学习超尔星雅通计算与人工智能概论_作业参考答案

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2024年秋季广东开放大学成人学历招生说明

计算与人工智能概论

96

问题: 1. 1946年，冯·诺伊曼提出了存储程序的概念以及计算机组成和框架，奠定了现代计算机组成和工作原理的基础。（）

选项:

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问题: 2. （）年，IBM公司正式推出了全球第一台个人计算机-INM PC。

选项:

• A. 1955

• B. 1959

• C. 1971

• D. 1981

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问题: 1. 程序语言协调计算机硬件与用户编写的软件的中间层次，为软件提供服务，控制计算机硬件工作。（）

选项:

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问题: 2. 下列选项中，数据应用软件的是（）。

选项:

• A. 操作系统

• B. 数据库

• C. 政务软件

• D. 工具软件

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问题: 1. （）是符号化的语言、机器指令。

选项:

• A. 机器语言

• B. 汇编语言

• C. 高级语言

• D. 自然语言

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问题: 2. 程序的构造是一系列计算规则的表示，是计算机能够理解与执行的解决问题的步骤。（）

选项:

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问题: 1. （）以设计与构造为特征。

选项:

• A. 理论思维

• B. 试验思维

• C. 计算思维

• D. 逻辑思维

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问题: 2. 计算思维关注的是人类思维中有关可行性、可构造性和可评价性的部分。（）

选项:

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问题: 1. （）指完成某项任务的一系列指令，即解决问题的方案（步骤）。

选项:

• A. 算法设计

• B. 分解

• C. 抽象

• D. 模式识别

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问题: 2. 算法没有高级和低级之分，高效地解决问题才是目的。（）

选项:

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问题: 1. 人脸识别一般使用的是（）的算法。

选项:

• A. 基于跳数的定位算法

• B. 质心定位算法

• C. 区域特征分析

• D. 基于TOA的测距方法

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问题: 1. 从理论上讲，无法通过暴力搜索所有可能的对弈过程来确定最优的走法。（）

选项:

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问题: 2. 人工智能的（）在整体上比人类差太多。

选项:

• A. 基础智能

• B. 感知智能

• C. 认知智能

• D. 创新智能

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问题: 1. （）是整个物联网架构的基石。

选项:

• A. 基础层

• B. 感知层

• C. 网络层

• D. 应用层

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问题: 2. 智能建筑5A系统是指建筑自动化系统、办公自动化系统、信息管理自动化系统、通信自动化系统和消防自动化系统。（）

选项:

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问题: 1. 智能建筑物联网泛在感知模型主要包括（）。

选项:

• A. 感知层

• B. 传输层

• C. 处理层

• D. 网络层

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问题: 1. WIFI RSS指纹算法属于（）。

选项:

• A. 基于跳数的定位算法

• B. 质心定位算法

• C. 特征匹配算法

• D. 基于TOA的测距方法

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问题: 1. 在城市建筑立体化天空地协同应急救援系统中，云端服务器为终端设备提供网络接入、数据转发、数据存储、模型计算等服务。（）

选项:

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问题: 1. 人工智能的各种应用也需要存储数据。（）

选项:

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问题: 2. 数据融合处理与分析对应计算环境的（）。

选项:

• A. 输入集合

• B. 固定程序

• C. 状态集合

• D. 输出集合

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问题: 1. （）对应图灵结构中的固定程序。

选项:

• A. 无限长的存储带

• B. 读写头

• C. 内部状态寄存器

• D. 规则逻辑

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问题: 1. 冯·诺伊曼计算机体系结构中的CPU相当于图灵机的读头。（）

选项:

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问题: 2. 冯·诺伊曼计算机体系结构中将（）封装在一起组成CPU。

选项:

• A. 输入设备

• B. 运算器

• C. 控制器

• D. 存储器

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问题: 1. （）的位数表示机器指令数目，内容表示机器做什么操作。

选项:

• A. 操作码

• B. 地址码

• C. 信息码

• D. 信号码

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问题: 2. 机器指令的操作码和地址码都是通过二进制进行换算的。（）

