杭州医学院《机器人学引论》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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杭州医学院《机器人学引论》
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、在人工智能的自动驾驶伦理问题中，假设一辆自动驾驶汽车面临不可避免的碰撞，必须在保护车内乘客和避免撞到行人之间做出选择。以下关于这种伦理困境的解决方法，哪一项是最具争议的？（ ）
A. 优先保护车内乘客的生命安全，因为他们是车辆的使用者
B. 随机做出选择，将命运交给概率
C. 设计算法，根据具体情况（如行人的数量、年龄等）进行权衡
D. 完全由汽车制造商决定默认的选择策略，用户无法干预

2、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体在环境中做出最优决策。假设一个智能体正在通过强化学习算法学习玩一款复杂的游戏，以下关于强化学习过程的描述，正确的是：（ ）
A. 智能体在学习过程中只需要随机尝试不同的动作，就能快速找到最优策略
B. 奖励函数的设计对智能体的学习效果没有显著影响，只要有奖励就行
C. 智能体能够通过与环境的不断交互和试错，逐渐优化自己的策略以获得更高的累计奖励
D. 强化学习不需要考虑环境的动态变化和不确定性，只关注当前的动作和奖励

3、自然语言处理是人工智能的重要领域之一，涉及到文本分类、机器翻译等多个任务。假设要构建一个能够自动将英语文章翻译成中文的系统，需要考虑语言的语法、语义和上下文等复杂因素。以下哪种技术或方法在机器翻译中能够更好地捕捉语言的长距离依赖关系和语义表示？（ ）
A. 基于规则的翻译方法
B. 统计机器翻译
C. 神经机器翻译（NMT）
D. 词袋模型

4、在人工智能的应用场景中，比如医疗诊断领域，要开发一个能够根据患者的症状、检查结果和病史准确预测疾病的系统。为了实现高精度的预测，以下哪种因素可能起到决定性作用？（ ）
A. 数据的质量和数量
B. 算法的复杂度
C. 计算资源的多少
D. 模型的训练时间

5、在人工智能的发展过程中，可解释性是一个重要的问题。假设一个深度学习模型在医疗诊断中做出了关键决策，但无法解释其决策的依据。这可能会带来哪些潜在的风险？（ ）
A. 医生可能无法信任模型的结果
B. 模型的准确率可能会下降
C. 模型的训练时间可能会增加
D. 模型的复杂度可能会降低

6、在一个利用人工智能进行能源管理的系统中，例如优化建筑物的能源消耗或电网的调度，以下哪个方面的考虑可能是至关重要的？（ ）
A. 实时数据采集和处理
B. 精准的预测模型
C. 多目标优化策略
D. 以上都是

7、机器学习是人工智能的重要分支，其中监督学习是一种常见的学习方式。以下关于监督学习的描述，不正确的是（ ）
A. 监督学习需要有标记的训练数据，即输入数据和对应的期望输出
B. 常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等
C. 监督学习的目标是通过学习训练数据中的模式和规律，对新的未知数据进行准确的预测或分类
D. 监督学习只能处理数值型数据，对于文本、图像等非数值型数据无法处理

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、人工智能在医疗领域的应用越来越广泛，例如疾病诊断和医疗影像分析。假设一个基于人工智能的医疗诊断系统正在研发中，以下关于该系统的描述，正确的是：（ ）
A. 只要输入足够多的病例数据，该系统就能准确诊断所有疾病，无需医生干预
B. 该系统可以完全替代医生的经验和判断，因为人工智能算法更加精确
C. 虽然人工智能可以提供辅助诊断，但医生的专业知识和临床经验仍然至关重要
D. 人工智能医疗诊断系统的准确性不受数据质量和多样性的影响

10、在人工智能的知识表示方法中，语义网络和框架表示是常见的方式。假设我们要构建一个关于动物分类的知识系统，以下关于这两种表示方法的说法，哪一项是正确的？（ ）
A. 语义网络更适合表示结构化的、层次分明的知识
B. 框架表示难以处理知识的不确定性和模糊性
C. 语义网络难以表达复杂的对象及其关系
D. 框架表示在知识的扩展和更新方面较为困难

