人工智能基礎(chǔ)(習題卷29)

試卷科目：人工智能基礎(chǔ)人工智能基礎(chǔ)(習題卷29)PAGE"pagenumber"pagenumber/SECTIONPAGES"numberofpages"numberofpages人工智能基礎(chǔ)第1部分：單項選擇題，共131題，每題只有一個正確答案,多選或少選均不得分。[單選題]1.a=10,b=20,那么b!=a運算的結(jié)果是（）A)2B)TRUEC)FALSE[單選題]2.以下哪個函數(shù)可以生成一個指定范圍的隨機數(shù)組？A)randint()B)rand()C)random()[單選題]3.關(guān)于基本數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)是指A)基本元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)集市和應(yīng)用程序等結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息B)基本元數(shù)據(jù)包括與企業(yè)相關(guān)的管理方面的數(shù)據(jù)和信息C)基本元數(shù)據(jù)包括日志文件和簡歷執(zhí)行處理的時序調(diào)度信息D)基本元數(shù)據(jù)包括關(guān)于裝載和更新處理,分析處理以及管理方面的信息[單選題]4.數(shù)據(jù)科學中，人們開始注意到傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方式中普遍存在的?信息丟失?現(xiàn)象,進而數(shù)據(jù)處理范式從()轉(zhuǎn)向()。A)產(chǎn)品在先,數(shù)據(jù)在后范式；數(shù)據(jù)在先，產(chǎn)品在后范式或無模式B)模式在先,產(chǎn)品在后范式；產(chǎn)品在先，模式在后范式或無模式C)數(shù)據(jù)在先,模式在后范式或無模式；模式在先，數(shù)據(jù)在后范式D)模式在先,數(shù)據(jù)在后范式；數(shù)據(jù)在先，模式在后范式或無模式[單選題]5.連接模型是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征的數(shù)學模型，又稱為（）A)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B)神經(jīng)元C)神經(jīng)識別D)機器模擬[單選題]6.如果將時間序列繪制成圖，時間序列通常會表現(xiàn)出以下特征中的一種多多種，()、離群值、季節(jié)性周期變化。A)聚合B)趨勢C)連續(xù)D)回歸[單選題]7.圖靈獎獲得者JudeaPearl將推理按照由易到難程度分為三個層次：（）A)介入、關(guān)聯(lián)、反事實B)關(guān)聯(lián)、介入、反事實C)反事實、介入、關(guān)聯(lián)D)關(guān)聯(lián)、反事實、介入[單選題]8.若將計算機比喻成人的大腦，那么傳感器則可以比喻為()。A)眼睛B)感覺器官C)手D)皮膚[單選題]9.當希望機器人進行快速運動而選定電動機時,選擇()的電動機比較好。A)轉(zhuǎn)動慣量大且轉(zhuǎn)矩系數(shù)大B)轉(zhuǎn)動慣量大且轉(zhuǎn)矩系數(shù)小C)轉(zhuǎn)動慣量小且轉(zhuǎn)矩系數(shù)大D)轉(zhuǎn)動慣量小且轉(zhuǎn)矩系數(shù)小[單選題]10.現(xiàn)在普遍在海底采用的探測系統(tǒng)是()。A)紅外線探測系統(tǒng)B)無線電系統(tǒng)C)生物電系統(tǒng)D)聲吶系統(tǒng)[單選題]11.在目標檢測中，以下能產(chǎn)生候選框的算法是（）a)SelectiveSearchb)ROIpoolingc)RegionproposallayerA)b)、c)B)a)、b)C)a)D)a)、c)[單選題]12.下面關(guān)于專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的比較，正確的是（）A)從編程思想上來說，傳統(tǒng)程序由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法組成，專家系統(tǒng)則是由知識和推理組成的。B)傳統(tǒng)程序中關(guān)于問題求解的知識隱含于程序中，而專家系統(tǒng)中知識單獨組成知識庫，與推理機分離。