沈阳药科大学《智能机器人》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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沈阳药科大学《智能机器人》2024-2025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

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、人工智能在医疗影像诊断中的应用不断发展。以下关于人工智能在医疗影像诊断应用的说法，不正确的是（ ）
A. 能够辅助医生更快速、准确地检测病变和异常
B. 可以提高诊断的一致性和重复性，减少人为误差
C. 人工智能的诊断结果可以完全替代医生的专业判断
D. 需要与医生的临床经验和专业知识相结合，共同为患者提供诊断服务

2、人工智能中的联邦学习技术旨在保护数据隐私的同时实现模型训练。假设多个机构想要联合训练一个人工智能模型，同时保护各自的数据隐私，以下关于联邦学习的描述，正确的是：（ ）
A. 联邦学习可以在不共享原始数据的情况下，直接合并各机构的模型参数进行训练
B. 联邦学习过程中不存在通信开销和安全风险
C. 采用加密技术和模型参数交换的方式，联邦学习能够在保护数据隐私的前提下协同训练模型
D. 联邦学习只适用于小规模的数据和简单的模型，对于大规模和复杂的任务不适用

3、人工智能在气象预测中的应用具有挑战性。假设要利用人工智能模型预测未来几天的天气情况，以下关于数据预处理的步骤，哪一项是最重要的？（ ）
A. 对气象数据进行标准化处理，使其具有相同的量纲
B. 去除异常值和缺失值，保证数据的质量
C. 对数据进行降维处理，减少计算量
D. 随机打乱数据的顺序，增加数据的随机性

4、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术。以下关于联邦学习的说法，不正确的是（ ）
A. 联邦学习可以在保护数据隐私的前提下，实现多个参与方之间的模型训练和共享
B. 解决了数据在不同机构之间难以流通和共享的问题
C. 联邦学习的通信开销较大，限制了其在大规模数据上的应用
D. 联邦学习技术已经非常成熟，不存在任何技术挑战和安全风险

5、人工智能中的迁移学习方法可以提高模型的泛化能力。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型应用于特定领域的图像识别任务，以下关于迁移学习的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以将预训练模型的参数作为初始值，在新数据上进行微调
B. 能够利用已有的知识和特征，减少在新任务上的数据标注和训练时间
C. 迁移学习在任何情况下都能显著提高新任务的模型性能
D. 需要根据新任务的特点选择合适的预训练模型和迁移策略

6、人工智能中的联邦学习可以在保护数据隐私的前提下进行模型训练。假设多个机构想要合作训练一个模型，但又不想共享原始数据，以下哪个技术是联邦学习的核心？（ ）
A. 加密通信
B. 模型参数的加密共享和聚合
C. 分布式计算框架
D. 数据脱敏

7、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

8、在深度学习中，“批量归一化（Batch Normalization）”的主要作用是？（ ）
A. 加速训练
B. 防止过拟合
C. 提高模型精度
D. 以上都是

9、人工智能在医疗影像诊断中的应用不断发展。假设一个医院要引入人工智能辅助诊断系统来检测癌症。以下关于该应用的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 能够提高诊断的准确性和效率，减少漏诊和误诊的情况
B. 可以与医生的经验和判断相结合，提供更全面的诊断依据
C. 人工智能诊断系统可以完全取代病理医生的工作，独立做出诊断结论
D. 需要经过严格的临床试验和验证，确保其安全性和有效性

10、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。假设一个城市正在考虑广泛部署人工智能监控系统，以下关于人工智能伦理的描述，正确的是：（ ）
A. 只要人工智能系统能够提高安全性，就无需考虑其可能对个人隐私造成的侵犯
B. 在部署人工智能系统时，不需要考虑公平性和透明度，只要结果有效就行
C. 应该在开发和使用人工智能技术时，遵循伦理原则，制定相关法规和政策，以确保其有益和无害的应用
D. 人工智能的伦理问题是次要的，技术发展才是关键，伦理可以在后期考虑

11、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。假设要训练一个高精度的图像识别模型。以下关于数据的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 数据的多样性和代表性对于模型的泛化能力至关重要
B. 大量的高质量标注数据通常能够显著提升模型的性能
C. 数据中的噪声和错误对模型的训练影响不大，可以忽略
D. 对数据进行清洗、预处理和增强等操作可以提高数据质量

