安徽大学《爬虫、数据分析与可视化》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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安徽大学《爬虫、数据分析与可视化》

2023-2024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25个小题，每小题1分，共25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、在人工智能的自然语言生成中，故事生成是一个富有创意的任务。假设我们要让计算机生成一个富有想象力的童话故事，以下关于故事生成的挑战，哪一项是不正确的？（）

A.创造新颖和有趣的情节

B.保持故事的逻辑连贯性

C.符合特定的文化和社会背景

D.故事生成不需要考虑读者的喜好和期望

2、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设正在训练一个用于手写数字识别的神经网络，以下关于防止过拟合的方法，哪一项是最有效的？（）

A.增加训练数据的数量

B.减少神经网络的层数

C.使用更复杂的激活函数

D.不进行任何处理，认为过拟合不会影响模型性能

3、在人工智能的情感计算领域，除了文本和语音，面部表情的分析也具有重要意义。假设要开发一个能够实时分析人类面部表情来推断情感状态的系统，以下哪种方法在准确性和实时性方面面临更大的挑战？（）

A.基于传统计算机视觉的方法

B.基于深度学习的方法

C.基于传感器的方法

D.以上方法难度相当

4、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。例如，自动驾驶汽车在面临不可避免的事故时，需要做出决策以最小化伤亡。这种情况下，以下哪种观点是需要重点考虑的？（）

A.优先保护乘客的生命安全

B.随机选择保护对象

C.按照预设的规则进行决策，不考虑具体情况

D.综合考虑多种因素，如法律、道德和社会影响

5、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的肿瘤区域准确分割出来，以下关于选择分割算法的考虑，哪一项是最关键的？（）

A.算法的计算复杂度，以确保能够快速处理大量图像

B.算法在其他领域的应用效果，而不是针对医学图像的特定性能

C.算法是否能够利用多模态的医学图像数据，如CT、MRI等

D.算法是否具有漂亮的可视化效果，而不是分割的准确性

6、在人工智能的图像分割任务中，假设要将一幅图像中的不同物体准确地分割出来，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）

A.基于阈值的图像分割方法简单快速，但对复杂图像的效果不佳

B.基于区域的图像分割方法能够处理具有相似特征的区域，但容易出现过度分割

C.基于边缘检测的图像分割方法能够准确地找到物体的边缘，但对噪声敏感

D.以上图像分割方法各有优缺点，常常结合使用以提高分割效果

7、人工智能在自动驾驶领域的应用具有巨大的潜力，但也面临诸多挑战。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，以下关于自动驾驶中的人工智能技术的描述，正确的是：（）

A.自动驾驶汽车完全依赖传感器数据和人工智能算法，不需要人类驾驶员的任何干预

B.人工智能算法能够在所有复杂的交通场景中做出完美的决策，不会出现错误

C.自动驾驶系统需要融合多种传感器数据，并通过深度学习算法进行实时的环境感知和决策制定

D.自动驾驶中的人工智能技术已经非常成熟，不存在任何安全隐患

8、在人工智能的农业应用中，精准农业可以通过传感器和数据分析实现对农作物的精细化管理。假设要根据土壤湿度和气象数据决定灌溉量，以下哪个技术环节是最关键的？（）

A.数据的采集和传输

B.数据分析和建模

C.灌溉设备的控制

D.传感器的校准

9、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的协同训练。假设多个机构拥有各自的私有数据，需要共同训练一个模型。以下哪种联邦学习算法或框架在处理数据异构和通信效率方面表现更为优秀？（）

A.横向联邦学习

B.纵向联邦学习

C.联邦迁移学习

D.以上框架根据具体情况选择

10、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，