5.2 人工智能的应用（分层作业）信息技术浙教版2019必修1

5.2 人工智能的应用（分层作业） 【基础达标】 1.在客户服务领域，系统利用深度学习技术分析用户语音通话，自动转写为文本以快速响应需求。下列说法错误的是（   ） A．深度学习模型的性能高度依赖于训练数据集的质量 B．系统可通过海量语音样本训练，适应不同的方言和语速 C．“人工智能自动识别+人工复核”协作方式可以降低关键信息识别的错误率 D．语音识别系统在训练完成后，即可在任何新语言环境下直接应用，无需额外数据调整 答案：D 解析：本题考查深度学习在语音识别领域的应用原理，核心是理解模型训练、泛化能力及实际应用中的关键特性，需逐一分析选项与技术逻辑的匹配度。 选项A：正确。深度学习属于“数据驱动型”技术，模型通过学习训练数据中的规律（如语音的音调、节奏、发音特征等）实现功能。训练数据集的质量（包括准确性、代表性、多样性等）直接决定模型性能：若数据存在噪音、标注错误，模型会学习到错误规律；若数据无法覆盖常见场景（如不同年龄段的语音），模型泛化能力会极差。因此，训练数据的质量是深度学习模型性能的核心影响因素。 选项B：正确。不同方言（如粤语、四川话）的发音规则、声调差异较大，不同语速（快、慢、停顿）的语音特征也不同。通过海量、多样化的语音样本（覆盖多种方言、语速）训练模型，可让模型学习到更全面的语音模式，从而提升对不同场景的适应性。这是语音识别系统从“单一场景”扩展到“复杂实际场景”的核心手段。 选项C：正确。当前语音识别技术虽已成熟，但在复杂场景（如嘈杂环境、模糊发音）下仍可能出现识别误差。“AI 自动识别”负责高效处理大量常规语音转写，“人工复核”则针对关键信息（如客户的姓名、地址、需求核心）进行校验和修正，二者结合可有效弥补AI的不足，显著降低错误率，是实际应用中常见的优化方案。 选项D：错误。深度学习模型的“泛化能力”具有局限性，其性能依赖于训练数据的“分布范围”：若模型训练时仅使用“中文普通话”样本，其学习到的语音特征仅适用于该语言；当切换到“新语言环境”（如英语、日语，或未在训练中覆盖的小众方言）时，新语言的发音规则、音素构成与训练数据差异极大，模型无法准确识别，必须通过“新语言的样本数据”进行“微调”（Fine-tuning）或重新训练，才能适应新环境。因此，模型训练完成后不能直接应用于任意新语言环境，需额外数据调整。 因此，说法错误的选项为D。 2.浙江大学研究团队成功打造国产球形机器人（如图所示），该机器人能以最快35km/h的速度攻击敌人，还可以多个球形机器人协同抓捕，具备强大的跟踪、格斗能力。它采用的全自动的自适应模型算法和L4级别的全自动驾驶系统，不需要地图或导航，可根据环境自行调整运动轨迹和方式。在机器人的两侧，安装了多个摄像头，让机器人形成仿生的“昆虫复眼”全景感知系统，实现自动避障。 为更好地调整运动轨迹和方式，以下策略不合理的是（   ） A．提高机器人电脑性能 B．提升网络传输速率 C．迭代更新自适应模型算法 D．增加不同场景的训练数据 答案：B 解析：本题考查人工智能知识。仅提升网络传输速率不能提升人工智能，故B错。 3.下列关于人工智能的说法，正确的是（   ） A．符号主义人工智能基于神经网络 B．强化学习不需要奖励机制 C．专家系统属于连接主义方法 D．监督学习需要标注的训练数据 答案：D 解析：本题考查人工智能的基本概念与方法分类。A选项错误，符号主义人工智能以逻辑推理和符号表示为核心，如专家系统，而神经网络是连接主义人工智能的核心技术，二者分属不同流派。B选项错误，强化学习的核心机制是智能体通过与环境交互获取奖励或惩罚信号，以此调整策略实现学习，奖励机制是其必要组成部分。C选项错误，专家系统通过构建知识库和推理机实现决策，属于符号主义方法，而连接主义方法以神经网络为代表，依赖数据驱动的模式学习。D选项正确，监督学习的关键特征是使用带有标注信息的训练数据（如输入数据及对应的正确输出标签），模型通过学习输入与标注间的映射关系完成训练。因此，本题选择D选项。 4.近年来多个省份启动AI自动辅助监考系统，该系统借助摄像头、麦克风等设备利用视频监控、图像识别、语音识别等技术，实现对考场情况的实时监测，监测数据通过网络传输至服务器后，可进行自动分析，AI自动辅助监考已成为确保考试公平性的一种有效手段。