贵州盛华职业学院《工业机器人及应用》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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贵州盛华职业学院《工业机器人及应用》

2023-2024学年第二学期期末试卷

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、在人工智能的推荐系统中，例如为用户推荐电影、音乐或商品，需要考虑用户的历史行为、偏好和当前的情境信息。假设一个用户的兴趣偏好经常变化，以下哪种方法能够更好地适应这种动态的用户偏好？（）

A.基于协同过滤的推荐，依赖其他用户的行为

B.基于内容的推荐，分析物品的特征

C.混合推荐，结合多种推荐方法

D.始终使用固定的推荐策略，不进行调整

2、在人工智能的自然语言生成任务中，假设要生成一篇连贯且有逻辑的文章，以下关于模型训练的策略，哪一项是不正确的？（）

A.使用预训练的语言模型，并在特定任务上进行微调

B.从简单的句子生成开始，逐渐过渡到复杂的文章生成

C.不使用任何先验知识或语言规则，完全依靠数据驱动的学习

D.引入对抗训练，提高生成文本的质量和多样性

3、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好，但在测试集上性能很差。为了缓解过拟合，以下哪种方法是有效的？（）

A.增加训练数据的数量

B.减少模型的复杂度

C.应用正则化技术，如L1和L2正则化

D.以上都是

4、当使用人工智能进行疾病诊断时，需要综合分析患者的各种临床数据，如症状、检查结果、病史等。假设这些数据来源多样、格式不统一，且存在一定的噪声和缺失值。在这种情况下，以下哪种方法能够更有效地处理和利用这些数据进行准确的诊断？（）

A.数据清洗和预处理，去除噪声和填充缺失值

B.直接使用原始数据进行诊断，不做任何处理

C.只选择部分关键数据，忽略其他数据

D.对数据进行简单的统计分析，不使用机器学习算法

5、在深度学习中，“批量归一化（BatchNormalization）”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

6、在人工智能的发展中，伦理和社会问题受到越来越多的关注。假设一个城市正在考虑大规模部署自动驾驶汽车。以下关于人工智能伦理问题的描述，哪一项是错误的？（）

A.自动驾驶汽车在面临道德困境时，如选择保护乘客还是行人，需要制定明确的决策规则

B.人工智能的应用可能导致部分工作岗位的消失，但同时也会创造新的就业机会

C.只要人工智能技术能够带来便利和效率，就无需考虑其可能产生的伦理和社会影响

D.数据隐私和安全是人工智能应用中需要重点关注的伦理问题，需要采取措施保护用户的个人信息

7、在人工智能的语音识别任务中，噪声环境会对识别准确率产生显著影响。假设要提高在嘈杂环境下的语音识别性能，以下哪种方法可能最有效？（）

A.增加训练数据中的噪声样本

B.使用更复杂的声学模型

C.优化语音信号的预处理

D.提高麦克风的质量

8、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的计算资源进行训练。假设一个研究团队资源有限。以下关于在有限资源下训练模型的策略描述，哪一项是不正确的？（）

A.可以使用数据增强技术，通过对原始数据进行随机变换来增加数据量

B.选择轻量级的模型架构，减少参数数量和计算量

C.降低模型的训练精度，如使用低精度数值表示，以加快训练速度

D.为了保证模型性能，无论资源如何有限，都不能对模型进行任何简化和压缩

9、在人工智能的语音处理领域，语音合成技术旨在生成自然流畅的人类语音。假设要开发一个能够为有声读物生成逼真语音的系统，需要考虑语音的韵律、语调等因素。以下哪种语音合成方法在生成高质量、富有表现力的语音方面表现更为突出？（）

A.拼接式语音合成

B.参数式语音合成

C.基于深度学习的端到端语音合成

D.基于规则的语音合成

10、当利用人工智能进行智能医疗影像诊断，例如检测肿瘤或病变，以下哪种挑战和问题可能是需要重点解决的？（）

A.数据标注的准确性和一致性

B.模型的泛化能力和鲁棒性

C.结果的解释和临床可接受性

D.以上都是

11、在人工智能的伦理和法律问题中，算法偏见是一个需要关注的重点。假设一个招聘用的人工智能系统由于数据偏差导致对某些特定群体的不公平筛选。以下哪种方法在发现和纠正算法偏见方面最为重要？（）

A.算法审计

B.数据清洗和预处理

C.引入多样化的数据集

D