12、在人工智能的优化算法中，随机梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假设在训练一个深度学习模型时，发现模型收敛速度较慢。以下哪种改进的 SGD 变种或优化策略能够加快模型的收敛速度，同时避免陷入局部最优解？（ ）
A. Adagrad
B. Adadelta
C. RMSProp
D. 以上策略结合使用

13、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

14、在人工智能的语音识别任务中，需要将人类的语音转换为文字。假设要处理不同口音、语速和背景噪音下的语音，为了提高语音识别的准确率，以下哪种方法是有效的？（ ）
A. 使用大量的标注语音数据进行训练
B. 采用简单的声学模型，减少计算复杂度
C. 忽略背景噪音，只关注语音的主要部分
D. 不进行任何预处理，直接对原始语音进行识别

15、在人工智能的自动驾驶道德决策问题中，假设自动驾驶汽车面临一个无法避免的碰撞场景，以下关于道德决策的描述，正确的是：（ ）
A. 可以制定一套通用的道德规则，让自动驾驶汽车在所有情况下遵循
B. 道德决策应该完全由汽车制造商决定，用户没有参与的权利
C. 不同的文化和价值观可能导致对自动驾驶道德决策的不同看法
D. 自动驾驶汽车的道德决策不会受到法律和社会舆论的影响

16、人工智能中的自动机器学习（AutoML）旨在自动化模型的选择和调优过程。假设一个企业没有专业的数据科学家，希望使用 AutoML 来构建模型。以下关于自动机器学习的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. AutoML 可以自动搜索合适的算法、超参数和特征工程方法
B. 能够降低模型开发的门槛，使非专业人员也能构建有效的人工智能模型
C. AutoML 生成的模型总是优于由经验丰富的数据科学家手动构建的模型
D. 但仍需要一定的人工干预和监督，以确保模型的合理性和可靠性

17、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、音频等。假设要开发一个能够同时理解视频中的图像内容和音频解说的系统，以下哪种多模态学习方法在整合和理解这些异构数据方面表现更为出色？（ ）
A. 早期融合
B. 晚期融合
C. 注意力机制
D. 混合融合

18、人工智能在工业生产中的质量检测环节具有应用价值。假设一个工厂要利用人工智能检测产品缺陷，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 通过图像分析和机器学习算法，自动识别产品表面的缺陷
B. 可以对大量的检测数据进行学习，不断提高缺陷检测的准确率
C. 人工智能检测系统能够完全取代人工检测，不需要人工复检
D. 结合深度学习模型和传统图像处理技术，提高检测的可靠性

19、人工智能在医疗领域有着广泛的应用前景，例如疾病诊断、药物研发和医疗影像分析等。以下关于人工智能在医疗领域应用的描述，不正确的是（ ）
A. 人工智能可以通过分析大量的医疗数据，辅助医生进行疾病的早期诊断和预测
B. 在药物研发中，人工智能可以加速药物筛选和优化药物配方的过程
C. 虽然人工智能在医疗领域有诸多应用，但它不能替代医生的专业判断和临床经验
D. 人工智能在医疗领域的应用已经非常成熟，不存在任何风险和挑战

20、在人工智能的自动驾驶领域，感知模块负责对周围环境进行理解。假设要实现对道路上行人的准确检测，以下哪种技术可能是最关键的？（ ）
A. 激光雷达
B. 毫米波雷达
C. 摄像头
D. 超声波传感器

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）解释人工智能在智能市场竞争对手分析中的方法。

2、（本题5分）说明人工智能在采购决策和成本控制中的应用。

3、（本题5分）说明人工智能在社会应急响应和恢复中的策略。

三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析一个利用人工智能进行民间艺术传承方案制定的实例，讨论其传承效果和创新点。

2、（本题5分）分析一个利用人工智能进行漫画创作的尝试，讨论其创意和艺术表现力。

3、（本题5分）以某智能民间艺术教育资源分配系统为例，探讨人工智能在资源优化和公平性方面的应用。

4、（本题5分）剖析某智能图书馆管理系统中人工智能的功能，如书籍推荐和读者行为分析。

5、（本题5分）以某智能金融投资顾问为例，探讨人工智能在资产配置中的策略。

四、操作题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）运用 OpenCV 和深度学习模型，实现对视频中的人物动作进行精细分类，如舞蹈动作、体育动作等。对动作进行关键帧提取和特征分析，训练模型并在新的视频中进行动作分类，评估分类的准确率和细粒度程度。

2、（本题10分）利用 PyTorch 构建一个知识图谱嵌入模型，将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间。评估嵌入的效果和相似性计算的准确性。

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