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2024年9月人工智能应用方向习题(含答案)
一、单选题(共20题,每题1分,共20分)
1.题目:自然语言处理机制涉及两个流程,分别是()。
A:自然语言理解和自然语言转化
B:自然语言理解和自然语言生成
C:自然语言理解和自然语言翻译
D:自然语言生成和自然语言翻译
2.题目:关于线性回归的描述,以下正确的有:
A:基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
B:多重共线性会使得参数估计值方差减小
C:基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项
D:基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布
3.题目:下列哪项不是现有深度学习方法的必备技术?
A:深度神经网络
B:卷积可视化解释
C:非线性激活函数
D:反向传播算法
4.题目:下列____不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。
A:与同一时期其他数据对比
B:主观兴趣度量
C:可视化
D:基于模板的方法
5.题目:文本分类模型组成部分的正确顺序是:1.文本清理(Textcleaning)2.文本标注(Textannotation)3.梯度下降(Gradientdescent)4.模型调优(Modeltuning)5.文本到预测器(Texttopredictors)
A:13425
B:12345
C:13452
D:12534
6.题目:我们可以利用以下哪种方法实现反向传播?
A:代价函数
B:高阶微分
C:计算图
D:链式法则
7.题目:以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。
A:医学影像分析
B:人脸识别与情感计算
C:图像识别与分类
D:语音识别
8.题目:生物特征识别技术不包括()。
A:虹膜识别
B:指纹识别
C:人脸识别
D:体感交互
9.题目:机器感知研究如何用机器或计算机模拟,延伸和扩展()的感知或认知能力。
A:计算机
B:机器人
C:人
D:机器
10.题目:一副照片在存放过程中出现了很多小的噪点,对其扫描件进行
A:高斯滤波
B:操作去噪效果最好。
C:中值滤波
D:均值滤波
11.题目:()是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术,线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。
A:无人超市
B:精准营销与个性化推荐系统
C:智能店铺管理
D:智能交易策略
12.题目:哪些技术是RCNN采用而FasterRCNN没有用?
A:使用ROIpooling
B:使用SelectiveSearch输出候选框
C:使用MLP进行分类与回归预测
D:SVM分类
13.题目:人工智能平台应提供主要网络设备、通信线路和()系统的硬件冗余,保证高可用性,在无不可抗力环境下应满足7×24小时服务不中断。
A:主机
B:电源
C:集群
D:数据库
14.题目:模型库功能要求为:模型测试包括模型部署、()测试和服务管理,模型测试服务发布应支持向导模式,宜支持一键自动发布测试服务,模型测试服务宜支持单卡内存级分配。
A:在线
B:手动
C:离线
D:自动
15.题目:在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策,这种处理模式适合用()来训练出合理的策略。
A:监督学习
B:弱化学习
C:强化学习
D:非监督学习
16.题目:下列哪些网用到了残差连接
A:GoogLeNet
B:BERT
C:FastText
D:ResNet
17.题目:对训练平台,单精度浮点算力至少达到()TFLOPS或半精度浮点算力至少达到18TFLOPS。
A:9
B:6
C:12
D:8
18.题目:在数据量大的情况下,对于相同的文本分类任务,对Bert模型和word2vec模型的分类效果判断正确的是
A:以上选项均不正确
B:效果一致
C:word2vec分类效果优于bert
D:bert分类效果优于word2vec
19.题目:计算机中存储的图像是()
A:模拟图像
B:数字图像
C:黑白图像
D:彩色图像
20.题目:假设你训练SVM后,得到一个线性决策边界,你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时,应该考虑:()
A:增加训练数据
B:计算更多变量
C:减少训练数据
D:减少特征
二、判断题(共40题,每题1分,共40分)
1.题目:运算能力的高低对人工智能影响很小。
A:正确
B:错误
2.题目:图像分割技术是通过计算机将数字图像分为多个图像子区域的技术,得到的结果是图像上子区域的集合。也可以是从图像中提取的轮廓线的集合。
A:正确
B:错误
3.题目:计算机视觉的模型都是基于卷积神经网络的
A:正确
B:错误
4.题目:图像数字化需要经过的步骤包括量化。
A:正确
B:错误
5.题目:由于工业发展的需要,目前国内智能机器人行业的研发只集中于工业服务和智能助手两个方
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