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中国大学MOOC计算思维与人工智能应用A作业答案

计算思维与人工智能应用A

学校: 九八五题库

学校: 超星学习通

题目如下：

1. 1. 以下关于人工智能概念的描述中，错误的是（ ）。

A. 人工智能使计算机能实现更高层次应用

B. 人工智能英文翻译是Artificial Intelligence

C. 人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟

D. 人工智能就是机器学习

答案: 人工智能就是机器学习

2. 2. 关于计算系统，下列说法正确的是（）。

A. 计算系统由微处理器、输入设备和输出设备构成

B. 计算系统由微处理器、存储设备、输入设备和输出设备构成

C. 计算系统由存储设备、输入设备和输出设备构成

D. 计算系统由微处理器和存储设备构成

答案: 计算系统由微处理器、存储设备、输入设备和输出设备构成

3. 3. 我们日常生活中的上下班，指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描，应用到了人工智能中的（ ）。

A. 虚拟现实

B. 机器翻译技术

C. 机器翻译

D. 模式识别

答案: 模式识别

4. 4. 下面（）方法提出来，用来描述对计算机智能水平进行测试。

A. 图灵测试

B. 香农定理

C. 摩尔定律

D. 费马定理

答案: 图灵测试

5. 5. 盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的（ ）方面。

A. 思维能力

B. 感知能力

C. 学习能力

D. 行为能力

答案: 感知能力

6. 6. 图灵测试用来测试计算机系统的哪方面能力？

A. 网络能力

B. 存储能力

C. 智能能力

D. 计算能力

答案: 智能能力

7. 7. 人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。

A. 模拟、延伸和扩展人的智能

B. 和人脑一样考虑问题

C. 具有完全的智能

D. 完全代替人

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8. 8. AI的英文全拼是（）。

A. Artificial Information

B. Artificial Intelligence

C. Automatic Intelligence

D. Automatic Information

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9. 9. 人工智能的研究长期目标是使现有的电子计算机更聪明，更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。

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10. 10. 图灵实验是为了判断一台机器是否具备智能的实验。

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11. 11. 以下属于人工智能研究领域的是（ ）。

A. 机器视觉

B. 模式识别

C. 自然语言处理

D. 智能检索

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12. 1. 以下选项中，不是Python语言特点的是（ ）

A. 变量声明：Python语言具有使用变量需要先定义后使用的特点

B. 平台无关：Python程序可以在任何安装了解释器的操作系统环境中执行

C. 黏性扩展：Python语言能够集成

D. 强制可读：Python语言通过强制缩进来体现语句间的逻辑关系

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13. 2. 下面代码的执行结果是（ ） ls=[[1,2,3],[[4,5],6],[7,8]] print(len(ls))

A. 3

B. 4

C. 8

D. 1

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14. 3. 下面代码的输出结果是（ ） s =["seashell","gold","pink","brown","purple","tomato"] print(s[1:4:2])

A. ['gold', 'pink', 'brown']

B. ['gold', 'pink']

C. ['gold', 'pink', 'brown', 'purple', 'tomato']

D. ['gold', 'brown']

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15. 4. 关于 Python 序列类型的通用操作符和函数，以下选项中描述错误的是（ ）

A. 如果 x 不是 s 的元素，x not in s 返回 True

B. 如果 s 是一个序列，s = [1,"kate",True]，s[3] 返回 True

C. 如果 s 是一个序列，s = [1,"kate",True]，s[–1] 返回 True

D. 如果 x 是 s 的元素，x in s 返回 True

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16. 5. 下面代码的执行结果是（ ） ls = ["2020", "20.20", "Python"] ls.append(2020) ls.append([2020, "2020"])print(ls)

A. ['2020', '20.20', 'Python', 2020]

B. ['2020', '20.20', 'Python', 2020, [2020, '2020']]

C. ['2020', '20.20', 'Python', 2020, ['2020']]

D. ['2020', '20.20', 'Python', 2020, 2020, '2020']

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17. 6. 以下程序的输出结果是？ y = 0 for i in range(0, 10, 2): y += i print( y)

