上海农林职业技术学院《人工智能原理》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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上海农林职业技术学院

《人工智能原理》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30个小题，每小题1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、人工智能在医疗领域的应用日益广泛，假设一家医院正在考虑引入人工智能辅助诊断系统。该系统通过分析大量的医疗影像和病历数据来提供诊断建议。以下关于人工智能在医疗诊断中应用的描述，哪一项是不正确的？（）

A.人工智能可以快速处理和分析海量的医疗数据，提高诊断效率

B.它能够发现人类医生可能忽略的细微模式和特征，提高诊断的准确性

C.人工智能诊断系统完全可以替代人类医生，独立做出最终的诊断决策

D.可以为医生提供参考和补充信息，帮助医生做出更全面和准确的诊断

2、人工智能中的图像超分辨率技术可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。假设要在保持图像细节的同时提高超分辨率效果，以下哪个因素是最关键的？（）

A.神经网络的深度

B.训练数据的质量

C.损失函数的选择

D.优化器的性能

3、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

4、在人工智能的研究中，可解释性是一个重要的问题。假设一个医疗决策支持系统基于人工智能模型给出诊断建议。以下关于模型可解释性的描述，哪一项是不准确的？（）

A.可解释性有助于医生和患者理解模型的决策依据，增加信任度

B.一些复杂的深度学习模型由于其内部运作的复杂性，往往具有较低的可解释性

C.为了提高模型的性能，可以牺牲一定的可解释性

D.可解释性对于所有类型的人工智能应用都是同等重要的，没有优先级之分

5、人工智能在语音识别领域取得了重大进展。假设要开发一个能够实时将语音转换为文字的系统，以下关于语音识别的描述，哪一项是不正确的？（）

A.声学模型用于分析语音的声学特征，语言模型用于理解语言的语法和语义

B.深度神经网络在语音识别中能够提高识别准确率和鲁棒性

C.语音识别系统在各种环境和口音条件下都能达到100%的准确率

D.对大量不同口音和背景噪音的语音数据进行训练，可以提升系统的适应性

6、在人工智能的图像分割任务中，需要将图像划分成不同的区域。假设要对医学影像中的病变区域进行分割，以下关于图像分割技术的描述，正确的是：（）

A.传统的图像分割方法在处理复杂的医学影像时效果总是优于深度学习方法

B.深度学习中的全卷积神经网络（FCN）在医学图像分割中能够自动学习特征，具有很大的潜力

C.图像分割的结果只取决于所使用的算法，与图像的质量和分辨率无关

D.图像分割技术在医学领域的应用已经非常成熟，不需要进一步的研究和改进

7、在人工智能的图像识别领域，除了卷积神经网络，还有其他一些方法和技术。假设我们要对卫星图像中的地物进行分类，以下哪种方法可能会与卷积神经网络结合使用，以提高分类效果？（）

A.支持向量机

B.决策树

C.聚类分析

D.以上都有可能

8、在人工智能的医疗影像诊断中，深度学习模型可以辅助医生发现病变。假设我们要利用深度学习模型诊断肺部CT影像中的结节，以下关于模型训练的说法，哪一项是正确的？（）

A.可以使用少量标注数据获得准确的诊断结果

B.模型的泛化能力对于不同医院的数据不重要

C.数据增强技术可以提高模型的鲁棒性

D.不需要对模型进行验证和评估

9、人工智能中的迁移学习可以利用已有的预训练模型来加速新任务的学习。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型迁移到医学图像分析任务中，以下关于迁移学习的步骤，哪一项是不准确的？（）

A.冻结预训练模型的部分层，只训练特定任务相关的层

B.直接在新的医学图像数据集上微调整个预训练模型

C.对新的数据集进行数据增强，以增加数据的多样性

D.分析预训练模型和新任务之间的差异，选择合适的迁移策略

10、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.