选项:

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问题: 1. 冯·诺伊曼计算机体系结构是以存储器为中心的结构。（）

选项:

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问题: 2. 以下关于冯·诺依曼计算机工作原理叙述错误的是（）。

选项:

• A. 控制器向输入设备发送信号，让输入设备将程序和数据存入存取器

• B. 控制器向运算器发送信号，让运算器进行运算

• C. 运算器向存储器发送信号，让存储器将操作数送至控制器

• D. 控制器向输出设备发送信号，让输出设备进行输出

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问题: 1. 以下关于进程叙述正确的是（）。

选项:

• A. 是一个静态的概念

• B. 是执行中的程序

• C. 是线程的一个实体

• D. 是比线程更小的能独立运行的基本单元

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问题: 2. （）指进程被赋予不同的优先级，当优先级高的进程到达时，便暂停当前正在执行的进程，运行优先级高的进程。

选项:

• A. 非抢占原则

• B. 短进程优先原则

• C. 优先权原则

• D. 时间片原则

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问题: 1. 未来的计算机将向（）方向发展。

选项:

• A. 微型化

• B. 巨型化

• C. 网络化

• D. 智能化

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问题: 2. 人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构。（）

选项:

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问题: 1. 在超算的计算环境中，使用（）的软件来分配计算资源。

选项:

• A. GPU

• B. CPU

• C. 调度器

• D. 控制器

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问题: 2. 分布式文件系统管理的物理存储资源直接连接在本地节点上，或是若干不同的逻辑磁盘分区或卷标组合在一起而形成的完整的有层次的文件系统。（）

选项:

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问题: 1. Intel的386芯片的诞生标志着计算机进入64位时代，性能显著提升。（）

选项:

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问题: 1. 2D封装适用于简单芯片和低成本制造，3D封装在性能和功耗方面取得了平衡。（）

选项:

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问题: 1. （）即找出拆分各子问题之间的异同，同时观察数据的趋势和规律。

选项:

• A. 问题分解

• B. 模式识别

• C. 抽象

• D. 算法设计

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问题: 1. python使用缩进来区分不同代码块的级别。（）

选项:

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问题: 1. 多重循环的设计要注意内外循环不能交叉，内循环包含在外循环内。（）

选项:

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问题: 1. 字典是一种可变的映射数据容器，数据以键值对的方式放在一对[]中。

选项:

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问题: 1. 按照文件的编码方式，可以将文件分为（）。

选项:

• A. 文本文件

• B. 二进制文件

• C. CSV文件

• D. JSON文件

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问题: 1. 数学建模的四要素包括：输入、输出、约束和优化目标。（）

选项:

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问题: 1. （）表示条件判断，并根据判断结果执行不同的分支。

选项:

• A. 矩形框

• B. 菱形框

• C. 圆形框

• D. 箭头线

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问题: 1. 穷举法的内循环不属于搜索算法。（）

选项:

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问题: 1. 本课程岩石采集案例，其二分搜索算法的时间复杂度最终为（）。

选项:

• A. O(n

• logn)

• B. O(n)

• C. O(nlogn)

• D. O(n

• )

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问题: 1. 若所有可能的不同组合为n^4，则解空间大小为n^4。（）

选项:

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问题: 1. 不考虑约束条件，八皇后问题共有多少种可能解？（）

选项:

• A. 4!

• B. 8!

• C. 16!

• D. 64!

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问题: 1. 这种对解空间中全部状态进行枚举，然后计算并验证状态是否符合约束条件的算法称为（）。

选项:

• A. 穷举算法

• B. 回溯算法

• C. 智能算法

• D. 递归回溯算法

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问题: 1. （）是以嵌套的循环来实现的。

选项:

• A. 穷举算法

• B. 回溯算法

• C. 智能算法

• D. 递归回溯算法

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问题: 1. （）利用统计学习的方法建立语言处理模型，并由语料库中的训练数据来估计统计模型中的参数。

选项:

• A. 基于规则的理性主义自然语言处理方法

• B. 基于统计的理性主义自然语言处理方法

• C. 基于规则的经验主义自然语言处理方法

• D. 基于统计的经验主义自然语言处理方法

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问题: 2. 自然语言处理的两大核心任务是（）。

选项:

• A. 自然语言理解

• B. 自然语言生成

• C. 句法分析

• D. 语义分析

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问题: 1. 以下关于神经网络的隐含层叙述正确的是（）。

选项:

• A. 神经元数量由输入向量的维数决定

• B. 不对数据进行处理

• C. 神经元数量由需要分类的类别数决定

• D. 完成数据的计算和处理

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问题: 1. 在模式识别系统的（）阶段对数据进行复原、去噪声。

选项:

• A. 数据获取

• B. 预处理

• C. 特征提取

• D. 分类决策

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问题: 2. （）能够对特征进行自动选择。

选项:

• A. 贝叶斯分类器

• B. 线性分类器

• C. 神经网络分类器

• D. 决策树分类器

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问题: 1. （）的任务是确定图像中语义对象的位置。

选项:

• A. 图像分割

• B. 图像分类

• C. 目标检测

• D. 图像语义捕捉

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问题: 1. 在图像的几何变换中，位置变换包括（）。

选项:

• A. 放大

• B. 错切

• C. 平移

• D. 镜像

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问题: 2. （）实际上是平面景物在投影平面上的非垂直投影效果。

选项:

• A. 图像放大变换

• B. 图像平移变换

• C. 图像错切变换

• D. 图像镜像变换

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问题: 1. MSCOCO数据集含有（）个类别。

选项:

• A. 20

• B. 40

• C. 80

• D. 100

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问题: 1. （）使用区域提取网络（RPN）来提取region proposals。

选项:

• A. R-CNN

• B. SPatial Pyramid Pooling

• C. Fast R-CNN

• D. Faster R-CNN

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问题: 1. （）指对于每个真实框，找到重叠度最大的锚框作为正样本，随机挑选低重叠的锚框作为负样本。

选项:

• A. 网格化图片

• B. 锚框生成

• C. 候选区域生成

• D. 模型训练

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问题: 1. （）是目标检测迁移学习问题研究的主要研究任务。

选项:

• A. one-shot learning

• B. Relation Netwrok

• C. zero shot learning

• D. Deep Regionlets

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问题: 2. （）指训练数据里只有类别标签，没有位置标签，需要在训练过程中自动识别训练样本的位置信息。

选项:

• A. 弱监督学习问题

• B. 迁移学习问题

• C. 非极大抑制算法

• D. 多特征融合

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问题: 1. （）更注重机器的自主驾驶能力。

选项:

• A. 智能驾驶

• B. 自动驾驶

• C. 无人驾驶

• D. 智慧驾驶

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问题: 2. （）驾驶自动化系统已经可以独立完成部分驾驶场景中的自动驾驶的功能，但驾驶员需要充当安全员、监督员。

选项:

• A. 2级

• B. 3级

• C. 4级

• D. 5级

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问题: 1. （）思想是按数据的内在相似性将未知标签的数据集划分为多个类别。

选项:

• A. 聚类

• B. 拟合

• C. 分类

• D. 回归

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问题: 2. K-means以距离作为相似性度量的标准，将无标签的数据集聚类成不同的簇。（）

选项:

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问题: 1. 分类算法的标记值都是连续值。（）

选项:

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问题: 1. 下列选项中，（）生成的结点将导向叶子结点。

选项:

• A. 当前结点包含的样本全部属于同一类别

• B. 当前属性集为空，或所有样本在所有属性上取值相同

• C. 当前结点包含的样本集合为1

• D. 信息熵为1

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问题: 2. 一般而言，信息增益越大，则意味着使用属性a来进行划分所获得的“纯度提升“越大。（）

选项:

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问题: 1. （）是指学习器把训练样本学习的“太好”，将训练样本本身的特点当作所有样本的一般性质，导致泛化性能下降。