C)從處理對象來說，傳統(tǒng)程序通過數(shù)值計算和數(shù)據(jù)處理來進行計算，專家系統(tǒng)主要通過符號處理信息。D)傳統(tǒng)程序具有解釋功能。專家系統(tǒng)不具有解釋功能。[單選題]13.下列哪個不屬于深度學習框架A)PaddlePaddleB)PytorchC)TensorflowD)BAFA[單選題]14.OCR圖文識別無法實現(xiàn)以下哪些場景？A)手寫工作票識別B)變壓器聲紋C)設(shè)備銘牌識別D)合同審核[單選題]15.下列哪個模型屬于監(jiān)督學習的方法A)K-meansB)SVRC)DBSCAND)以上都是[單選題]16.下列哪種情況不需要進行機器人零點校準()。A)新購買的機器人B)本體電池沒電C)轉(zhuǎn)數(shù)計數(shù)器丟失D)斷電重啟[單選題]17.電調(diào)()電壓不能超過電動機能夠承受的最大電壓。A)最大B)平均C)最小D)額定[單選題]18.KQML語言的核心是（）A)內(nèi)容層B)消息層C)通信層D)控制層[單選題]19.（）是離散型隨機變量的分布A)正態(tài)分布B)指數(shù)分布C)均勻分布D)二項分布[單選題]20.關(guān)于Ll、L2正則化，下列說法正確的是（）。A)L2正則化能防止過擬合，提升模型的泛化能力，但L1做不到這點B)L2正則化技術(shù)又稱為LassoC)L1正則化得到的解更加稀疏D)L2正則化得到的解更加稀疏[單選題]21.在某一裝置的同一工作空間內(nèi)，會有多個機械臂同時運作。此時,要用()啟用機械臂程序，以便與其他機械臂保持聯(lián)系。A)基坐標系B)世界坐標系C)工具坐標系D)工件坐標系[單選題]22.一個段代碼定義如下，下列調(diào)用結(jié)果正確的是?Adefbar(multiple):deffoo(n):returnmultiple**nreturnfooA)bar(2)(3)==8B)bar(2)(3)==6C)bar(3)(2)==8D)bar(3)(2)==6[單選題]23.隨機試驗所有可能出現(xiàn)的結(jié)果，稱為（）A)基本事件B)樣本C)全部事件D)樣本空間[單選題]24.Tensorflow框架默認對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)進行可視化的工具是A)VisdomB)FlaskC)VueD)以上選項均不正確[單選題]25.植保無人機植保作業(yè)的時候，以下哪項是不需要事前確認的()。A)勘察地形B)作業(yè)結(jié)束點C)天氣情況D)農(nóng)作物類型[單選題]26.計算numpy中元素個數(shù)的方法A)np.sqrt()B)np.size()C)np.identity()D)np.len()[單選題]27.以下那種CNN結(jié)構(gòu)中不包含殘差結(jié)構(gòu)？A)ResNetB)DarkNetC)Inception-ResNetv2D)VGG[單選題]28.哪項詞向量模型支持一詞多義？（）A)word2vecB)fasttextC)gloveD)elmo[單選題]29.在碼頭載運應(yīng)用場景中，橋吊可以通過()將集裝箱準確地放置于移動底盤上。A)視覺引導B)定點示教C)機械導向D)人工輔助[單選題]30.如果聚類分割后的點云中存在小于或大于目標點云的點數(shù)量，則是因為()。A)感興趣區(qū)域設(shè)置B)聚類分割存在誤分割點云C)聚類分割的點云D)匹配模板[單選題]31.在支持向量機中，核函數(shù)的主要作用是（）。A)將低維空間中線性不可分的數(shù)據(jù)映射到高維空間,使其線性可分B)將高維空間中線性不可分的數(shù)據(jù)映射到低維空間，使其線性可分C)將高維空間中線性可分的數(shù)據(jù)映射到低維空間,使其線性不可分D)將低維空間中線性可分的數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其線性不可分[單選題]32.機器人的三大定律中第一條是：A)機器人不得傷害人類或者目睹人類受傷害時袖手不管B)機器人必須服從人給予它的命令C)機器人要盡可能保護自己的生存D)機器人必須保護人類的整體利益不受傷害[單選題]33.霍爾式壓力傳感器利用霍爾元件將壓力所引起的彈性元件()轉(zhuǎn)換為霍爾電勢實現(xiàn)壓力測量。A)變形B)彈力C)電勢D)位移[單選題]34.x=[11,22,33],sum(list1)的計算結(jié)果是?A)11,22,33B)出錯C)66D)3[單選題]35.