新疆财经大学《主流数据库系统》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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新疆财经大学《主流数据库系统》

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、在人工智能的自然语言生成任务中，如何生成连贯、有逻辑的文本是一个挑战。假设要开发一个能够自动撰写新闻报道的系统，需要考虑文章的结构、语法和语义的一致性。以下哪种方法或技术在提高文本生成质量方面最为关键？（）

A.预训练语言模型

B.强化学习中的奖励机制

C.语法规则约束

D.以上方法结合使用

2、在人工智能的发展中，模型的评估指标至关重要。以下关于人工智能模型评估指标的描述，不准确的是（）

A.准确率、召回率和F1值常用于分类任务的评估

B.均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）常用于回归任务的评估

C.评估指标的选择只取决于数据的类型，与具体的应用场景无关

D.可以结合多个评估指标来全面评估模型的性能

3、在人工智能的算法选择中，需要根据具体问题和数据特点进行决策。假设要解决一个分类问题，数据具有高维度和复杂的非线性关系，以下关于算法选择的描述，正确的是：（）

A.线性分类算法如逻辑回归一定能够处理这种复杂的数据，无需考虑其他算法

B.决策树算法在处理高维度和非线性数据时总是表现最佳

C.深度学习中的卷积神经网络（CNN）对于处理图像等具有空间结构的数据效果显著，但对于一般的高维数据可能不太适用

D.支持向量机（SVM）结合核函数能够有效地处理非线性分类问题，是一个合适的选择

4、在人工智能的模型评估中，需要使用多种指标来衡量模型的性能。假设评估一个分类模型，以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（）

A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，是常用的评估指标之一

B.召回率衡量了被正确识别的正例在实际正例中的比例

C.F1值综合考虑了准确率和召回率，是一个更全面的评估指标

D.只要模型的准确率高，就说明模型在实际应用中表现良好，无需考虑其他指标

5、在人工智能的音频处理中，语音增强是一项重要任务。假设要提高在嘈杂环境中录制的语音的清晰度，以下关于语音增强技术的描述，正确的是：（）

A.简单的滤波方法就能够完全去除噪声，恢复清晰的语音

B.语音增强技术只对特定类型的噪声有效，对复杂的噪声环境无能为力

C.结合深度学习算法和声学模型，可以更有效地从噪声中提取有用的语音信息

D.语音增强的效果不受原始语音质量和噪声强度的影响

6、当利用人工智能技术进行股票市场的预测时，需要综合考虑多种因素，如公司财务数据、宏观经济指标、市场情绪等。在这种复杂的场景下，以下哪种人工智能方法可能具有较大的潜力？（）

A.基于规则的专家系统B.强化学习C.遗传算法D.模糊逻辑

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、人工智能中的弱人工智能和强人工智能是两个不同的概念。假设我们在讨论人工智能的发展阶段，以下关于弱人工智能和强人工智能的描述，哪一项是正确的？（）

A.弱人工智能已经能够像人类一样思考和创造

B.强人工智能目前已经广泛应用于各个领域

C.弱人工智能只能完成特定的任务，不具备通用性

D.区分弱人工智能和强人工智能的关键在于计算能力

9、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

10、在人工智能的模型训练中，过拟合和欠拟合是常见的问题。假设正在训练一个用于预测房价的人工智能模型，以下关于过拟合和欠拟合的描述，正确的是：（）

A.过拟合是指模型在训练数据上表现差，在新数据上表现好；欠拟合则相反

B.模型越复杂，越不容易出现过拟合问题，因此应该尽量增加模型的复杂度

C.正则化技术可以有效地防止过拟合，而增加训练数据量可以解决欠拟合问题

D.过