为提高该系统的识别准确率，以下策略不合理的是（   ） A．多个高清摄像头同步捕捉，全方位监控 B．搜集更多训练数据，涵盖多样化的行为和情景 C．根据实际应用中的反馈情况，优化算法模型 D．忽略考场环境因素，只分析学生个体行为 答案：D 解析：本题考查人工智能。提高系统识别的准确率根本在于算法。选项ABC，都可以获得更多的数据来训练算法模型，提高识别准确率。选项D，只分析个体行为不利于做出准确的分析。因此，本题选择D。 5.室外智能健身器材能提供多种健身方式，它能通过语音识别实现人机交互，利用多个传感器采集用户运动数据，并向用户提供运动报告，引导用户进行科学、有效的锻炼。室外智能健身器材使用过程中，涉及人工智能技术应用的是（   ） A．为用户提供多种健身方式 B．利用传感器采集用户运动数据 C．通过语音识别实现人机交互 D．将运动报告发送给用户 答案：C 解析：本题考查人工智能。语音识别涉及人工智能的一系列复杂运算，因此选项C属于人工智能的范畴。其他选项均未涉及AI领域，故选C。 6.下列有关人工智能应用的叙述，不正确的是（   ） A．领域人工智能运用符号主义人工智能方法来实现，且功能较为明确 B．AlphaGo使用的机器学习算法用于电力控制领域，这体现了跨领域人工智能的应用 C．混合增强智能体现在以人机协同的方式最优地解决各类问题 D．人工智能技术的应用促进了社会经济的发展，也引发了一些新的社会问题 答案：A 解析：本题考查人工智能。跨领域人工智能主要是指智能系统从一个领域快速跨越到另一个领域，不仅依赖于已有数据和已有规则，而且专注于知识和技能的获取，能够举一反三、触类旁通，开展深度推理。领域人工智能不只是运用符号主义方法来实现的人工智能，功能也不局限于一个领域。因此本题选A。 【能力提升】 1.某校“文言文”学习小组利用AI工具分析文言文，能够自动生成准确的现代文翻译和内容概要，为初学者提供了很大帮助。该功能主要基于的人工智能技术是（   ） A．自然语言处理 B．计算机视觉 C．模式识别 D．语音合成 答案：A 解析：本题考查自然语言处理的知识点。自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，主要用于处理和分析人类语言数据。题目中提到的“自动生成准确的现代文翻译和内容概要”正是自然语言处理的典型应用场景。自然语言处理技术可以理解、生成和翻译人类语言，使得计算机能够处理和分析大量的文本数据，从而实现文言文到现代文的翻译和内容提炼。故答案为：A。 2.下列选项中体现了计算机视觉技术的应用是（   ） A．音乐APP听旋律识曲 B．停车场自动识别车牌来管理车辆的出入 C．智能助手根据用户的语音指令完成相应的操作 D．人工智能写诗 答案：B 解析：本题考查计算机视觉技术的应用场景识别。A选项错误，音乐APP听旋律识曲属于音频分析与语音识别技术范畴，处理的是音频信号，与计算机视觉（处理图像/视频信息）无关；B选项正确，停车场自动识别车牌是通过摄像头捕捉车牌图像，再经图像处理、特征提取等计算机视觉技术完成识别，属于典型应用；C选项错误，智能助手根据语音指令操作属于语音识别与自然语言处理技术，依赖音频信号解析，而非视觉信息；D选项错误，人工智能写诗属于自然语言生成技术，专注于文本创作，与计算机视觉无关。因此，本题选择B选项。 3.下列关于AI模型训练的说法，错误的是（   ） A．监督学习的标注数据质量直接影响模型精度 B．无监督学习可用于发现数据中的隐藏规律 C．强化学习的核心是“环境反馈机制” D．生成式模型的训练无需海量数据支撑 答案：D 解析：本题考查AI模型训练的基本概念和常见误区。A. 监督学习的标注数据质量直接影响模型精度：监督学习依赖于高质量的标注数据，数据质量的好坏直接影响模型的训练效果和精度。因此，这一说法是正确的。B. 无监督学习可用于发现数据中的隐藏规律：无监督学习的主要目的是在没有标注数据的情况下，通过算法自动发现数据中的模式和规律。因此，这一说法是正确的。C. 强化学习的核心是“环境反馈机制”：强化学习通过与环境的交互来学习策略，环境反馈机制是其核心部分。因此，这一说法是正确的。D. 