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2025年AI智能应用卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的代表字母填在题后的括号内。）

1.以下哪项不属于2025年AI智能应用领域常见的典型应用场景？

A.智能推荐系统

B.智能语音助手

C.实时无人驾驶

D.心理咨询与治疗

2.在机器学习模型评估中，当追求更高的查准率（Precision）时，通常意味着什么？

A.模型将正例错误分类为负例的情况更多。

B.模型将负例错误分类为正例的情况更多。

C.模型正确识别出的正例占所有被预测为正例的比重更高。

D.模型正确识别出的正例占所有实际正例的比重更高。

3.下列哪种深度学习模型结构主要适用于处理序列数据或时间序列预测？

A.卷积神经网络（CNN）

B.生成对抗网络（GAN）

C.长短期记忆网络（LSTM）或Transformer

D.朴素贝叶斯分类器

4.大型语言模型（LLMs）在生成文本时主要依赖哪种能力？

A.基于规则的语法生成

B.对海量图像数据进行模式识别

C.从大量文本数据中学习语言模式和知识

D.通过传感器数据进行实时决策

5.在AI应用开发中，用于实现模型部署和监控的平台或服务通常被称为？

A.数据挖掘工具

B.模型训练框架

C.AI开发套件

D.MLOps平台

6.计算机视觉领域中的目标检测任务，其核心目标是？

A.对图像或视频中的多个目标进行识别和分类。

B.生成具有特定风格或内容的图像。

C.重建场景的三维结构。

D.从图像中提取有意义的特征向量。

7.以下哪项不是AI发展所面临的伦理挑战？

A.算法偏见与歧视

B.数据隐私与安全

C.AI系统的可解释性

D.人类劳动的完全自动化与就业冲击

8.能够使AI模型在无人干预的情况下，通过与环境交互学习策略以达成目标的技术是？

A.监督学习

B.无监督学习

C.强化学习

D.半监督学习

9.在云计算环境中，AI服务通常以何种形式提供，方便用户按需使用？

A.完整的AI算法库源代码

B.需要用户自行搭建和维护的硬件设备

C.API（应用程序编程接口）或服务套餐

D.一次性培训课程

10.“深度学习”这个名字强调的是？

A.机器学习算法的复杂度

B.神经网络的层数深度

C.模型所需训练的数据量大小

D.模型预测结果的精确度

二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填写在横线上。）

1.能够自动从数据中学习隐藏模式和规律，而无需人工明确编程的AI子领域是________。

2.在自然语言处理（NLP）中，将文本转换为数值向量以供模型处理的技术通常称为________。

3.常用于描述模型泛化能力，即模型在未见过的新数据上表现好坏的指标是________。

4.能够同时处理多种输入（如文本、图像、声音）并生成复杂输出（如视频、自然语言）的AI系统体现了________的特点。

5.确保AI系统决策过程透明、可理解的技术方向被称为________。

6.在工业自动化领域，AI驱动的系统用于预测设备故障，属于________的典型应用。

7.为了防止AI模型产生偏见，数据收集和标注阶段需要特别注意________。

8.能够生成逼真图像、音频甚至视频内容的AI模型，其发展极大地推动了________技术的应用。

9.将AI能力集成到日常用品或设备中，使其具备一定的智能化水平，指的是________。

10.AI伦理规范要求AI系统在设计和应用中应尊重人权、促进公平，并避免对个人或社会造成伤害，这体现了________原则。

三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题。）

1.简述监督学习与无监督学习的主要区别。

2.列举至少三个2025年AI在智慧城市中可能发挥作用的方面，并简述其作用。

3.解释什么是“过拟合”，并说出一种常用的防止过拟合的方法。

4.阐述AI技术发展可能带来的主要社会影响之一，并提出应对该影响的建议。

四、论述题（10分。请就下列问题展开论述。）

结合当前AI技术发展趋势，论述AI智能应用在未来五年可能对传统行业（如制造业、零售业、教育业等）带来的深刻变革，并分析其中可能伴随