以下()為MapReduce計算框架執(zhí)行流程的第二步驟。A)輸入文件B)Map階段C)中間處理D)Reduce階段[單選題]36.在長度為n的順序表中查找一個元素，假設(shè)需要查找的元素有一半的機會在表中，并且如果元素在表中,則出現(xiàn)在表中每個位置上的可能性是相同的。則在平均情況下需要比較的次數(shù)大約為A)3n/4B)nC)n/2D)n/4[單選題]37.修改HSV彩色空間的H分量，會改變圖像()。A)色相B)亮度C)飽和度D)對比度[單選題]38.下列哪個系統(tǒng)屬于新型專家系統(tǒng)？A)多媒體專家系統(tǒng)B)實時專家系統(tǒng)C)軍事專家系統(tǒng)D)分布式專家系統(tǒng)[單選題]39.一幅數(shù)字圖像是()。A)一個觀測系統(tǒng)B)一個有許多像素排列而成的實體C)一個2-D數(shù)組中的元素D)一個3-D空間的場景[單選題]40.使用似然函數(shù)的目的是（）。A)求解目標函數(shù)B)得到最優(yōu)數(shù)據(jù)樣本C)找到最適合數(shù)據(jù)的參數(shù)D)改變目標函數(shù)分布[單選題]41.以下關(guān)于文件的描述，錯誤的是：A)二進制文件和文本文件的操作步驟都是?打開-操作-關(guān)閉?B)open()打開文件之后，文件的內(nèi)容并沒有在內(nèi)存中C)open()只能打開一個已經(jīng)存在的文件D)文件讀寫之后，要調(diào)用close()才能確保文件被保存在磁盤中了[單選題]42.詞袋模型中的文本向量每個元素表示該詞的（）。A)頻率B)順序C)含義D)語義關(guān)系[單選題]43.下列關(guān)于rosbag的描述,錯誤的是()。A)rosbag可以記錄和回放topicB)rosbag可以記錄和回放serviceC)rosbag可以指定記錄某一個或多個topicD)rosbag記錄的結(jié)果為.bag文件[單選題]44.不屬于深度學習中的激活函數(shù)需要具有的屬性？()A)計算簡單B)非線性C)具有飽和區(qū)D)幾乎處處可微[單選題]45.在數(shù)據(jù)處理中，以下()不屬于冗余數(shù)據(jù)處理的基本步驟。A)識別B)驗算C)分析D)過濾[單選題]46.在某個list末尾增加兩個元素obj1，obj2，可以使用下列哪些表達式A)list.append(obj1,obj2)B)list.append([obj1,obj2])C)list.extend(obj1,obj2)D)list.extend([obj1,obj2])[單選題]47.下列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織特性描述錯誤的是(___)A)可以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)B)面向真實世界物體C)面向仿真環(huán)境物體D)作出交互反應(yīng)[單選題]48.以下內(nèi)容符合物體識別任務(wù)的是（）.A)不能對圖像進行壓縮或剪裁B)遵守誤差最小準則和最佳近似準則C)可以不指定分類的類別數(shù)量D)事先給定樣本的分布特征[單選題]49.人工智能中通常把()作為衡量機器智能的準則A)圖靈機B)圖靈測試C)中文屋思想實驗D)人類智能[單選題]50.人工智能中用?如果…則…?關(guān)聯(lián)起來的知識稱為（）A)產(chǎn)生式B)規(guī)則C)關(guān)系式D)模式[單選題]51.下列度量不具有反演性的是()A)系數(shù)B)幾率C)Cohen度量D)興趣因子[單選題]52.Y=1的邊緣分布律是多少？A)2/5B)1/5C)1/3D)4/15[單選題]53.下面是一段將圖像轉(zhuǎn)換為向量的函數(shù)img2vector。該函數(shù)創(chuàng)建1×1024的NumPy數(shù)組，然后打開給定的文件，循環(huán)讀出文件的前32行，并將每行的頭32個字符值存儲在NumPy數(shù)組中，最后返回數(shù)組。請問填充在空白處的代碼應(yīng)該是哪個。defimg2vector(filename):returnVect=zeros((1,1024))fr=open(filename)foriinrange(32):______________________________forjinrange(32):returnVect[0,32*i+j]=int(lineStr[j])returnreturnVectA)lineStr=fr.readlines()B)lineStr=fr.read_line()C)lineStr=readline()D)lineStr=fr.readline()[單選題]54.