生成式模型的训练无需海量数据支撑：生成式模型通常需要大量的数据来学习数据的分布和生成新样本。说生成式模型的训练无需海量数据支撑是错误的。故答案为：D。 4.人工智能具有区别于普通技术的核心特征，下列不属于人工智能核心特征的是（   ） A．可通过分析数据自主优化模型性能，无需人工手动调整参数 B．能通过传感器、摄像头等设备感知外部环境的图像、声音等数据 C．必须依赖人类实时发出操作指令才能运行，无法自主启动任务 D．可根据不同应用场景自适应调整策略，如导航APP动态规划路线 答案：C 解析：本题考查人工智能的核心特征。人工智能的核心特征包括自主学习和优化能力、感知外部环境的能力、自适应调整策略的能力等。选项A描述了人工智能通过分析数据自主优化模型性能的能力，属于核心特征；选项B描述了人工智能感知外部环境的能力，属于核心特征；选项D描述了人工智能根据不同应用场景自适应调整策略的能力，属于核心特征。选项C描述了必须依赖人类实时发出操作指令才能运行，无法自主启动任务，这与人工智能的自主性相悖，不属于人工智能的核心特征。故答案为：C。 【链接真题】 （24-25高二下·浙江·期中）1.智能垃圾站。智能垃圾站基于人工智能和物联网技术，可以对垃圾分类进行智能化精细管理。智能垃圾管理平台对各垃圾站实行全天候监控，实现综合、完善、高效的垃圾投放回收及利用。 （1）当居民不清楚垃圾如何分类的时候，只要语音询问智能垃圾站服务机器人，它会告知该垃圾的类别。这说明智能垃圾站运用了( )技术 A．人工智能    B．数据挖掘    C．图像识别    D．物联网 （2）要实现人体靠近智能垃圾站放置柜时自动开盖的功能，需要的传感器是( ) A．光敏传感器    B．气敏传感器    C．温度传感器    D．声敏传感器 （3）物联网技术可以实现智能垃圾站对垃圾的智能化精细管理。物联网分为三层：感知层、网络层、应用层，其中智能垃圾站的监控设备属于 层。 （4）管理系统可以实时监控辖区内各站点的运行状态，垃圾柜的存量正常时指示灯显示绿色，当超过预警值时，指示灯显示红色，并给工作人员的手机发送预警短信，提示需要清理。下图是预警流程，请完善流程图。 A．是  B．否  C．获取垃圾柜存量值  D．显示红灯  E．显示绿灯 序号处对应选项分别是① 、② 、③ 、④ 、⑤ 。 （5）管理员也可以通过手机APP登录管理平台，查看垃圾站的实时数据，该APP属于( ) A．系统软件    B．应用较件 答案：(1)A;(2)C;(3)感知; (4)①C,②E,③B,④A,⑤D;(5)B 解析：本题考查物联网相关内容。人工智能是一种模拟人类思维的技术，包括机器学习、自然语言处理、专家系统等多种技术手段，通过这些手段模拟人类的认知、学习和推理能力。人工智能可以实现自主决策、自主学习、自主优化和自主创新，帮助人类解决图像识别、语音识别、自动驾驶、机器翻译等许多实际问题。 （1）由“语音询问智能垃圾站服务机器人，它会告知该垃圾的类别”推知，该智能系统使用了语音识别技术，而语音识别属于人工智能技术，故①处答案为：A。 （2）光敏传感器是利用光敏元件将光信号转换为电信号的传感器，它的敏感波长在可见光波长附近，包括红外线波长和紫外线波长。气敏传感器是用来检测气体浓度和成分的传感器，它对于环境保护和安全监督方面起着极重要的作用。温度传感器是指能感受温度并转换成可用输出信号的传感器。声敏传感器是一种能够感知声音信号并将其转换成可读取的电信号输出的传感器。由题目内容知，人体靠近智能垃圾站放置柜时，其体温与周围环境不同，可利用此温差监测有无人靠近，故②处答案为：C。 （3）物联网体系结构：感知层，物联网依靠感知层识别物体和采集信息；网络层，实现对传输的信息进行融合等处理；应用层，是物联网和用户的接口，能够针对不同用户及不同行业的应用，提供相应的管理平台和运行平台。智能垃圾站的监控设备属于感知层。故③处答案为：感知。 （4）结合题目内容及流程图，推知：管理系统以垃圾柜的存量为判断条件，若正常则指示灯显示绿色；若超过预警值时，指示灯显示红色，并给工作人员的手机发送预警短信，提示需要清理。故①处为获取垃圾柜存量值，②处为显示绿灯，③处为否，④处为是，⑤处为显示红灯。故题目给定答题序号④⑤⑥⑦⑧五处对应答案分别为：C、E、B、A、D。 （5）手机APP属于应用软件。故⑨处答案为：B。 （2025高一·浙江·专题练习）2.近期chatgpt火爆，引发了小申对人工智能的浓厚学习兴趣。围绕人工智能的学习，请完成以下各题。 （1）以下应用了人工智能技术的场景是( ) A．使用诱导屏幕显示空余车位的数量         B．驾驶员通过指纹识别完成停车费用的支付 C．使用地磁传感器感知车位上车辆的存在    D．车辆入场时通过拍照识别车牌号码采集车牌信息 （2）对于计算机而言，无论字符、图像还是视频都是一串由'0'和'1'构成的序列。这是因为在计算机内部采用的是( ) A．二进制编码    B．十进制编码    C．十六进制编码    D．ASCII码 （3）如图所示，小申用第三方平台进行人脸标记的实验。“人脸标记.bmp”文件的大小是( )B。 A．351×245/8    B．351×245    C．351×245×24/8    D．351×245×24 （4）根据第三方平台返回的人脸定位信息画一个矩形框的代码如下所示： draw.rectangle((left,top,left+width,top+height),outline=(255,127,63)) 其中outline=(255,127,63)括号中的3个十制数依次对应三原色（Red，Green，Blue），用于指定边框线颜色。这3个十进制数用十六进制表示依次为：FF7F 。 （5）小申把“人脸标记.bmp”另存为jpeg格式，发现图像文件小了很多且质量有所损耗，但看起来图像没有很明显的变化。这是对图像进行了 【选填：无损压缩/有损压缩】；接着把“人脸标记.jpeg”又另存为bmp格式，图像质量 【选填：可以恢复/无法复原】 （6）目前的技术不仅让计算机具备有“视觉”，还有“听觉”。如图所示，这段音频时间是256秒，保存为WAV波形文件格式，那么这段声音文件的大小是( )KB。 A．44.1*1000*16*256/8/1024 B．44.1*1024*16*256/8/1024 C．44.1*1000*16*2*256/8/1024 D．44.1*1024*16*2*256/8/1024 （7）小申学习识别鸢尾花的人工智能算法时，利用150条带标记的数据拆分成训练集和测试集。这种数据带标记的机器学习是( ) A．专家系统    B．监督学习    C．非监督学习    D．半监督学习 （8）整理预测鸢尾花算法的步骤 ①将最小值对应的鸢尾花类别判定为测试数据的分类 ②将机器判定的分类与测试集中的标记分类进行对比，计算正确率 ③计算每种鸢尾花的属性平均值 ④计算测试数据与每种鸢尾花属性平均值之间的欧式距离的平方值，找到其中的最小值。 请将正确的流程步骤填写完整： → → → 答案：(1)D ;(2)A;(3)C;(4)3F;(5)①有损压缩,②无法复原;(6)C;(7)B(8)③→④→①→② 解析：本题考查人工智能技术、编码、图像与音频数字化。 （1）这个场景利用了图像识别技术，通过拍照识别车牌号码来自动采集车辆信息，属于人工智能在图像识别领域的应用。故答案为：D。 （2）计算机内部使用二进制编码，即由0和1组成的序列来表示数据和指令。故答案为：A。 （3）BMP图像文件大小的计算公式为图像宽度×图像高度×每像素的位数/8。对于本题中的24位色深（每像素RGB各8位），计算结果为351×245×24/8。故答案为：C。 （4）将每个十进制数转换为十六进制时，255对应FF，127对应7F，63对应3F。因此，完整的十六进制表示为FF7F3F。故答案为：3F。 （5）JPEG格式是有损压缩，它通过去除图像中的细节和冗余信息来减小文件大小，因此会导致图像质量的损失。当将JPEG图像再转为BMP格式时，由于损失的信息无法恢复，所以图像质量无法完全复原。故答案为：有损压缩、无法复原。 （6）WAV格式中音频文件大小的计算公式为：音频采样率×量化位数×声道数×时间长度/8/1024。根据题目给出的条件，采样率为44.1kHz，量化位数为16位，声道数为2（立体声），时间长度为256秒，代入计算得出文件大小为44.1*1000*16*2*256/8/1024KB。故答案为：C。 （7）监督学习是利用带有标记（标签）的数据作为训练样本，通过训练模型学习数据的规律，然后对未知数据进行预测和分类的机器学习方法。