11、人工智能在艺术创作领域也有一定的应用。假设要使用人工智能生成音乐或绘画作品。以下关于人工智能在艺术创作中的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以为艺术家提供灵感和创意，辅助艺术创作过程
B. 生成的作品具有独特的风格和创意，完全可以与人类艺术家的作品媲美
C. 人工智能艺术创作仍然需要人类艺术家的指导和审美判断
D. 引发了关于艺术定义和创作本质的思考和讨论

12、在人工智能的伦理和社会影响方面，存在许多值得关注的问题。假设人工智能系统在招聘过程中被用于筛选候选人，以下关于这种应用的说法，哪一项是需要谨慎考虑的？（ ）
A. 可以完全避免人为的偏见和不公平
B. 可能会因为数据偏差导致某些群体受到不公平对待
C. 其决策结果应该无条件被接受和执行
D. 不需要对其进行监管和评估

13、在人工智能的语音合成任务中，要生成自然流畅且富有情感的语音。假设需要模拟不同人的声音特点和情感表达，以下哪种技术或方法是关键的？（ ）
A. 基于深度学习的语音合成模型，学习语音特征
B. 使用固定的语音模板，进行简单组合
C. 随机生成语音的音调和语速
D. 不考虑情感因素，只生成清晰的语音

14、人工智能在图像识别领域取得了显著的成果。假设要开发一个能够识别水果种类的图像识别系统，需要考虑多种因素。以下关于图像数据预处理的步骤，哪一项是最关键的？（ ）
A. 对图像进行裁剪和旋转，以统一图像的大小和方向
B. 将图像转换为灰度图像，减少数据量
C. 对图像进行增强和去噪处理，提高图像质量
D. 随机打乱图像的顺序，增加数据的多样性

15、人工智能在教育领域有着潜在的应用价值。假设要开发一个个性化的学习系统。以下关于人工智能在教育中的应用描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以根据学生的学习情况和特点，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. 人工智能教育系统可以完全取代教师的角色，实现自主学习
D. 有助于发现学生的学习问题和知识漏洞，提高教学效果

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）说明模拟退火算法的工作机制。

2、（本题5分）说明人工智能在社会舆论监测和引导中的方法。

3、（本题5分）解释人工智能在循环经济和资源回收中的作用。

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，实现对图像的边缘检测。加载一张图像，使用 Canny 边缘检测算法处理图像，展示处理前后的图像效果，并分析边缘检测的效果和参数的影响。

2、（本题5分）利用 Python 的 PyTorch 库，构建一个基于注意力机制的 Transformer 模型，对长篇小说进行章节内容的自动摘要生成。对比不同的注意力机制和训练策略对生成效果的影响。

3、（本题5分）利用 Python 的 Keras 库，实现一个基于门控循环单元（GRU）的自然语言处理模型，用于情感分析。对大量的影评数据进行训练，判断影评的情感倾向是积极还是消极。

4、（本题5分）运用 Python 的 Keras 库，构建一个多层感知机（MLP）模型，对 MNIST 数据集进行数字识别。使用批量归一化（Batch Normalization）和Dropout 技术提高模型的泛化能力，比较不同网络结构下的性能。

5、（本题5分）利用 Scikit-learn 中的逻辑回归算法，对电商用户的购买行为进行预测，判断用户是否会购买某一类商品。分析用户的历史购买数据、浏览记录和个人信息等特征，评估模型的预测能力和对不同用户群体的适应性。

四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）分析一个基于人工智能的陶艺制作辅助系统，探讨其造型设计和工艺优化能力。

2、（本题10分）考察一个基于人工智能的智能音乐制作资源管理系统，讨论其如何优化音乐制作资源的配置。

3、（本题10分）研究一个使用人工智能的智能舞蹈人才选拔系统，分析其如何从众多候选人中挑选优秀舞蹈人才。

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