成都东软学院《高级计算机系统结构》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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成都东软学院《高级计算机系统结构》

2023-2024学年第二学期期末试卷

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、假设要开发一个语音识别系统，能够将用户的语音转换为文字，并进行语义理解和回答。在语音信号处理、模型训练和自然语言处理方面，以下哪种技术和方法的组合是最有前景的？（）

A.使用传统的语音特征提取方法，基于规则的语义理解，训练小规模的模型

B.借助深度学习中的循环神经网络（RNN）进行语音识别和语义理解，使用大量标注数据训练

C.运用卷积神经网络（CNN）处理语音信号，结合知识图谱进行语义理解

D.采用混合模型，结合传统方法和深度学习技术，使用有限的训练数据

2、使用Python语言进行文件操作，需要读取一个文本文件的每一行内容，并进行处理。以下哪种方式是合适的（）

A.使用?open()?函数打开文件，然后逐行读取

B.将整个文件内容一次性读取到内存，然后分割成行

C.使用第三方库来读取文件

D.以上方法都不好

3、在开发一个智能客服系统时，需要实现自然语言处理、知识库管理、对话管理以及与业务系统的集成等功能。系统要能够准确理解用户的问题并提供有效的回答。以下哪种技术方案是最可行的？（）

A.基于Python的自然语言处理库，如NLTK和SpaCy，构建语言模型，使用关系型数据库管理知识库，通过规则引擎进行对话管理，利用API与业务系统集成

B.采用Java的自然语言处理框架，如StanfordNLP，搭配NoSQL数据库存储知识，运用有限状态机进行对话控制，借助消息中间件与业务系统交互

C.运用C#的语言处理类库，结合XML文件存储知识库，使用决策树算法管理对话，通过Web服务实现与业务系统的对接

D.选择JavaScript的自然语言处理库，如natural，利用JSON文件作为知识库，借助状态图实现对话流程，使用GraphQL与业务系统集成

4、在使用Python开发一个机器学习模型训练程序时，需要对数据进行预处理、特征工程、模型选择和超参数调优。以下哪种数据处理和模型训练的方法是比较有效的？（）

A.使用Pandas进行数据清洗和预处理，Sklearn进行模型训练

B.借助TensorFlow框架，实现端到端的模型训练和优化

C.自行编写所有的数据处理和模型训练代码，完全掌控细节

D.只使用默认的参数和模型，不进行任何调优和改进

5、在开发一个人工智能辅助的医疗诊断系统时，需要对大量的医疗影像数据进行分析，提取特征，并与已知的疾病模式进行匹配。在模型训练和诊断决策的过程中，以下哪种方法能够提高诊断的准确性和可靠性？（）

A.运用传统的图像处理技术和简单的分类算法，基于小规模数据集训练

B.借助深度学习中的卷积神经网络，使用经过标注的大规模医疗影像数据进行训练

C.利用迁移学习，将在其他领域训练好的模型应用于医疗影像分析，不进行重新训练

D.采用随机森林算法，结合手工提取的影像特征，进行疾病诊断

6、在JavaScript中，以下哪个方法用于获取元素的文本内容？（）

A.innerText

B.textContent

C.getText()

D.getContent()

7、考虑开发一个虚拟现实（VR）游戏，需要实现逼真的场景渲染、物理模拟和用户交互。在图形引擎的选择、物理引擎的集成和交互设备的支持方面，以下哪种技术组合是最为合适的？（）

A.使用开源的图形引擎，如OGRE，简单的物理模拟库，支持常见的VR设备

B.借助商业图形引擎，如UnrealEngine，先进的物理引擎，定制化支持特定VR设备

C.自主开发图形和物理引擎，适配多种通用的VR交互设备

D.选择轻量级的图形框架，忽略物理模拟，仅支持基本的VR手柄操作

8、在一个使用C++语言开发的大型项目中，需要实现一个复杂的数学计算模块。该模块需要处理大量的浮点数运算，并且要求计算结果具有高精度和高效率。同时，为了方便代码的维护和扩展，需要采用良好的编程风格