在这个情景下，使用带标记数据集进行训练集和测试集的拆分，属于监督学习的范畴。故答案为：B。 （8）在预测鸢尾花分类的过程中，通常的步骤是先计算每种鸢尾花的属性平均值，然后计算测试数据与这些平均值之间的欧式距离，找到最小值后将其所属类别确定为测试数据的分类。最后，计算分类的准确率。。故答案为：③④①②。 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $ 5.2 人工智能的应用（分层作业） 【基础达标】 1.在客户服务领域，系统利用深度学习技术分析用户语音通话，自动转写为文本以快速响应需求。下列说法错误的是（   ） A．深度学习模型的性能高度依赖于训练数据集的质量 B．系统可通过海量语音样本训练，适应不同的方言和语速 C．“人工智能自动识别+人工复核”协作方式可以降低关键信息识别的错误率 D．语音识别系统在训练完成后，即可在任何新语言环境下直接应用，无需额外数据调整 2.浙江大学研究团队成功打造国产球形机器人（如图所示），该机器人能以最快35km/h的速度攻击敌人，还可以多个球形机器人协同抓捕，具备强大的跟踪、格斗能力。它采用的全自动的自适应模型算法和L4级别的全自动驾驶系统，不需要地图或导航，可根据环境自行调整运动轨迹和方式。在机器人的两侧，安装了多个摄像头，让机器人形成仿生的“昆虫复眼”全景感知系统，实现自动避障。 为更好地调整运动轨迹和方式，以下策略不合理的是（   ） A．提高机器人电脑性能 B．提升网络传输速率 C．迭代更新自适应模型算法 D．增加不同场景的训练数据 3.下列关于人工智能的说法，正确的是（   ） A．符号主义人工智能基于神经网络 B．强化学习不需要奖励机制 C．专家系统属于连接主义方法 D．监督学习需要标注的训练数据 4.近年来多个省份启动AI自动辅助监考系统，该系统借助摄像头、麦克风等设备利用视频监控、图像识别、语音识别等技术，实现对考场情况的实时监测，监测数据通过网络传输至服务器后，可进行自动分析，AI自动辅助监考已成为确保考试公平性的一种有效手段。为提高该系统的识别准确率，以下策略不合理的是（   ） A．多个高清摄像头同步捕捉，全方位监控 B．搜集更多训练数据，涵盖多样化的行为和情景 C．根据实际应用中的反馈情况，优化算法模型 D．忽略考场环境因素，只分析学生个体行为 5.室外智能健身器材能提供多种健身方式，它能通过语音识别实现人机交互，利用多个传感器采集用户运动数据，并向用户提供运动报告，引导用户进行科学、有效的锻炼。室外智能健身器材使用过程中，涉及人工智能技术应用的是（   ） A．为用户提供多种健身方式 B．利用传感器采集用户运动数据 C．通过语音识别实现人机交互 D．将运动报告发送给用户 6.下列有关人工智能应用的叙述，不正确的是（   ） A．领域人工智能运用符号主义人工智能方法来实现，且功能较为明确 B．AlphaGo使用的机器学习算法用于电力控制领域，这体现了跨领域人工智能的应用 C．混合增强智能体现在以人机协同的方式最优地解决各类问题 D．人工智能技术的应用促进了社会经济的发展，也引发了一些新的社会问题 【能力提升】 1.某校“文言文”学习小组利用AI工具分析文言文，能够自动生成准确的现代文翻译和内容概要，为初学者提供了很大帮助。该功能主要基于的人工智能技术是（   ） A．自然语言处理 B．计算机视觉 C．模式识别 D．语音合成 2.下列选项中体现了计算机视觉技术的应用是（   ） A．音乐APP听旋律识曲 B．停车场自动识别车牌来管理车辆的出入 C．智能助手根据用户的语音指令完成相应的操作 D．人工智能写诗 3.下列关于AI模型训练的说法，错误的是（   ） A．监督学习的标注数据质量直接影响模型精度 B．无监督学习可用于发现数据中的隐藏规律 C．强化学习的核心是“环境反馈机制” D．生成式模型的训练无需海量数据支撑 4.人工智能具有区别于普通技术的核心特征，下列不属于人工智能核心特征的是（   ） A．可通过分析数据自主优化模型性能，无需人工手动调整参数 B．能通过传感器、摄像头等设备感知外部环境的图像、声音等数据 C．必须依赖人类实时发出操作指令才能运行，无法自主启动任务 D．