福建理工大学《智能信息处理》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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福建理工大学《智能信息处理》2024-2025学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

一、单选题（本大题共15个小题，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．）
1、人工智能中的智能代理能够自主地感知环境、做出决策并执行动作。假设一个智能代理在游戏中与其他玩家交互。以下关于智能代理的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 智能代理可以通过学习和经验积累来改进自己的策略
B. 它能够根据环境的变化实时调整自己的行为，以达到目标
C. 智能代理的决策完全基于预设的规则，无法从环境中学习和适应
D. 多个智能代理之间可以通过协作或竞争来实现更复杂的任务

2、人工智能中的知识图谱是一种结构化的知识表示方法。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下哪个方面是需要重点考虑的？（ ）
A. 事件的时间顺序
B. 事件的参与者
C. 事件的影响力评估
D. 以上都是

3、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

4、在人工智能的发展中，算力的需求不断增长。假设要训练一个大型的人工智能模型，以下关于算力的描述，正确的是：（ ）
A. 普通的个人电脑就能够满足训练大型人工智能模型的算力需求
B. 算力的提升主要依赖硬件的改进，软件优化的作用不大
C. 云计算平台可以提供强大的算力支持，帮助研究人员和企业训练复杂的人工智能模型
D. 算力的增长对人工智能模型的性能提升没有实质性的帮助

5、知识图谱是人工智能的重要技术之一。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 知识图谱可以整合各种来源的历史信息，形成结构化的知识表示
B. 实体识别和关系抽取是构建知识图谱的关键步骤
C. 知识图谱可以通过推理和查询，回答关于历史事件的复杂问题
D. 一旦构建完成，知识图谱不需要更新和维护，就能始终提供准确的信息

6、人工智能中的多模态学习旨在融合多种不同类型的数据，如图像、文本和音频。假设要开发一个能够同时理解图像和文本内容的系统，以下哪个挑战是最突出的？（ ）
A. 数据的标注和对齐
B. 模型的训练效率
C. 不同模态数据的特征提取
D. 模型的可扩展性

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、强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设有一个机器人需要通过学习在复杂的环境中行走，并且根据行走的效果获得奖励或惩罚。以下关于强化学习的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 智能体通过不断尝试和错误来改进策略
B. 奖励信号对于智能体的学习至关重要
C. 强化学习不需要对环境进行建模
D. 智能体的最终目标是最大化累积奖励

9、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

10、假设在一个智能交通系统中，需要利用人工智能算法来优化交通信号灯的控制，以减少交通拥堵和提高道路通行效率。考虑到实时交通流量的变化和复杂的道路网络，以下哪种技术可能是核心？（ ）
A. 深度学习预测交通流量
B. 传统的数学优化算法
C. 基于案例的推理
D. 蒙特卡罗模拟

11、人工智能中的计算机视觉技术能够让计算机理解和分析图像和视频内容。以下关于计算机视觉的描述，不准确的是（ ）
A. 目标检测、图像分类和语义分割是计算机视觉中的常见任务
B. 计算机视觉技术可以应用于自动驾驶、安防监控和工业检测等领域
C. 计算机视觉系统的性能完全取决于所使用的硬件设备，算法的优化作用不大
D. 深度学习算法的出现极大地推动了计算机视觉技术的发展

12、假设要开发一个能够在复杂环境中自主导航的智能机器人，例如在仓库中搬运货物，以下哪个模块对于机器人的决策和行动至关重要？（ ）
A. 环境感知模块 B. 路径规划模块 C. 运动控制模块 D. 以上都是

13、人工智能中的情感识别不仅可以应用于人类的情感分析，还可以用于动物的行为研究。假设我们要通过动物的行为来判断其情感状态，以下关于动物情感识别的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 动物的情感表达和人类完全相同
B. 可以直接使用人类情感识别的模型和方法
C. 需要结合动物的生理特征和行为模式进行分析
D. 动物的情感识别没有实际应用价值

14、在人工智能的智能客服应用中，需要快速准确地回答用户的问题。假设用户的问题类型多样，包括咨询、投诉、技术问题等。为了提高智能客服的回答质量和效率，以下哪种技术或策略是重要的？（ ）
A. 建立大规模的问题库和标准答案
B. 运用自然语言生成技术生成回答
C. 引导用户提出更简单的问题
D. 对复杂问题直接拒绝回答

15、在人工智能的发展中，数据的质量和数量对模型的性能有着重要影响。假设我们要训练一个用于预测股票价格的模型，以下关于数据的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 越多的数据一定能带来越好的模型性能
B. 数据中的噪声和错误对模型影响不大
C. 数据的分布和代表性比数量更重要
D. 不需要对数据进行预处理和清洗

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）简述计算机视觉的研究内容和应用。

2、（本题5分）解释人工智能在智能企业文化建设评估中的方法。

3、（本题5分）简述循环神经网络在自然语言处理中的作用。

三、操作题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）运用 Python 中的 OpenCV 库，实现对图像中的文字识别，使用深度学习模型或传统的图像处理方法，提高文字识别的准确率。

2、（本题5分）使用 Python 的 PyTorch 框架，构建一个双向 LSTM 模型，用于文本分类任务，比较与单向 LSTM 的性能差异。

3、（本题5分）运用深度学习框架构建一个自然语言问答系统，支持复杂问题的回答和推理，提高回答的准确性和深度。

4、（本题5分）借助 TensorFlow 实现一个语音情感识别模型，对人的语音中的情感状态进行判断，如高兴、悲伤、愤怒等。提取语音的声学特征，训练模型并在实际的语音数据上进行测试，评估模型的识别准确率和鲁棒性。

5、（本题5分）运用 Python 中的 OpenCV 库，实现对多摄像头视频的同步处理和分析，例如检测不同视角下的同一目标。

四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）分析一个利用人工智能进行智能瑜伽姿势指导系统，探讨其如何通过图像识别纠正姿势。

2、（本题10分）分析一个利用人工智能进行智能舞蹈动作编排系统，探讨其如何根据音乐和主题生成舞蹈动作。

3、（本题10分）考察一个基于人工智能的智能音乐旋律创作辅助系统，讨论其如何辅助创作音乐旋律。

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