南宁师范大学《智能合约开发技术（Ⅰ）》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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南宁师范大学
《智能合约开发技术（Ⅰ）》2023-2024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15个小题，每小题1分，共15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、在人工智能的自动驾驶道德决策中，假设车辆面临一个不可避免的碰撞场景，需要在保护车内乘客和避免伤害行人之间做出选择。以下哪种决策原则在伦理上更被接受？（ ）
A. 优先保护车内乘客的生命安全
B. 随机选择保护对象
C. 基于最大多数人的利益进行决策
D. 这是一个无法确定的道德困境，没有明确的决策原则

2、人工智能在自动驾驶领域有重要的应用。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，以下关于自动驾驶中的人工智能决策的描述，正确的是：（ ）
A. 自动驾驶汽车的决策完全依赖于预先设定的规则和算法，不具备自主学习和适应能力
B. 复杂的交通环境和意外情况不会对自动驾驶汽车的决策造成困难，因为其具有完美的感知和预测能力
C. 自动驾驶汽车在决策时需要综合考虑多种因素，如交通规则、行人行为和车辆状态等
D. 人类驾驶员的干预对自动驾驶汽车的决策没有任何帮助，反而可能导致系统混乱

3、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

4、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

5、在人工智能的对话系统中，需要实现自然流畅的交互。假设要开发一个客服机器人，以下关于对话系统的描述，正确的是：（ ）
A. 只要对话系统能够回答用户的问题，就不需要考虑回答的方式和语气
B. 对话系统可以完全理解用户的意图和情感，无需进一步的优化
C. 利用大规模的对话数据进行训练，并结合语义理解和生成技术，可以提高客服机器人的对话能力
D. 对话系统的性能不受语言多样性和文化差异的影响

6、在人工智能的自动驾驶场景中，车辆需要与周围的其他车辆和基础设施进行有效的通信和协作。假设要实现车辆之间的安全、高效的信息交互，以下哪种通信技术和协议在可靠性和低延迟方面表现最为突出？（ ）
A. 4G 通信
B. 5G 通信
C. 车联网专用短程通信（DSRC）
D. Wi-Fi 通信

7、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

8、人工智能在物流领域的应用能够提高物流效率和服务质量。以下关于人工智能在物流应用的叙述，不正确的是（ ）
A. 可以通过路径规划算法优化货物运输路线，降低运输成本
B. 利用图像识别技术实现货物的自动分拣和识别
C. 人工智能在物流领域的应用面临数据安全和隐私保护等挑战
D. 物流领域对人工智能技术的需求不高，传统的管理方法已经足够满足需求

9、人工智能在智能推荐系统中发挥着关键作用。假设一个电商平台要利用人工智能为用户提供个性化推荐，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 通过分析用户的浏览历史、购买行为等数据，了解用户的兴趣偏好
B. 利用协同过滤算法可以找到与目标用户相似的其他用户，进行推荐
C. 深度学习模型能够捕捉复杂的用户行为模式，提供更精准的推荐
D. 智能推荐系统能够完全满足用户的所有需求，不需要用户进一步筛选和选择

10、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

11、人工智能在智能客服领域的应用越来越广泛。假设要构建一个能够回答用户各种问题的智能客服系统，需要考虑以下几个方面。以下关于提高回答准确性的方法，哪一项是最重要的？（ ）
A. 建立一个庞大的知识库，涵盖各种常见问题和答案
B. 运用自然语言生成技术，生成更加自然流畅的回答
C. 不断收集用户的反馈，对系统进行优化和改进
D. 使用多种语言模型进行融合，提高回答的多样性

12、人工智能中的自动推理技术在逻辑证明、问题求解等方面发挥着作用。假设我们要证明一个复杂的数学定理，使用自动推理系统。那么，关于自动推理，以下哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以基于逻辑规则和已知事实进行推导
B. 能够处理不确定和模糊的信息
C. 对于复杂问题可能会面临计算复杂性的挑战
D. 其结果的正确性完全依赖于输入的前提和规则的准确性

13、人工智能在教育领域的应用逐渐增多，例如个性化学习、智能辅导系统等。以下关于人工智能在教育领域应用的说法，错误的是（ ）
A. 可以根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习路径和资源推荐
B. 能够实时监测学生的学习状态，及时给予反馈和指导
C. 人工智能在教育领域的应用可以完全取代教师的作用，实现教育的自动化
D. 有助于提高教育的效率和质量，但也需要关注学生的隐私和数据安全问题

14、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

15、在人工智能的语音合成任务中，假设要生成自然流畅且富有情感的语音，以下关于模型训练的方法，哪一项是不正确的？（ ）
A. 使用大量的语音数据进行训练，包括不同的口音和情感
B. 引入情感标签，让模型学习不同情感下的语音特征
C. 只训练模型生成单一的语音风格，以保证一致性
D. 结合声学模型和语言模型，提高语音合成的质量

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）解释组合优化问题的类型和算法。

2、（本题5分）解释自动驾驶中的伦理困境和决策原则。

3、（本题5分）简述人工智能在智能培训课程设计中的技术。

4、（本题5分）解释人工智能在城市规划中的影响。

三、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，实现对图像的模板匹配。给定一个模板图像，在目标图像中搜索匹配的区域，展示匹配结果和匹配度。

2、（本题5分）运用自然语言处理技术进行文本分类，如将新闻文章分为不同的类别，选择合适的模型和特征工程方法。

3、（本题5分）利用 PyTorch 构建一个变分自编码器（VAE），对音乐频谱数据进行生成和重构。分析生成的音乐片段的相似度和创新性，调整模型参数以获得更具表现力的音乐生成效果。

4、（本题5分）利用 Scikit-learn 中的随机森林算法，对客户的购买行为数据进行预测，判断客户是否会购买某一产品。分析特征的重要性，评估模型的性能指标。

5、（本题5分）基于 Python 的 OpenCV 库和深度学习框架，实现一个实时的动物种类识别系统。能够在野外环境中通过摄像头实时识别出常见的动物种类，并给出相关的信息介绍。

四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）剖析某智能民间音乐文化产业发展策略制定系统中人工智能的策略科学性和可持续性。

2、（本题10分）研究一个基于人工智能的房地产价格评估模型，评估其可靠性和影响因素。

3、（本题10分）考察一个基于人工智能的智能金融风险评估系统，讨论其在贷款审批和投资决策中的作用。

4、（本题10分）分析一个利用人工智能进行智能书法人才培养辅助系统，探讨其如何辅助书法人才的成长。

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