密封线自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效上海大学《智能计算系统课程设计》2023-2024 学年第一学期期末试卷院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共 15 个小题，每小题 2 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、人工智能在农业领域的应用可以帮助提高农作物产量和质量。假设要开发一个系统来监测农田中的病虫害情况，需要能够准确识别病虫害的类型和严重程度。以下哪种图像分析技术和机器学习算法的组合在这个任务中最为有效？（ ）A. 图像分割技术结合决策树算法B. 目标检测技术结合支持向量机算法C. 特征提取技术结合朴素贝叶斯算法D. 深度学习中的卷积神经网络结合随机森林算法2、人工智能中的模型压缩技术可以减少模型的参数数量和计算量。假设要在移动设备上部署一个深度学习模型，以下哪种模型压缩方法可能最有效？（ ）A. 剪枝B. 量化C. 知识蒸馏D. 以上都有可能3、人工智能中的迁移学习技术可以利用已有的知识和模型来解决新的问题。假设已经有一个在大规模图像数据集上训练好的卷积神经网络模型，现在要将其应用于一个新的、但相关的图像分类任务。以下哪种迁移学习策略最有可能取得较好的效果？（ ）A. 直接使用原模型进行预测B. 微调原模型的部分层C. 重新训练一个新的模型D. 对原模型进行压缩4、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术手段。以下关于迁移学习的描述，不正确的是（ ）A. 迁移学习可以利用已有的预训练模型和知识，在新的任务和数据上进行微调B. 迁移学习能够减少新任务中的数据标注工作量和训练时间C. 迁移学习只能在相似的领域和任务中应用，无法跨越不同的领域D. 合理运用迁移学习可以提高模型的泛化能力和性能第 1 页，共 5 页密封线自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效5、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好，但在测试集上性能很差。为了缓解过拟合，以下哪种方法是有效的？（ ）A. 增加训练数据的数量B. 减少模型的复杂度C. 应用正则化技术，如 L1 和 L2 正则化D. 以上都是6、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...
