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2023年《人工智能》现代科技知识考试题与答案目录简介一、单选题：共40题二、多选题：共20题三、判断题：共26题一、单选题1、下列哪部分不是专家系统的组成部分？A .用户B.综合数据库C.推理机D.知识库正确答案：A解析：《人工智能导论》（第4版）作者：王万良出版社: 高等教育出版社2、下列哪个神经网络结构会发生权重共享？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.全连接神经网络D. A 和B正确答案：D解析：《深度学习、优化与识别》作者:焦李成出版社: 清华大学出版社3、下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法？A.卡方检验值B.互信息C .信息增益D.主成分分析正确答案：D解析：《自然语言处理》作者：刘挺出版社：高等教育出版社4、下列哪个不是人工智能的技术应用领域？A.搜索技术B.数据挖掘C.智能控制D .编译原理解析：《走进人工智能》作者：周旺出版社：高等教育出版社5、Q（s,a）是指在给定状态s的情况下，采取行动a之后，后续的各个状态所能得到的回报（）。
A.总和B.最大值C.最小值D.期望值正确答案：D解析：《深度学习、优化与识别》作者:焦李成出版社: 清华大学出版社6、数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。
A.单个模型之间有高相关性B.单个模型之间有低相关性C,在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D.单个模型都是用的一个算法解析：《机器学习方法》作者：李航出版社：清华大学出版社7、以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？A.删除缺少值太多的列B.删除数据差异较大的列C.删除不同数据趋势的列D.都不是正确答案：A解析：《机器学习》作者：周志华出版社：清华大学出版社8、在强化学习过程中，学习率越大，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（）。
A .大，小B.大,大C.小，大D.小，小正确答案：A解析：《深度学习、优化与识别》作者:焦李成出版社: 清华大学出版社9、以下哪种方法不属于特征选择的标准方法？A.嵌入B.过滤C ,包装D.抽样正确答案：D解析：《深度学习、优化与识别》作者:焦李成出版社: 清华大学出版社10、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
2023年11月绍兴市选考科目诊断性考试技术试题（答案在最后）注意事项：1．本试卷分两部分，第一部分信息技术，第二部分通用技术。
全卷共18页，第一部分1至10页，第二部分11至18页；2．考试时间90分钟，满分100分．第一部分信息技术（共50分）一、选择题（本大题共12小题，每小题2分，共24分。
在每小题给出的四个选项中，只有一个符合题目要求）1.下列关于数据和信息的说法，正确的是（）A.数据都以数字符号进行表示B.信息共享会降低其价值C.信息的存储与传递需要依附载体D.分析不同数据得到的信息一定是不同的【答案】C【解析】【详解】本题考查的是数据与信息。
数据可以是数字、文字、图形等符号表示，选项A说法错误；信息共享不会降低其价值，选项B说法错误；信息的存储与传递需要依附载体，选项C说法正确；分析不同数据得到的信息，有可能相同，也有可能不同，选项D说法错误。
故本题应选C。
【分析】【点睛】2.EasyDL是一款开放性的人工智能开发平台。
其基于深度学习算法，经过大数据训练生成不同的人工智能模型，具有文本处理、图像识别、语音识别等功能。
下列关于EasyDL的说法，正确的是（）A.根据数据特征建立模型B.利用推理引擎区分不同概念与模式C.所使用的训练数据结构单一D.减少训练次数能提高其识别准确率【答案】A【解析】【详解】本题考查的是人工智能。
大数据训练的深度学习算法是数据驱动的人工智能，故选项B说法错误；选项C违反了大数据特征之一：数据类型多；应该是增加训练次数提高其识别准确率，选项C说法错误。
故本题应选A。
【分析】【点睛】3.某智能水产养殖系统利用传感器实时监测水质、温度、氧气、光照等环境参数，并通过网络传输至服务器存储；分析监测数据后，根据反馈信号，利用执行器调节养殖环境，从而实现水产养殖全过程的自动化、智能化。
以下关于该系统组成的说法，不正确．．．的是（）A.该系统的自动化管理功能无需用户参与B.温度传感器属于该系统的硬件设备C.水质监测值属于该系统的重要数据D.该系统服务器需安装系统软件【答案】A【解析】【详解】本题考查的是信息系统组成。
基于物联网的人工智能图像检测系统设计研究目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 文献综述 (5)二、物联网与人工智能概述 (7)2.1 物联网技术发展 (8)2.2 人工智能技术发展 (10)2.3 物联网与人工智能的结合 (11)三、人工神经网络基础 (12)3.1 人工神经网络基本原理 (14)3.2 常见人工神经网络结构 (15)3.3 深度学习与卷积神经网络 (17)四、图像检测技术 (18)4.1 图像检测方法概述 (19)4.2 图像检测技术分类 (21)4.3 图像检测应用领域 (22)五、基于物联网的人工智能图像检测系统设计 (23)5.1 系统架构设计 (25)5.2 数据采集与传输 (26)5.3 图像处理与特征提取 (27)5.4 模型训练与优化 (28)5.5 系统测试与应用 (30)六、系统实例分析 (31)6.1 案例一 (32)6.2 案例二 (34)6.3 案例三 (35)七、结论与展望 (36)7.1 研究成果总结 (37)7.2 存在问题与不足 (38)7.3 未来发展趋势与展望 (40)一、内容描述本文档旨在研究并设计一种基于物联网的人工智能图像检测系统。
随着物联网技术的飞速发展，人工智能与图像检测技术在各领域的应用越来越广泛，尤其在智能监控、工业自动化、智能交通等领域。
本研究致力于将物联网技术与人工智能图像检测技术相结合，实现更高效、准确的图像检测系统设计。
系统架构设计：设计基于物联网的图像检测系统架构，包括数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层。
其中数据采集层负责图像数据的采集，数据传输层负责数据的传输和共享，数据处理层负责图像数据的处理和分析，应用层则负责将处理结果应用于实际场景。
人工智能技术集成：集成人工智能算法，如深度学习、机器学习等，以实现图像检测系统的智能化。
通过训练和优化模型，提高系统的准确性和效率。
智能检测系统
西门子公司
【期刊名称】《航空制造技术》
【年(卷),期】2006(000)011
【摘要】IntelligeNDT是一种集检查工艺、传感器、超声波检测设备和软件于一体的检测系统。
由于其性能优越，很容易适应市场需求.
【总页数】2页(P60-61)
【作者】西门子公司
【作者单位】西门子公司
【正文语种】中文
【中图分类】U463.341
【相关文献】
1.智能电能表全性能试验智能检测系统设计 [J], 郭亮; 刘继彦; 宋燕霞; 赵晓燕
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3.深度迁移学习下的船舶焊接表面缺陷智能检测系统 [J], 胡晓轩;甄希金;朱琦;王浩
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