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《人工智能开源硬件与python编程实践》试卷答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1、下列主流编程语言及工具中，实现相同功能，所需代码行数最少的是（）

A.C++B.JavaC.PythonD.VB

2、Python程序中，引用外部编程库的方法是（）

A.IncludeB.ImportC.ClassD.Define

3、OpenAIE硬件中固化的Python版本是（）

A.Python2B.Python3C.OpenAIED.MicroPython

4、颜色追踪应用中，LAB模型包含（）个阈值参数值

A.2B.3C.4D.6

5、基于Haar模型的人脸检测过程中，图像帧采用的格式是（）

A.黑白B.灰度C.RGB565D.RGB888

6、二维码识别是一种（）技术

A.图像识别B.图像分类C.图像匹配D.特征提取

7、卷积神经网络模型不包括（）

A.输出层B.池化层C.特征参数层D.输入层

8、Lenet5模型属于（）

A.1分类模型B.2分类模型C.5分类模型D.10分类模型

9、基于OpenAIE硬件能够实现语音识别，是因为（）

A.调用云端的语音识别接口

B.芯片中固化有ASR声学模型库

C.Flash中存有若干组特定命令词的声学参数模板

D.通过事先进行关键词录音，提取特征参数，识别时进行匹配

10、基于OpenAIE库的语音识别过程，不包括以下哪个环节（）

A.保存实时录音成音频文件B.导入ASR类模块C.启动实时语音识别D.等待语音

识别结果

二、概念解释（每题5分，共20分）

1、Lab模型

2、Haar模型

3、深度学习

4、图像分类

三、简答题（每题10分，共30分）

1、简述Python语言的特点

2、简述CNN网络模型基本结构

3、设计语音识别应用程序时，一般先依据工作场景设置关键词（命令词短语）列表，这样

做的好处是什么？

四、编程实践题（每题15分，共30分）

1、基于OpenAIE硬件设计一个自定义函数，接收颜色参数，控制LED灯的发光颜色。

2、利用lenet卷积神经网络编写运行在OpenAIE硬件上的手写体数字识别程序。

3、生活垃圾一般分为厨余、可回收、有害、其它等4类，智能垃圾管理系统一般通过图像

识别和语音识别的方法进行自动管理。请利用OpenAIE人工智能硬件，以“厨余”、“可回

收”、“有害”、“其它”作为关键词，利用LED灯分别发出红、绿、蓝和白光进行状态指示，

设计一个利用语音识别来控制垃圾分类系统自动管理的Python程序。

参考答案：

一、单项选择题

CBDDBACDBA

二、概念解释（每题5分，共20分）

1、Lab模型

Lab模型又称亮度-对比度模型，是由亮度（Luminosity）和有关色彩的a、b三个要素组成。

a表示从洋红色到绿色的范围，b表示由黄色到蓝色的范围；

2、Haar模型

Haar特征分为边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征等，组合成特征模板。特

征模板内只有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形

像素和。通过训练，把各种Haar特征级联在一起，变成一个强分类器，形成Haar模型。

3、深度学习

深度学习是机器学习的新方向和新发展，主要体现为人工神经网络的研究和应用。本质

上是训练深层结构模型的方法，也是对于通过多层来表示对数据之间的复杂关系进行建模的

算法，目的是实现人工智能的普及化。

4、图像分类

图像分类，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图

像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为

若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。

三、简答题（每题10分，共30分）

1、简述Python语言的特点

属于自由、开放源码软件，从解释器、编程工具