嘉应学院《区块链技术及运用》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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嘉应学院《区块链技术及运用》
2023-2024学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、在人工智能的图像识别领域，除了卷积神经网络，还有其他一些方法和技术。假设我们要对卫星图像中的地物进行分类，以下哪种方法可能会与卷积神经网络结合使用，以提高分类效果？（ ）
A. 支持向量机
B. 决策树
C. 聚类分析
D. 以上都有可能

2、人工智能在交通领域的应用包括智能交通管理、自动驾驶等。假设一个城市要实施智能交通系统。以下关于人工智能在交通中的应用描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 通过分析交通流量数据，优化信号灯控制，减少拥堵
B. 自动驾驶汽车可以提高交通安全，降低人为因素导致的事故发生率
C. 智能交通系统能够完全解决城市的交通问题，无需其他基础设施的改进
D. 利用人工智能预测交通需求，合理规划公共交通线路和站点

3、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

4、图像识别是人工智能的常见应用之一。假设要开发一个能够准确识别各种动物的图像识别系统，以下关于图像识别技术的描述，正确的是：（ ）
A. 仅仅依靠像素级的特征提取就能实现高精度的图像识别，无需考虑对象的形状和结构
B. 深度学习模型在图像识别中总是能够自动学习到最有效的特征，无需人工干预特征设计
C. 对于复杂的图像场景，传统的图像识别方法比基于深度学习的方法更具优势
D. 图像识别系统的性能不受图像质量、光照条件和拍摄角度等因素的影响

5、强化学习是人工智能中的一个重要领域，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在一个充满障碍物的房间里找到通往目标位置的路径，同时避免碰撞。在这种情况下，以下关于强化学习的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 智能体通过随机尝试不同的动作来学习最优策略
B. 奖励函数的设计对学习效果没有太大影响
C. 强化学习不需要考虑环境的动态变化
D. 一旦训练完成，智能体在新的环境中无需重新学习就能表现良好

6、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

7、在人工智能的图像识别任务中，对抗样本的存在对模型的安全性构成威胁。假设一个图像识别模型容易受到对抗样本的攻击，导致错误的分类结果。以下哪种方法在提高模型对对抗样本的鲁棒性方面最为有效？（ ）
A. 数据增强
B. 模型正则化
C. 对抗训练
D. 以上方法综合运用

8、当利用人工智能技术进行股票市场的预测时，需要综合考虑多种因素，如公司财务数据、宏观经济指标、市场情绪等。在这种复杂的场景下，以下哪种人工智能方法可能具有较大的潜力？（ ）
A. 基于规则的专家系统 B. 强化学习 C. 遗传算法 D. 模糊逻辑

9、当利用人工智能进行舆情监测和分析，及时了解公众对某一事件或话题的看法和情绪倾向，以下哪种数据来源和分析手段可能是有效的？（ ）
A. 社交媒体数据和情感分析
B. 新闻评论数据和主题建模
C. 网络搜索数据和趋势预测
D. 以上都是

10、假设要开发一个能够辅助医生进行疾病诊断的人工智能系统，需要整合多种医疗数据，如病历、影像、检验报告等。在这个过程中，以下哪个环节可能是最具挑战性的？（ ）
A. 数据的清洗和预处理
B. 多模态数据的融合
C. 模型的训练和优化
D. 模型的解释和可信赖性

11、人工智能在教育领域有着创新应用。假设要开发一个自适应学习系统，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 根据学生的学习进度和表现，动态调整学习内容和难度
B. 利用情感分析技术了解学生的学习情绪，提供相应的激励和支持
C. 人工智能驱动的教育系统可以完全替代教师的角色，实现自主学习
D. 结合虚拟现实和增强现实技术，创造沉浸式的学习体验

12、在人工智能的语音识别任务中，环境噪声和口音的多样性会影响识别效果。假设要开发一个能够在嘈杂环境和多种口音下准确识别语音的系统，以下哪种技术或方法在提高系统的适应性方面最为关键？（ ）
A. 声学模型的优化
B. 语言模型的融合
C. 多模态信息的利用
D. 以上方法结合使用