A. 30

B. 9

C. 20

D. 10

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18. 7. 以下程序的输出结果是？ number = 30 if number % 2 == 0: print( number, 'is even') elif number % 3 == 0: print( number, 'is multiple of 3')

A. 30 is even

B. 30 is even 30 is multiple of 3

C. 程序出错

D. 30 is multiple of 3

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19. 8. 下列说法错误的是（ ）。。

A. def是定义方法的关键字

B. class是定义类的关键字

C. 类是对现实世界中一些事物的封装

D. 方法是对现实世界中一些事物的封装

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20. 9. 面向对象程序设计着重于（ ）的设计。

A. 对象

B. 算法

C. 类

D. 数据

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21. 10. 在Python中，定义一个函数时需要使用的关键词是？

A. def

B. function

C. func

D. define

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22. 11. 以下哪个是正确的Python模块导入方式？

A. import math

B. include math

C. from * import math

D. load math

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23. 12. 在Python中，如果想要导入整个math模块的所有函数，应该使用哪种导入方式？

A. import math

B. from math import all

C. from math import *

D. import all from math

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24. 13. 在Python的pandas库中，DataFrame是一种用于处理什么的数据结构？

A. 一维数组

B. 二维表格

C. 树形结构

D. 图结构

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25. 14. 在Python中，用于机器学习的第三方库是？

A. requests

B. scikit-learn

C. flask

D. pytest

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26. 1. 视网膜上的哪种细胞负责将光信号转换为神经信号？(多选)

A. 视锥细胞

B. 视杆细胞

C. 双极细胞

D. 水平细胞

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27. 2. 在实际应用中，手写数字识别技术通常用于哪些场景？（多选题）

A. 邮政编码自动识别

B. 银行支票处理

C. 文本识别中的数字提取

D. 自动驾驶汽车中的行人检测

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28. 3. 下列哪些算法是目标检测领域的经典算法？（多选）

A. R-CNN（Regions with Convolutional Neural Networks）

B. YOLO（You Only Look Once）

C. SSD（Single Shot MultiBox Detector）

D. Fast R-CNN（虽然它是R-CNN的改进版，但此题旨在测试对基础R-CNN的理解）

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29. 4. 在实际应用中，目标检测技术通常用于哪些场景？（多选题）

A. 自动驾驶中的车辆和行人检测

B. 安防监控中的异常行为检测

C. 医疗影像中的病灶检测

D. 人脸识别中的特征点定位

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30. 5. 人类的视觉感知主要依赖于哪种感官器官？

A. 耳朵

B. 眼睛

C. 鼻子

D. 皮肤

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31. 6. 图像的分辨率通常以什么为单位来衡量？

A. 像素/英寸（PPI）或像素/厘米（PPC）

B. 点/英寸（DPI）或线/英寸（LPI）

C. 赫兹（Hz）

D. 比特率（bps）

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32. 7. 在图像的颜色空间中，RGB模型是基于哪三种颜色的混合来产生其他颜色的？

A. 红、绿、蓝

B. 红、黄、蓝

C. 品红、黄、青

D. 黑、白、灰

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33. 8. 灰度图像中的像素值通常表示为什么范围内的整数？

A. 0-1

B. 0-127

C. 0-255

D. -128到127

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34. 9. （ ）在神经网络中引入了非线性。

A. 随机梯度下降

B. Sigmoid 函数

C. 全连接层

D. 输入层

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35. 10. 以下说法正确的是（ ）。

A. 增加卷积核大小对改进卷积神经网络是必要的

B. 当数据量不足时，可以在预训练模型上继续训练

C. 增加神经网络层数，总是能减少测试数据误差

D. 当训练神经网络，参数被训练出 nan 值时，可以采用提高学习率的方法改善

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36. 11. 在图像识别与分类中，哪种技术近年来因其出色的性能而受到广泛关注？A. B. C. ）D.

A. 决策树

B. 支持向量机

C. 卷积神经网络（CNN）

D. 朴素贝叶斯分类器

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37. 12. 在图像分类任务中，卷积神经网络通常如何输出最终的分类结果？

A. 通过一个全连接层直接输出类别标签

B. 通过一个softmax层输出每个类别的概率分布

C. 通过一个卷积层输出特征图

D. 通过一个池化层输出降维后的特征图

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38. 13. 在训练卷积神经网络时，为什么通常需要使用大量的训练数据？

A. 以防止过拟合

B. 以提高模型的泛化能力

C. 以确保模型能够学习到所有可能的特征

D. 以上都是（大量数据有助于模型学习到更泛化的特征，减少过拟合的风险）

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39. 14. 下列哪种激活函数常用于卷积神经网络中的卷积层和全连接层？

A. Sigmoid

B. Tanh

C. ReLU（Rectified Linear Unit）

D. 以上都是（根据具体网络结构和任务，可能使用不同的激活函数）

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40. 15. 在卷积神经网络中，池化层（Pooling Layer）的主要作用是什么？

A. 增加特征图的分辨率

B. 减少特征图的空间维度，同时保留重要特征

C. 对特征图进行色彩空间转换

D. 对特征图进行边缘检测

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41. 16. 图像分类的主要任务是什么？

A. 对输入图像进行分割，识别出不同的物体区域

B. 对输入图像进行特征提取，并将其归类到预定义的类别中

C. 对输入图像进行色彩校正，以改善其视觉效果

D. 对输入图像进行压缩，以减少存储空间

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42. 17. 哪个网络模型是首个成功应用卷积神经网络（CNN）于大规模图像分类任务的，标志着深度学习在图像分类领域的重大突破？

A. AlexNet

B. VGGNet

C. ResNet

D. Inception（GoogLeNet）

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43. 18. ResNet（残差网络）通过引入哪种机制来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题？

A. 批归一化（Batch Normalization）

B. 残差连接（Residual Connections）

C. Dropout

D. L2正则化

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44. 19. MNIST数据集包含的手写数字图像是

A. 灰度图像，大小为28x28像素

B. 彩色图像，大小为28x28像素

C. 灰度图像，大小为128x128像素

D. 彩色图像，大小为128x128像素

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45. 20. 在使用卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别时，哪个层通常用于提取图像的空间特征？

A. 全连接层

B. 卷积层

C. 池化层

D. Softmax层

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46. 21. 目标检测任务的主要目标是什么？

A. 对图像进行风格转换

B. 对图像进行超分辨率重建

C. 对图像中的文本进行识别

D. 对图像中的物体进行精确定位和分类

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47. 22. YOLO算法相较于传统的R-CNN系列算法，在目标检测任务中的主要优势是什么？

A. 更高的准确率

B. 更快的检测速度（端到端单次前向传递）

C. 更少的计算资源消耗

D. 所有选项都正确（但通常只选一个最显著的优势）

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48. 23. 提升卷积核(convolutional kernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。

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49. 1. 自然语言处理的简称是什么?(4分)

A. LNP

B. NLU

C. NLP

D. AUP

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50. 2. 自然语言处理的研究内容包括以下哪两个主要部分?(4分)

A. 自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)

B. 自然语言翻译和自然语言生成

C. 自然语言理解(NLU)和自然语言分类

D. 自然语言生成(NLG)和自然语言分类

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51. 3. 以下哪个工具主要用于中文分词?(4分)

A. NLTK

B. spaCy

C. Jieba

D. Gensim

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52. 4. 文本分类的基本流程中，以下哪一步是将文本字符串表示成计算机可以处理的数值向量?(4分)

A. 文本预处理

B. 特征提取

C. 模型训练

D. 模型评估

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53. 5. TF-IDF模型的核心思想是什么?(4分)

A. 词频越高，词的重要性越大

B. 词频越高，词的重要性越小

C. 词频越高且在语料库中出现频率越低的词，其重要性越大

D. 词频越低且在语料库中出现频率越高的词，其重要性越大

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54. 6. Word2Vec模型的主要作用是什么?(4分)

A. 将文本转换为词袋模型

B. 将文本转换为TF-IDF向量

C. 将单词映射为低维向量，捕捉语义关系

D. 将文本转换为n-gram特征

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55. 7. 以下哪种方法属于基于深度学习的文本分类模型?(4分)

A. 朴素贝叶斯

B. 支持向量机

C. TextCNN

D. K-近邻

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56. 8. 情感分析的主要目的是什么?(4分)

A. 从文本中提取情感倾向(如正面、负面或中性)

B. 从文本中提取关键词

C. 从文本中提取主题信息

D. 从文本中提取相似度信息

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57. 9. 在文本相似度分析中，余弦相似度主要用于衡量什么?(4分)

A. 两个文本的欧氏距离

B. 两个向量之间的夹角余弦值

C. 两个文本的汉明距离

D. 两个文本的曼哈顿距离

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58. 10. 知识图谱的核心三要素是什么?(4分)

A. 实体、关系、属性

B. 实体、文本、属性

C. 实体、关系、文本

D. 实体、文本、语义

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59. 11. 以下哪种模型可以用于文本相似度分析?(4分)

A. 词袋模型(Bag of Words)

B. TF-IDF模型

C. Word2Vec模型

D. 以上所有方法均可

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60. 12. 在文本分类中，以下哪种方法属于基于机器学习的分类方法?(4分)

A. 基于规则的分类

B. 朴素贝叶斯分类

C. 基于深度学习的分类

D. 预训练语言模型微调

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61. 13. 以下哪种方法属于基于深度学习的情感分析方法?(4分)

A. 基于规则的方法

B. 朴素贝叶斯分类

C. 卷积神经网络(CNN)

D. 基于词典的方法

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62. 14. 知识图谱的主要应用场景包括以下哪一项?(4分)

A. 搜索引擎优化

B. 问答系统

C. 推荐系统

D. 以上所有选项

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63. 15. 以下哪种工具或平台支持预训练语言模型的微调?(4分)

A. NLTK

B. spaCy

C. Hugging Face

D. Jieba

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64. 16. 在文本预处理中，去除停用词的主要目的是什么?(4分)

A. 提高文本的可读性

B. 提高文本分析的效率和准确性

C. 增加文本的语义信息

D. 提高文本的词频统计效果

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65. 17. 以下哪种方法属于文本分类中的特征提取方法?(4分)

A. 词袋模型(Bag of Words)

B. 梯度下降(Gradient Descent)

C. 模型调优(Model Tuning)

D. 文本标注(Text Annotation)

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66. 18. 在情感分析中，基于极性的情感分析主要关注什么?(4分)

A. 文本的具体情绪(如快乐、悲伤)

B. 文本的情感强度(如非常快乐、一般快乐)

C. 文本的情感极性(如正面、负面或中性)

D. 文本的整体情感倾向

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67. 19. 在文本相似度分析中，以下哪种方法属于基于深度学习的方法?(4分)

A. 词袋模型(Bag of Words)

B. TF-IDF模型

C. 使用BERT模型计算文本嵌入向量

D. 汉明距离

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68. 20. 自然语言处理(NLP)是研究如何使计算机能够理解和生成自然语言的学科。(2分)

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69. 21. 文本分类中的特征提取方法仅包括词袋模型(Bag of Words)和TF-IDF模型。(2分)

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70. 22. Word2Vec模型可以捕捉单词之间的语义关系，但需要大量数据进行训练。(2分)

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71. 23. 情感分析只能用于分析文本的情感极性(如正面、负面或中性)，不能分析具体的情绪(如快乐、悲伤)。(2分)

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72. 24. 知识图谱的核心是通过图结构表示实体及其关系，常用于搜索引擎和问答系统。(2分)

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73. 25. 在文本相似度分析中，余弦相似度和欧氏距离是两种完全相同的方法。(2分)

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74. 26. 基于深度学习的情感分析方法比基于规则的方法更依赖于人工定义的情感词典。(2分)

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75. 27. 自然语言处理中的分词是中文文本处理中的一个重要步骤，因为中文没有明显的单词边界。(2分)

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76. 28. 文本分类模型的评估指标中，准确率(Accuracy)是唯一重要的指标。(2分)

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77. 29. 知识图谱中的实体和关系可以通过自然语言处理技术从非结构化文本中抽取出来。(2分)

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