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一、选择题
1-5DBADD.?
二、填空题
?1深度学习、自然语言处理、图像识别、语音识别
?2智能客服、机器翻译、情感分析
三、判断题
1-6√?√?×?×?×?×?
四、简答题
?1深度学习的优势?：
自动特征提取：传统机器学习依赖人工设计特征（如边缘检测），而深度学习通过多层神经网络自动提取抽象特征（如图像中的纹理、形状）。例如，在图像识别中，CNN（卷积神经网络）可直接从像素中学习特征，无需手动标注。
?2自然语言处理的关键技术应用?：
?语义理解?：在智能问答系统中，通过分析用户问题的语义（如意图识别、实体抽取），精准匹配答案。例如，当用户问“北京的天气如何？”，系统需理解“北京”是地点、“天气”是查询目标，并调用天气API返回结果。
?3计算机视觉在自动驾驶中的应用?：
物体检测（识别车辆、行人）
车道线识别
场景分割（区分道路、障碍物）
实时定位与地图构建（SLAM）
?4伦理问题?：
?隐私保护?：数据采集可能泄露个人信息。
?算法偏见?：训练数据不均衡导致歧视性结果（如招聘算法偏好特定群体）。
?责任归属?：自动驾驶事故责任划分问题。
?技术滥用?：如深度伪造（Deepfake）的伦理风险?
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