选项:

• A. 欠拟合

• B. 过拟合

• C. 强拟合

• D. 弱拟合

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问题: 2. 可以采取优化目标加正则项和early stop的策略防止欠拟合。（）

选项:

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问题: 3. 剪枝的基本策略包括（）。

选项:

• A. 留出法

• B. 冗余法

• C. 预剪枝

• D. 后剪枝

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问题: 1. （）常用于计算文本的相似度。

选项:

• A. 欧氏距离

• B. 曼哈顿距离

• C. 余弦相似度

• D. 汉明距离

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问题: 2. 特征空间中的两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映，由不同的距离度量方式所确定的“最近邻点”是相同的。（）

选项:

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问题: 1. 聚类可以分为（）三大类。

选项:

• A. 拟合聚类

• B. 层次聚类

• C. 密度聚类

• D. 原型聚类

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问题: 2. K-means算法是对数值型数据进行聚类的方法。（）

选项:

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问题: 1. （）是一种基于神经网络的机器学习方法，其可以自动地学习到从原始数据到目标任务的映射关系。

选项:

• A. 监督学习

• B. 无监督学习

• C. 强化学习

• D. 深度学习

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问题: 2. 图像识别技术可以应用于图像分类、图像分割和人脸识别领域，无法应用于目标检测。（）

选项:

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问题: 1. 人脸识别技术不但基于人脸图像的几何特征，它还利用了人脸的纹理特征。（）

选项:

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问题: 2. DMP是一种（）的识别方法。

选项:

• A. 基于特征

• B. 基于模板

• C. 基于动态运动原型

• D. 基于统计理论

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问题: 1. 昇腾310处理器基于达芬奇架构，本质上是人工智能片上系统。（）

选项:

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问题: 1. 华为云服务指“一云两翼双引擎+开放的生态”，其中两翼指（）。

选项:

• A. 昇腾

• B. 鲲鹏

• C. 智能计算

• D. 智能数据与存储

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问题: 1. （）指对图像文件的打印字符进行检测识别，将图像中的文字转换成可编辑的文本格式，以JSON格式返回识别结果。

选项:

• A. FRS识别

• B. ASR识别

• C. OCR识别

• D. IRT识别

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问题: 1. （）考虑与问题有关的特征信息，估算出每个结点的价值，并依据价值的大小选择性地进行搜索。

选项:

• A. 盲目搜索

• B. 启发式搜索

• C. 无信息搜索

• D. 深度优先搜索

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问题: 2. A

选项:

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问题: 1. 强化学习的基本要素中，（）是环境因智能体的动作为其产生的反馈。

选项:

• A. 策略

• B. 环境模型

• C. 即时奖励

• D. 价值函数

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问题: 2. （） 从（状态，动作）到状态的映射，决定不同状态之间的转移概率。

选项:

• A. 策略

• B. 环境模型

• C. 即时奖励

• D. 价值函数

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问题: 3. 价值函数从长远的角度来估计智能体当前行为的好坏。（）

选项:

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问题: 1. Q-learning算法维护一个Q表格，对价值函数进行估计，Q表格里记录每个状态下采取各个动作的价值。（）

选项:

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问题: 1. 根据智能决策方法IDSS大致分为（）。

选项:

• A. 基于人工智能

• B. 基于数据仓库

• C. 基于范例推理

• D. 基于模型知识库

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问题: 2. 搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。

选项:

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问题: 3. （）不属于智能优化算法。

选项:

• A. 模拟退火

• B. 遗传算法

• C. 爬山法

• D. 粒子群优化算法

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问题: 1. 粒子群优化算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真。（）

选项:

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问题: 2. 以下关于遗传算法基本思想叙述错误的是（）。

选项:

• A. 一个后继状态由一个父状态决定

• B. 一个状态用编码来表示一个解（染色体）

• C. 定义一个适应值函数用来评价解的好坏

• D. 通过选择、交叉、变异的操作产生下一代的解

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