九江學(xué)院《人機(jī)交互軟件》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在人工智能的文本摘要生成中，假設(shè)需要從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點(diǎn)？（）A.基于注意力機(jī)制的模型，關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析，直接輸出原文的前幾段2、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展。假設(shè)利用人工智能輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.人工智能可以分析醫(yī)學(xué)影像，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的病變B.基于大數(shù)據(jù)的人工智能模型能夠提供更準(zhǔn)確的診斷建議，但不能取代醫(yī)生的最終判斷C.人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用可以完全避免誤診和漏診的情況發(fā)生D.醫(yī)生和人工智能系統(tǒng)的合作可以提高醫(yī)療效率和質(zhì)量3、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。以下關(guān)于數(shù)據(jù)在人工智能中的作用的描述，不正確的是（）A.高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠幫助模型學(xué)習(xí)到更準(zhǔn)確和通用的模式B.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要步驟，可以減少噪聲和錯(cuò)誤C.即使數(shù)據(jù)量較少，通過巧妙的算法設(shè)計(jì)和模型架構(gòu)，也能訓(xùn)練出性能優(yōu)異的人工智能模型D.數(shù)據(jù)的標(biāo)注工作對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)非常重要，準(zhǔn)確的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果4、在開發(fā)一個(gè)能夠與人類進(jìn)行自然流暢對(duì)話的人工智能聊天機(jī)器人時(shí)，不僅要理解用戶的輸入，還要生成合理且富有邏輯的回復(fù)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，以下哪個(gè)方面的技術(shù)是至關(guān)重要的？（）A.語言模型的訓(xùn)練B.對(duì)話管理策略C.情感分析能力D.知識(shí)圖譜的構(gòu)建5、在人工智能的語音識(shí)別領(lǐng)域，假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同口音和背景噪聲下的語音識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于語音識(shí)別技術(shù)的描述，正確的是：（）A.語音識(shí)別系統(tǒng)只需要對(duì)清晰、標(biāo)準(zhǔn)的語音進(jìn)行訓(xùn)練，就能應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜情況B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的口音和噪聲樣本可以提高系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別能力C.語音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型，與語言模型無關(guān)D.現(xiàn)有的語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，無需進(jìn)一步改進(jìn)6、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說法，不正確的是（）A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性，減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合，共同為患者提供診斷服務(wù)7、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能安防的系統(tǒng)中，例如識(shí)別監(jiān)控視頻中的異常行為或可疑人員，以下哪種技術(shù)可能對(duì)于實(shí)時(shí)處理和準(zhǔn)確識(shí)別起到重要作用？（）A.快速目標(biāo)檢測(cè)算法B.高效的特征提取方法C.分布式計(jì)算框架D.以上都是8、人工智能中的多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合多種不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本、音頻等。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠同時(shí)理解視頻中的圖像內(nèi)容和音頻解說的系統(tǒng)，以下哪種多模態(tài)學(xué)習(xí)方法在整合和理解這些異構(gòu)數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)更為出色？（）A.早期融合B.晚期融合C.注意力機(jī)制D.混合融合9、在人工智能的自然語言生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型如GPT-3取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要使用預(yù)訓(xùn)練語言模型生成一篇新聞報(bào)道，以下哪個(gè)步驟是最重要的？（）A.選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型B.對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)C.設(shè)計(jì)輸入的提示信息D.評(píng)估生成的文本質(zhì)量10、人工智能中的機(jī)器翻譯是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)我們要將一段中文文本翻譯成英文，以下關(guān)于機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞匯的多義性B.語法結(jié)構(gòu)的差異C.文化背景的不同D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量已經(jīng)超越了人類翻譯11、人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域也有所涉足，例如音樂生成和圖像創(chuàng)作。以下關(guān)于人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中的描述，不正確的是（）A.可以根據(jù)給定的風(fēng)格和主題生成新的音樂作品和圖像B.人工智能創(chuàng)作的藝術(shù)作品具有獨(dú)特的創(chuàng)新性和表現(xiàn)力C.人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作中完全取代了人類藝術(shù)家的創(chuàng)造力和情感表達(dá)D.引發(fā)了關(guān)于藝術(shù)本質(zhì)和創(chuàng)造力的思考和討論12、在人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景中，比如醫(yī)療診斷領(lǐng)域，要開發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果和病史準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)，以下哪種因素可能起到?jīng)Q定性作用？（）A.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量B.算法的復(fù)雜度C.計(jì)算資源的多少D.模型的訓(xùn)練時(shí)間13、在人工智能的應(yīng)用開發(fā)中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量至關(guān)重要。假設(shè)要為圖像識(shí)別任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確和一致的標(biāo)注能夠提高模型的學(xué)習(xí)效果和泛化能力B.可以使用眾包平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，但需要進(jìn)行質(zhì)量控制C.數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作簡(jiǎn)單易做，不需要專業(yè)知識(shí)和技能D.標(biāo)注數(shù)據(jù)的多樣性和代表性對(duì)模型的性能有重要影響14、在人工智能的發(fā)展中，硬件的支持對(duì)于提高計(jì)算效率和性能至關(guān)重要。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型，需要快速處理海量的數(shù)據(jù)。以下哪種硬件架構(gòu)或設(shè)備在加速模型訓(xùn)練方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)？（）A.CPUB.GPUC.TPUD.FPGA15、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域，例如生成逼真的藝術(shù)作品或虛擬場(chǎng)景，以下哪種技術(shù)的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.玻爾茲曼機(jī)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的差異。2、（本題5分）談?wù)勅斯ぶ悄茉谥悄苷衅盖肋x擇中的策略。3、（本題5分）解釋詞向量表示方法，如Word2Vec和GloVe。三、操作題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)（SVM）算法對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，并通過調(diào)整核函數(shù)和參數(shù)來優(yōu)化分類效果，比較不同設(shè)置下的性能。2、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中的車輛檢測(cè)和車型分類。通過車輛特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確檢測(cè)和分類車輛。3、（本題5分）利用Python的OpenCV庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的FAST角點(diǎn)檢測(cè)。分析檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。4、（本題5分）運(yùn)用Python的Scikit-learn庫，實(shí)現(xiàn)層次聚類算法對(duì)客戶細(xì)分問題進(jìn)行處理。通過可視化聚類結(jié)果，為客戶細(xì)分提供決策支持。5、（本題5分）運(yùn)用自然語言生成技術(shù)，根據(jù)給定的故事開頭和一些關(guān)鍵詞，生成一段富有想象力的故事內(nèi)容。使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，如GPT-3，并對(duì)生成的故事進(jìn)行創(chuàng)造性和邏輯連貫性的評(píng)估。四、案例分析題（本大題共3個(gè)