第三届专业组竞技知识测评

一、Python基础(12题,每题2分,共24分)             
二、人工智能基础知识:(20,每题3分,共60分)
三、人工智能算法:(4,每题4分,共16分)                
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一、Python基础(12,每题2分,共24分)

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1.

以下哪个选项是合法的变量名?

A. 1variable
B. variable_1
C. variable-1
D. def
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2.

以下哪个选项不是Python的基本数据类型?

A. int
B. float
C. char
D. str
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3.

下面哪个表达式的结果是True?

A. 5 > 10
B. 5 == 5
C. 5 < 4
D. 5 != 5
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4.

以下代码段的输出是什么?

   x = 5

   if x > 3:

       print("Greater",end=" ")

   print("End")

A. Greater
B. GreaterEnd
C.Greater End
D. Error
*
5.

以下哪段代码会正确判断一个年份是否为闰年(闰年的判定规则有两个:一是能被 4 整除但不能被 100 整除的年份为闰年;二是能被 400 整除的年份也是闰年)?

   year = 2024

   if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0):

       print("Leap year")

   else:

       print("Not a leap year")

A. if year % 4 == 0: print("Leap year") else: print("Not a leap year")
B. if year % 4 == 0 and year % 100 != 0 or year % 400 == 0: print("Leap year") else: print("Not a leap year")
C. if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0): print("Leap year") else: print("Not a leap year")
D. if year % 4 == 0 and year % 100 != 0: print("Leap year") else: print("Not a leap year")
*
6.

下列代码的输出是什么?

def check_even(num):

    if num % 2 == 0:

        return True

    else:

        return False

print(check_even(4))

A. True
B. False
C. None
D. Error
*
7.

以下函数调用的输出是什么?

    def subtract(a, b):

        return a / b

    print(subtract(10, 5))

A. 5
B. 2
C. 2.0
D. 1
*
8.

以下代码的输出是什么?

    for i in range(5):

        if i == 3:

            continue

        print(i, end=" ")

A. 0 1 2 3
B. 0 1 2 3 4
C. 0 1 2 4
D. 0 1 2 4 5
*
9.

下面代码将打印出?

lst = [1, 2, 3, 4, 5]

for i in range(len(lst)):

    if lst[i] % 2 == 0:

        print(lst[i], end=" ")

A.1 2 3 4 5
B.1 3 5
C.2 4
D.None
*
10.

以下哪个选项可以正确添加一个元素5到列表lst = [1, 2, 3, 4]的末尾?

A. lst.append(5)
B. lst.add(5)
C. lst.insert(5)
D. lst = 5
*
11.

如何访问字典d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}中键'b'的值?

A. d.get('2')
B. d['b']
C. d[b]
D. d.key('b')
*
12.

下面哪段代码会输出什么?

   for i in range(3):

       for j in range(2):

           print(i, j, end=" ")

A.0 0 0 1 1 0 1 1 2 0 2 3
B.0 0 0 1 1 2
C.0 0 0 1 1 0 1 1 2 0 2 1
D.0 0 0 1 1 1 2 1 3

二、人工智能基础知识(20题,每题3分,共60分)

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13.

人工智能的英文全称是什么?

A. Automatic Intelligence
B. Artificial Intelligence
C. Artificial Thinking
D. Machine Intelligence
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14.

机器学习的英文全称是什么?

A.Machine Learning
B.Automated Intelligence
C. Artificial Intelligence
D. Machine Intelligence
*
15.

某航空公司希望利用人工智能技术提高客户服务水平。他们计划开发一个智能客服系统,能够回答常见问题、处理投诉、预订机票等。在这个系统中,以下哪项人工智能技术应用最有可能被用来实现智能客服?

A. 专家系统(Expert System)用于回答常见问题
B. 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)用于理解用户意图
C. 数据挖掘(Data Mining)用于分析客户反馈
D. 强化学习(Reinforcement Learning)用于优化客户服务策略
*
16.

某娱乐公司希望利用人工智能技术改进游戏体验。他们计划开发一个智能游戏助手,能够根据玩家的行为和偏好,提供个性化的游戏建议和挑战。在这个系统中,以下哪项人工智能技术应用最有可能被用来实现个性化游戏助手?

A. 强化学习(Reinforcement Learning)用于优化游戏关卡设计
B. 推荐系统(Recommendation System)用于推荐游戏内容
C. 语音识别(Speech Recognition)用于与玩家交互
D. 数据挖掘(Data Mining)用于分析游戏数据
*
17.

在下列哪个领域,人工智能技术被用于识别人脸并进行身份验证?

