛应用。请回答以下问题：简述根据文字生成视频的大致流程。（4分）分析这类智能生成技术可能带来的积极影响和潜在风险。（8分）参考答案选择题（每小题2分，共30分）1.B2.B3.C4.B5.D6.B7.A8.A9.C10.C11.B12.C13.A14.D15.C填空题（每空1分，共20分）1.AI；智能2.示例：智能扫地机器人、智能翻译机、自动驾驶汽车（任选2个）3.监督；无监督4.语义5.语言统计6.内容；风格7.生成；判别8.数字化9.图像；时序10.示例：隐私泄露、虚假信息传播、就业结构变化（任选2个）判断题（每小题1分，共10分）1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.×简答题（每小题5分，共20分）人工智能的技术基础主要包括：数据基础（高质量、大规模的数据是模型训练的前提）；算法基础（如机器学习算法、深度学习算法等，是实现智能的核心）；计算基础（强大的算力支持，保障模型训练和推理的效率）；硬件基础（如GPU、专用AI芯片等，为技术实现提供硬件支撑）。（答出4点及以上得满分，意思对即可）统计与文本生成的基本流程：①数据收集与预处理（收集大量相关文本数据，进行清洗、分词等处理）；②统计规律分析（构建语言统计模型，分析词语出现的频率、共现关系等规律）；③生成文本（基于统计模型，按照一定规则生成符合规律的新文本）；④优化调整（对生成的文本进行评估，调整模型参数以提升生成质量）。（答出核心步骤，逻辑清晰得满分，意思对即可）示例：①艺术创作领域，将普通照片转化为油画、水彩画等艺术风格的作品；②影视制作领域，为影片特定片段赋予独特的艺术风格，提升视觉效果；③日常娱乐领域，用户通过APP将自己的照片转化为动漫风格、古风风格等，用于社交分享。（答出2个及以上合理示例，意思对即可得满分）声音智能生成与文本智能生成的联系：①输入关联：声音智能生成的很多场景（如文字转语音）需要以文本作为输入基础，先通过文本智能处理理解文本含义和语气；②技术互通：两者都依赖于机器学习、深度学习等核心技术，模型训练的思路和方法有相通之处；③应用协同：在很多综合应用中（如智能视频生成、智能播报），需要文本生成技术生成脚本，再通过声音生成技术转化为语音，实现协同应用。（答出3点及以上，意思对即可得满分）综合应用题（共20分）生成方案：①明确生成需求（确定短文的字数、语气风格（如抒情、写实）、核心内容（如校园的景物、师生活动等））；②选择合适的训练数据（收集与“校园”“秋天”相关的优质文本，如散文、诗歌片段等）；③选择文本生成模型（基于统计模型或深度学习模型，若追求质量可选择带注意力机制的模型）；④设置生成参数（确定生成长度、采样方式等）；⑤生成初稿并优化（结合文本生成的影响因素，对初稿进行修改调整，确保内容贴合主题、语句通顺、符合风格要求）。（答出关键环节，逻辑清晰得8分，意思对即可）（1）根据文字生成视频的大致流程：①文字理解（对输入的文字描述进行语义编码，理解内容、场景、人物动作、语气等信息）；②图像生成（基于文字理解的结果，生成视频所需的关键帧图像或连续图像序列）；③声音生成（根据文字内容和场景需求，生成对应的语音、背景音乐或音效）；④合成与同步（将生成的图像序列和声音进行时序同步，合成完整的视频文件）；⑤优化输出（对生成的视频进行质量评估，调整图像清晰度、声音协调性等）。（答出核心步骤，逻辑清晰得4分，意思对即可）（2）积极影响：①创作赋能：降低创作门槛，让普通用户也能快速生成图像、视频等内容，激发创作热情；②效率提升：在影视制作、广告设计等领域，大幅缩短内容制作周期，降低制作成本；③行业创新：推动传媒、娱乐、