广州南方学院《增强现实技术》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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广州南方学院

《增强现实技术》2023-2024学年第一学期期末试卷

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、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

2、强化学习是人工智能的一个重要分支，常用于训练智能体做出最优决策。假设一个智能体在一个复杂的环境中学习，以下关于强化学习的描述，正确的是：（）

A.智能体通过随机尝试不同的动作来学习，不需要任何奖励反馈

B.奖励函数的设计对智能体的学习效果没有影响，只要有足够的训练时间就能学会最优策略

C.强化学习算法能够保证智能体在有限的时间内找到绝对最优的决策策略

D.智能体在学习过程中会不断调整策略以最大化累积奖励

3、人工智能在农业领域的精准种植方面有潜在应用。假设利用人工智能监测农作物的生长状况，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）

A.通过图像识别和传感器数据，实时获取农作物的生长参数

B.基于数据分析预测病虫害的发生，及时采取防治措施

C.人工智能可以完全自主地进行农作物的种植和管理，无需人工干预

D.结合气象数据优化灌溉和施肥方案，提高资源利用效率

4、在人工智能的语音识别任务中，需要将人类的语音转换为文字。假设要处理不同口音、语速和背景噪音下的语音，为了提高语音识别的准确率，以下哪种方法是有效的？（）

A.使用大量的标注语音数据进行训练

B.采用简单的声学模型，减少计算复杂度

C.忽略背景噪音，只关注语音的主要部分

D.不进行任何预处理，直接对原始语音进行识别

5、在人工智能的文本摘要生成中，假设需要从长篇文章中提取关键信息并生成简洁准确的摘要。以下哪种方法能够更好地捕捉文章的主旨和重点？（）

A.基于注意力机制的模型，关注重要的文本部分

B.按照文章的开头和结尾提取关键语句

C.随机选择文章中的段落作为摘要

D.不进行任何分析，直接输出原文的前几段

6、在人工智能的发展中，可解释性是一个重要的研究方向。假设一个用于信用评估的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（）

A.复杂的人工智能模型不需要具备可解释性，只要预测结果准确就行

B.可解释性只对研究人员有意义，对于实际应用中的用户不重要

C.通过特征重要性分析和可视化等方法，可以提高人工智能模型的可解释性，增强用户对模型决策的信任

D.所有的人工智能模型都可以被完全解释清楚，不存在无法解释的黑盒部分

7、人工智能在医疗影像诊断中的应用越来越广泛，但也存在误诊的风险。假设要提高一个基于人工智能的医疗影像诊断系统的准确性和可靠性，以下哪种方法最为重要？（）

A.增加训练数据的多样性

B.引入人类专家的监督和反馈

C.不断更新和优化模型

D.以上方法同等重要

8、人工智能在智能客服领域的应用越来越广泛。假设要构建一个能够回答用户各种问题的智能客服系统，需要考虑以下几个方面。以下关于提高回答准确性的方法，哪一项是最重要的？（）

A.建立一个庞大的知识库，涵盖各种常见问题和答案

B.运用自然语言生成技术，生成更加自然流畅的回答

C.不断收集用户的反馈，对系统进行优化和改进

D.使用多种语言模型进行融合，提高回答的多样性

9、当利用人工智能进行智能医疗影像诊断，例如检测肿瘤或病变，以下哪种挑战和问题可能是需要重点解决的？（）

A.数据标注的准确性和一致性

B.模型的泛化能力和鲁棒性

C.结果的解释和临床可接受性

D.以上都是

10、人工智能在教育领域有着创新应用。假设要开发一个自适应学习系统，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）

A.根据学生的学习进度和表现，动态调整学习内容和难度

B.利用情感分析技术了解学生的学习情绪，提供相应的激励和支持

C.人工智能驱动的教育系统可以完全替代教师的角色，实现自主学习

D.结合虚拟现实和增强现实技术，创造沉浸式的学习体验

11、在人工智能的图像生成任务中，例如生