A. 语音识别
B. 自然语言处理
C. 计算机视觉
D. 强化学习
*
18.

下列关于人工智能的说法中,错误的是

A. 人工智能可以模拟人类的思维和决策过程。
B. 人工智能在医疗领域的应用包括辅助疾病诊断、药物研发、医疗机器人手术等。
C. 人工智能是机器学习的重要分支。
D. 人工智能在医疗、交通等领域有广泛应用。
*
19.

以下哪种学习方式需要大量标注数据进行训练?

A. 监督学习
B. 无监督学习
C. 半监督学习
D. 强化学习
*
20.

以下哪种学习方式需要通过与环境交互来学习?

A. 监督学习
B. 无监督学习
C. 半监督学习
D. 强化学习
*
21.

下列人工智能技术可以被用于哪个领域来创建可以自主决策的智能体?

A. 自然语言处理
B. 计算机视觉
C. 强化学习
D. 专家系统
*
22.

在机器学习中,什么是“过拟合”?

A. 模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现不佳,泛化能力差
B. 模型在训练集和测试集上表现都不佳,欠拟合
C. 模型在训练集和测试集上表现良好,泛化能力强
D. 模型无法收敛到最优解
*
23.

在人工智能中,什么是“泛化能力”?

A. 算法对新数据的预测能力
B. 算法在训练集上的准确性
C. 算法的运行速度
D. 算法的复杂性
*
24.

下列以下哪个不是常见的机器学习算法?  

A. 支持向量机
B. K-Means
C. 逻辑回归
D. 数据堆栈
*
25.

神经网络是受到生物学上的什么启发而设计的?  

A. 细胞学说
B. 传导理论
C. 神经科学
D. 遗传学
*
26.

人工神经网络中的“神经元”与生物神经元类比,它的主要作用是什么?  

A. 接收输入和产生输出
B. 存储数据和程序
C. 执行逻辑运算
D. 控制运动和感知
*
27.

在计算机视觉中,什么是“卷积神经网络(CNN)”?  

A. 一种用于图像分类的监督学习算法
B. 一种用于处理文本数据的神经网络结构
C. 一种用于处理序列数据的神经网络结构
D. 一种用于处理图像数据的神经网络结构
*
28.

下列以下哪个不是神经网络的一部分?

A. 输入层
B. 输出层
C. 逻辑层
D. 隐藏层
*
29.

深度学习中的反向传播算法用于()?

A. 模型评估
B. 特征选择
C. 参数优化
D. 数据预处理
*
30.

深度学习中的激活函数用于()?

A. 调整模型权重
B. 数据预处理
C. 模型评估
D. 引入非线性变换
*
31.

KNN算法的主要思想是什么?

A. 使用决策树进行分类
B. 通过前向传播进行学习
C. 通过计算新样本与训练样本的距离进行分类
D. 使用线性回归模型进行预测
*
32.

在KNN算法中,k的值表示什么?

A. 分类的类别数
B. 样本的特征数
C. 选择的最近邻居的数量
D. 训练集的大小

三、人工智能算法:(4,每题4分,共16分)

*
33.

在以下代码片段中,如何正确地导入KNN算法所需的库?

填写正确的导入库代码

____

#创建KNN模型

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

A. import sklearn.neighbors as knn
B. from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
C. import KNeighborsClassifier from sklearn.neighbors
D. from sklearn.model_selection import train_test_split
*
34.

以下代码用于构建一个决策树模型,但缺少导入决策树的代码。应该补充哪一部分代码以正确运行该程序?

# 补充代码

____

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树模型

clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型

clf.fit(X_train, Y_train)

# 进行预测

predictions = clf.predict(X_test)

print('模型预测结果:', predictions)

A.from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
B.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
C.from sklearn.svm import SVC
D.from sklearn.linear_model import LogisticRegression
*
35.

以下代码用于构建一个多层感知器(MLP),但其中缺少一部分代码。应该补充哪一部分代码以正确运行该程序?

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.datasets import load_digits

import numpy as np

# 加载数据

digits = load_digits()

X = digits.data

y = digits.target

# 分割数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建MLP模型

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=300, solver='adam', random_state=42)

# 补充代码

____

# 训练模型

mlp.fit(X_train, y_train)

# 进行预测

predictions = mlp.predict(X_test)

print('模型预测结果:', predictions)

A.mlp.fit(X_train, X_test)
B.mlp.fit(y_train, y_test)
C.mlp.fit(X_train, y_train)
D.mlp.fit(X_test, y_test)
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36.

以下代码用于构建一个卷积神经网络模型,但缺少全连接层的代码。应该补充哪一部分代码以正确运行该程序?

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

# 创建一个简单的卷积神经网络模型

model = models.Sequential()

# 添加第一个卷积层

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加第二个卷积层

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 选择题部分:添加全连接层

# 请选择以下哪种方式来添加全连接层:

# 添加输出层

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 打印模型结构

model.summary()

A. model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))
B. model.add(layers.Dropout(0.5))
C. model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
D. model.add(layers.BatchNormalization())
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