13、在人工智能的研究中，算法的选择和优化至关重要。以下关于人工智能算法的叙述，不正确的是（ ）
A. 不同的算法适用于不同的问题和数据特点，需要根据具体情况进行选择
B. 算法的优化可以提高计算效率和模型性能，例如通过调整参数、使用更高效的计算框架等
C. 新的算法不断涌现，但传统的算法在某些情况下仍然具有不可替代的优势
D. 一旦选择了一种算法，就不能再进行更改和优化，否则会影响模型的稳定性

14、人工智能在社交媒体的内容管理中发挥作用。假设一个社交媒体平台要利用人工智能过滤不良信息，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于自然语言处理技术和机器学习算法，识别不良内容
B. 不断学习和更新不良信息的模式，提高过滤的准确性
C. 人工智能过滤系统能够完全杜绝不良信息的出现，无需人工监督
D. 平衡过滤的严格程度和用户体验，避免误判正常内容

15、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

16、在人工智能的自动驾驶伦理问题中，例如在面临不可避免的事故时如何做出决策，以下哪种思考角度和原则可能是需要被考虑的？（ ）
A. 功利主义原则 B. 道义论原则 C. 权利主义原则 D. 以上都是

17、在人工智能的目标检测任务中，假设要在图像中准确检测出多个不同类别的物体，以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于传统特征的目标检测算法在复杂场景下的性能优于深度学习算法
B. 深度学习的目标检测算法，如 Faster R-CNN，能够实现高精度的检测
C. 目标检测算法的性能只取决于模型的复杂度，与训练数据无关
D. 所有的目标检测算法都能够实时处理视频中的目标检测任务

18、在人工智能的模型评估中，除了准确率和召回率等常见指标，以下哪种指标对于衡量模型的性能也很重要？（ ）
A. F1 值，综合考虑准确率和召回率
B. 均方误差，用于回归问题
C. 混淆矩阵，详细展示分类结果
D. 以上都是

19、在一个利用人工智能进行自动化文本分类的项目中，例如将新闻文章分类为不同的主题，为了提高分类的准确性，以下哪种措施可能是有效的？（ ）
A. 增加训练数据的多样性
B. 选择更复杂的分类算法
C. 对文本进行更精细的预处理
D. 以上都是

20、在人工智能的异常检测任务中，例如检测网络中的异常流量或金融交易中的欺诈行为。假设正常数据的模式较为复杂，而异常数据相对较少且具有多样性。以下哪种方法在这种情况下更适合进行异常检测？（ ）
A. 基于统计的方法，设定阈值判断异常
B. 无监督学习方法，自动发现异常模式
C. 监督学习方法，使用有标注的异常数据进行训练
D. 人工检查所有数据，识别异常

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）解释人工智能在智能仓储任务分配中的技术。

2、（本题5分）说明卷积神经网络在图像识别中的应用。

3、（本题5分）解释人工智能在财务管理中的作用。

4、（本题5分）简述人工智能在智能客服中的实现方式。

5、（本题5分）解释人工智能在智能绩效数据分析中的方法。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）考察一款智能交通管理系统中人工智能的运用，如交通流量预测和信号灯控制。

2、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能电影推荐系统，讨论其推荐准确性和对观众观影选择的影响。

3、（本题5分）考察某智能酒店预订系统中人工智能的价格动态调整策略和客户满意度影响。

4、（本题5分）考察一个基于人工智能的智能绘画教学反馈系统，讨论其如何针对学生作品提供改进意见。

5、（本题5分）以某智能传统民间艺术作品数字化保护系统为例，探讨人工智能在数据采集和存储方面的应用。

四、操作题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）借助遗传算法优化一个机器人的控制参数，使其能够更好地执行特定任务，如抓取物体或行走。

2、（本题10分）在 Python 中，运用免疫算法解决一个优化问题。定义抗原、抗体和免疫操作，展示算法的收敛过程和优化结果。

3、（本题10分）利用 Python 中的 OpenCV 库，实现对视频中的目标行为分析，例如判断目标是静止、移动还是有特定的动作模式。

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