可根据不同应用场景自适应调整策略，如导航APP动态规划路线 【链接真题】 （24-25高二下·浙江·期中）1.智能垃圾站。智能垃圾站基于人工智能和物联网技术，可以对垃圾分类进行智能化精细管理。智能垃圾管理平台对各垃圾站实行全天候监控，实现综合、完善、高效的垃圾投放回收及利用。 （1）当居民不清楚垃圾如何分类的时候，只要语音询问智能垃圾站服务机器人，它会告知该垃圾的类别。这说明智能垃圾站运用了( )技术 A．人工智能    B．数据挖掘    C．图像识别    D．物联网 （2）要实现人体靠近智能垃圾站放置柜时自动开盖的功能，需要的传感器是( ) A．光敏传感器    B．气敏传感器    C．温度传感器    D．声敏传感器 （3）物联网技术可以实现智能垃圾站对垃圾的智能化精细管理。物联网分为三层：感知层、网络层、应用层，其中智能垃圾站的监控设备属于 层。 （4）管理系统可以实时监控辖区内各站点的运行状态，垃圾柜的存量正常时指示灯显示绿色，当超过预警值时，指示灯显示红色，并给工作人员的手机发送预警短信，提示需要清理。下图是预警流程，请完善流程图。 A．是  B．否  C．获取垃圾柜存量值  D．显示红灯  E．显示绿灯 序号处对应选项分别是① 、② 、③ 、④ 、⑤ 。 （5）管理员也可以通过手机APP登录管理平台，查看垃圾站的实时数据，该APP属于( ) A．系统软件    B．应用较件 （2025高一·浙江·专题练习）2.近期chatgpt火爆，引发了小申对人工智能的浓厚学习兴趣。围绕人工智能的学习，请完成以下各题。 （1）以下应用了人工智能技术的场景是( ) A．使用诱导屏幕显示空余车位的数量         B．驾驶员通过指纹识别完成停车费用的支付 C．使用地磁传感器感知车位上车辆的存在    D．车辆入场时通过拍照识别车牌号码采集车牌信息 （2）对于计算机而言，无论字符、图像还是视频都是一串由'0'和'1'构成的序列。这是因为在计算机内部采用的是( ) A．二进制编码    B．十进制编码    C．十六进制编码    D．ASCII码 （3）如图所示，小申用第三方平台进行人脸标记的实验。“人脸标记.bmp”文件的大小是( )B。 A．351×245/8    B．351×245    C．351×245×24/8    D．351×245×24 （4）根据第三方平台返回的人脸定位信息画一个矩形框的代码如下所示： draw.rectangle((left,top,left+width,top+height),outline=(255,127,63)) 其中outline=(255,127,63)括号中的3个十制数依次对应三原色（Red，Green，Blue），用于指定边框线颜色。这3个十进制数用十六进制表示依次为：FF7F 。 （5）小申把“人脸标记.bmp”另存为jpeg格式，发现图像文件小了很多且质量有所损耗，但看起来图像没有很明显的变化。这是对图像进行了 【选填：无损压缩/有损压缩】；接着把“人脸标记.jpeg”又另存为bmp格式，图像质量 【选填：可以恢复/无法复原】 （6）目前的技术不仅让计算机具备有“视觉”，还有“听觉”。如图所示，这段音频时间是256秒，保存为WAV波形文件格式，那么这段声音文件的大小是( )KB。 A．44.1*1000*16*256/8/1024 B．44.1*1024*16*256/8/1024 C．44.1*1000*16*2*256/8/1024 D．44.1*1024*16*2*256/8/1024 （7）小申学习识别鸢尾花的人工智能算法时，利用150条带标记的数据拆分成训练集和测试集。这种数据带标记的机器学习是( ) A．专家系统    B．监督学习    C．非监督学习    D．半监督学习 （8）整理预测鸢尾花算法的步骤 ①将最小值对应的鸢尾花类别判定为测试数据的分类 ②将机器判定的分类与测试集中的标记分类进行对比，计算正确率 ③计算每种鸢尾花的属性平均值 ④计算测试数据与每种鸢尾花属性平均值之间的欧式距离的平方值，找到其中的最小值。 请将正确的流程步骤填写完整： → → → 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $