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超尔星学雅习通人工智能与信息社会作业答案

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最新超尔星学雅习通《人工智能与信息社会》期末题库及答案考试说明:本人针对该科精心汇总了历年题库及答案,形成一个完整的题库,并且每年都在更新。该题库对考生的复习、作业和考试起着非常重要的作用,会给您节省


最新超尔星学雅习通《人工智能与信息社会》期末题库及答案

考试说明:本人针对该科精心汇总了历年题库及答案,形成一个完整的题库,并且每年都在更新。该题库对考生的复习、作业和考试起着非常重要的作用,会给您节省大量的时间。做考题时,利用本文档中的查找工具,把考题中的关键字输到查找工具的查找内容框内,就可迅速查找到该题答案。本文库超星学习通、知到智慧树、国家开放大学、广东开放大学、江苏开放大学、上海开放大学、云南开放大学、芯位教育、云慕学苑、职教云、川农在线、长江雨课堂、安徽继续教育平台、青书学堂、睿学在线、成教云、京人平台、绎通继教云、学起Plus、云上河开、河南继续教育、四川开放大学、良师在线、继教云、日照专业技术人员继续教育、麦能网、21tb、168网校、云班课、电大中专、learnin、西财在线等平台复习试题与答案,敬请查看。

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人工智能与信息社会

学校: 无

问题 1: 1. 谷歌相册与传统手机相册最大不同点是()。

选项:

A. 根据照片内容自动添加标记

B. 根据不同标记进行归类和搜索

C. 自动对照片进行美颜

D. 定时备份照片

E. 人脸识别和搜索

答案: 根据照片内容自动添加标记

问题 2: 2. 一般来说,扫地机器人必需的传感器有()。

选项:

A. 距离传感器

B. 超声波雷达传感器

C. 悬崖传感器

D. 温度传感器

答案: 距离传感器

问题 3: 3. 智能推荐系统的特点包括()。

选项:

A. 根据用户的购买记录记忆用户的偏好

B. 根据浏览时间判断商品对用户的吸引力

C. 推荐用户消费过的相关产品

D. 根据用户的喜好进行相关推荐

答案: 根据用户的购买记录记忆用户的偏好

问题 4: 4. Cortana是()推出的个人语音助手。

选项:

A. 苹果

B. 亚马逊

C. 微软

D. 阿里巴巴

答案: 微软

问题 5: 5. AI时代主要的人机交互方式为()。

选项:

A. 鼠标

B. 键盘

C. 触屏

D. 语音+视觉

答案: 语音+视觉

问题 6: 6. 智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。()

选项:

答案: 正确

问题 7: 7. 智能音箱本质上是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。()

选项:

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问题 8: 8. 基于句法的机器翻译是目前较为流行的翻译方法,基本达到了预期的理想。()

选项:

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问题 9: 9. 目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。()

选项:

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问题 10: 10. 在神经网络方法之前,机器翻译主要是基于统计模型的翻译。()

选项:

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问题 11: 1. 关于EDVAC,下列说法正确的有()。

选项:

A. 第一台电子数字计算机

B. 诞生于1949年

C. 属于图灵体系结构计算机

D. 采用二进制及存储程序

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问题 12: 2. 根据科学流行定义,人工智能就是和人类()相似的计算机程序。

选项:

A. 思考方式

B. 表达方式

C. 行为方式

D. 外观外貌

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问题 13: 3. 被誉为计算机科学与人工智能之父的是()。

选项:

A. 图灵

B. 费根鲍姆

C. 纽维尔

D. 西蒙

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问题 14: 4. 第一个成功应用的专家系统是()。

选项:

A. ELIZA

B. Dendral

C. Xcon

D. Deepblue

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问题 15: 5. 与图灵测试相比,中文屋提出了如何判断是否拥有()的问题。

选项:

A. 行动力

B. 理解力

C. 表达能力

D. 接收能力

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问题 16: 6. 人工智能(AI)概念最早1956年在达特茅斯会议上提出。()

选项:

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问题 17: 7. 图灵测试是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。()

选项:

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问题 18: 8. 根据发展趋势定义,人工智能就是会不断自我学习的计算机程序。()

选项:

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问题 19: 9. 从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。()

选项:

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问题 20: 10. 图灵认为,人工智能应当是一个模拟成人成熟思维的系统。()

选项:

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问题 21: 1. 专家系统的适用领域的特征包括()。

选项:

A. 不需要额外常识

B. 输入的数据可以客观描述

C. 人类专家稀缺

D. 用户需求量大

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问题 22: 2. 专家系统的主要组成部分包括()。

选项:

A. 知识库

B. 推理引擎

C. 用户接口

D. 自主学习系统

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问题 23: 3. 每一次比较都使搜索范围减少一半的方法是()。

选项:

A. 二分查找

B. 启发式算法

C. minimax算法

D. 剪枝算法

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问题 24: 4. 第一例专家系统是在()领域发挥作用的。

选项:

A. 物理

B. 化学

C. 数学

D. 生物

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问题 25: 5. 深蓝在开局阶段的算法主要是()。

选项:

A. 二分查找法

B. AlphaBeta剪枝

C. 深度优先搜索

D. 启发式算法

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问题 26: 6. 二分查找是一个有效计算平方根的办法。()

选项:

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问题 27: 7. 基于规则的AI系统由一连串的if-then-else规则来进行推断或行动决策。()

选项:

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问题 28: 8. 启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。()

选项:

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问题 29: 9. 估值函数就是对每一个局面给出一个评价分数()。

选项:

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问题 30: 10. 博弈树的每个结点表示一个动作。()

选项:

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问题 31: 1. 基因遗传算法的两个常用的结束条件为()。

选项:

A. 达到一定的迭代次数

B. 适应度函数达到一定的要求

C. 达到一定的变异次数

D. 达到一定的交叉次数

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问题 32: 2. 仿生算法的特点有()。

选项:

A. 模拟自然生物群体的行为

B. 针对特定的输入能够得到确定的结果

C. 需要大量的模拟计算过程

D. 适用于大规模复杂优化问题

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问题 33: 3. 以下属于仿生算法的有()。

选项:

A. 蚁群算法

B. 遗传算法

C. 人工神经网络

D. 蒙特卡洛方法

E. 归并排序算法

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问题 34: 4. 以下对基因遗传算法描述正确的是()。

选项:

A. 基因遗传算法反映了自然选择的过程

B. 基因遗传算法一定能得到最优解

C. 是一种启发式的搜索算法

D. 能够穷尽所有可能性

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问题 35: 5. 基因遗传算法的组成部分包括()。

选项:

A. 初始化编码

B. 适应度函数

C. 选择

D. 交叉和变异

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问题 36: 6. 将两个图片每个像素RGB三个分量的差值的平方和作为适应度函数的计算方法,两次计算得出来的值分别为1512869728和1495705312,那么说明适应度函数值(),适应度()。

选项:

A. 高了;高了

B. 高了;低了

C. 低了;高了

D. 低了;低了

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问题 37: 7. 图中所展示的基因遗传算法过程是()过程。

选项:

A. 交叉

B. 复制

C. 变异

D. 初始化

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问题 38: 8. 基因遗传算法中,利用适应度函数表示参数值的大小,判断个体是否应该被淘汰。()

选项:

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问题 39: 9. 仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。()

选项:

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问题 40: 10. 在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()

选项:

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问题 41: 1. 一个完整的人工神经网络包括()。

选项:

A. 一层输入层

B. 多层分析层

C. 多层隐藏层

D. 两层输出层

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问题 42: 2. 向量[0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.6]的维数是()。

选项:

A. 10

B. 5

C. 3

D. 1

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问题 43: 3. 在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。

选项:

A. 784;10

B. 28;10

C. 784;1

D. 28;1

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问题 44: 4. 如果某个隐藏层中存在以下四层,那么其中最接近输出层的是()。

选项:

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

D. 归一化指数层

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问题 45: 5. 隐藏层中的池化层作用是()训练参数,对原始特征信号进行采样。

选项:

A. 减少

B. 增加

C. 分割

D. 组合

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问题 46: 6. 能够提取出图片边缘特征的网络是()。

选项:

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

D. 输出层

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问题 47: 7. 梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()

选项:

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问题 48: 8. 误差的反向传播,即从第一个隐藏层到输出层,逐层修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小。()。

选项:

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问题 49: 9. 神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。()

选项:

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问题 50: 10. 人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。()

选项:

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问题 51: 1. 在强化学习中,主体和环境之间交互的要素有()。

选项:

A. 状态

B. 动作

C. 回报

D. 强化

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问题 52: 2. 用于监督分类的算法有()。

选项:

A. 支持向量机

B. 决策树

C. 神经网络

D. 线性回归

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问题 53: 3. 强化学习中,()主要探索未知的动作会产生的效果,有利于更新Q值,获得更好的策略。

选项:

A. 探索

B. 开发

C. 输入

D. 输出

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问题 54: 4. 在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。

选项:

A. 探索;开发

B. 开发;探索

C. 探索;输出

D. 开发;输出

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问题 55: 5. Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。

选项:

A. 期望值

B. 最大值

C. 最小值

D. 总和

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问题 56: 6. 强化学习的回报值一个重要特点是具有()。

选项:

A. 客观性

B. 主体性

C. 超前性

D. 滞后性

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问题 57: 7. 马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中,下一个状态与()有关。

选项:

A. 外部影响

B. 主体内因

C. 历史状态

D. 当前状态

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问题 58: 8. 在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()。

选项:

A. 大;小

B. 大;大

C. 小;小

D. 小;大

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问题 59: 9. 在强化学习的过程中,学习率α越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(),保持旧的结果的比例越()。

选项:

A. 大;小

B. 大;大

C. 小;小

D. 小;大

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问题 60: 10. 对人脸好看程度评分,主要用的是监督学习的分类功能。()

选项:

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问题 61: 1. 语音识别技术的英文缩写为()。

选项:

A. SRT

B. CTS

C. SPE

D. ASR

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问题 62: 2. 以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。

选项:

A. 图像识别与分类

B. 医学影像分析

C. 语音识别

D. 人脸识别与情感计算

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问题 63: 3. ImageNet数据集包含了()幅图片。

选项:

A. 1400多

B. 14000多

C. 1400多万

D. 14000多万

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问题 64: 4. 将结构型的图片(空间分辨率高,纹路细节清晰)与光谱分辨率高、色彩丰富的图片处理成空间分辨率和光谱分辨率都高的过程称为()。

选项:

A. 图像配准

B. 图像识别

C. 图像分类

D. 图像融合

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问题 65: 5. 科大讯飞目前的主要业务领域是()。

选项:

A. 医学影像分析

B. 语音识别

C. 情感计算

D. 自动驾驶

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问题 66: 6. 医疗健康领域,人工智能在医学影像方面的应用被认为最不可能率先实现商业化。

选项:

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问题 67: 7. 现阶段的自动驾驶已经能够到达第五级完全自动的标准了。()

选项:

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问题 68: 8. 情感计算是在人脸识别的基础上,更加精细地通过脸上的表情和动作来判断人的情绪状态。()

选项:

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问题 69: 9. 人工智能在医学影响分析方面,可以起到计算机辅助诊断的作用,进行病灶检测、病灶量化诊断、进行治疗决策等。()

选项:

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问题 70: 1. 电影()中,机器人最终脱离了人类社会,上演了“出埃及记”一幕。

选项:

A. 黑客帝国

B. 人工智能

C. 我,机器人

D. 她

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问题 71: 2. 人工智能的研发和应用的政策,应该将()置于核心位置。

选项:

A. 道德

B. 人

C. 资本

D. 隐私

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问题 72: 3. 从人文视角看,人工智能产生的影响不包括()。

选项:

A. 对人的认识的冲击

B. 对人类心理的冲击

C. 彻底消除人类中的无用阶级

D. 推动进一步的专业分化

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问题 73: 4. 前三次工业革命是机器人代替人的体力劳动,正在到来的人工智能革命将开始代替脑力劳动。()

选项:

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问题 74: 5. 政府不仅要加强高端人才的培养,更需要在教育的各个阶段,给予不同人群学习的机会。在中小学阶段鼓励计算思维和计算机科学教育,在继续教育领域为受到人工智能影响的在职人员提供职业转型的帮助等。()

选项:

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问题 75: 6. 人工智能研发者的多元化有助于满足不同人群的需求,避免潜在的歧视问题。()

选项:

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问题 76: 7. 只有符合社会伦理规范和公共政策的解决方案,才能设计出可信赖的人工智能。()

选项:

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问题 77: 8. 人工智能会完全替代人类的某些工作,并不会创造新的就业机会。()

选项:

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问题 78: 9. 深度学习算法中,人可以掌控机器“思考”的具体过程,但数据来源和质量的不可控可能导致人工智能被教坏。()

选项:

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问题 79: 10. 随着人工智能的发展,人和机器的边界可能越来越模糊。()

选项:

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