神經(jīng)元具有兩種常規(guī)工作狀態(tài)：興奮和()。A)激活B)休眠C)停止D)抑制[單選題]55.關(guān)于大數(shù)據(jù)在社會綜合治理中的作用，以下理解不對的是()A)大數(shù)據(jù)的運用能夠維護社會治安B)大數(shù)據(jù)的運用能夠加強交通管理C)大數(shù)據(jù)的運用能夠杜絕抗生素的濫用D)大數(shù)據(jù)的運用有利于走群眾路線[單選題]56.（）是指理解挖掘項目的目標業(yè)務(wù)需求。A)業(yè)務(wù)理解B)數(shù)據(jù)理解C)數(shù)據(jù)準備D)數(shù)據(jù)建模[單選題]57.與大數(shù)據(jù)密切相關(guān)的技術(shù)是:()A)wifiB)藍牙C)云計算D)博弈論[單選題]58.len('543')的計算結(jié)果是A)2B)3C)4D)5[單選題]59.（）是產(chǎn)生式系統(tǒng)中存放問題求解過程中各種當前信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。A)規(guī)則庫B)綜合數(shù)據(jù)庫C)控制系統(tǒng)D)知識庫[單選題]60.盡管人工智能學術(shù)界出現(xiàn)?百家爭鳴?的局面，但是，當前國際人工智能的主流派仍屬于：()A)連接主義B)符號主義C)行為主義D)經(jīng)驗主義[單選題]61.以下哪個系統(tǒng)最適合應(yīng)用RPAA)未來一周內(nèi)會進行系統(tǒng)更新B)未來一個月內(nèi)會進行系統(tǒng)更新C)未來3個月內(nèi)會進行系統(tǒng)更新D)未來1-2年內(nèi)做系統(tǒng)更新[單選題]62.SVM（支持向量機）為什么會使用替代損失函數(shù)（如hinge損失，指數(shù)損失等）？A)替代損失函數(shù)可以擴大SVM的應(yīng)用場景B)0/2損失函數(shù)非凸、不連續(xù)C)替代損失函數(shù)可以減少過擬合D)沒有正確選項[單選題]63.關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的權(quán)重共享現(xiàn)象，下面正確的是（）。A)只有全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會出現(xiàn)B)只有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）會出現(xiàn)C)只有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）會出現(xiàn)D)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都會出現(xiàn)[單選題]64.利用RPA技術(shù)不能實現(xiàn)的場景功能是（）。A)物體自動搬運B)數(shù)據(jù)遷移和數(shù)據(jù)輸入C)從不同文件中提取數(shù)據(jù)D)發(fā)票處理[單選題]65.如果我們現(xiàn)有一個安裝2.6.5版本的Hadoop集群，在不修改默認配置的情況下存儲200個200M的文本文件，請問最終會在集群中產(chǎn)生（）個數(shù)據(jù)塊（包括副本）。A)200B)40000C)400D)1200[單選題]66.一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常假定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是事先固定的，與此不同，結(jié)構(gòu)自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)則將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也當作學習的目標之一，()網(wǎng)絡(luò)是重要代表。A)級聯(lián)相關(guān)B)能量相關(guān)C)網(wǎng)格相關(guān)D)以上都不對[單選題]67.在感知機中（Perceptron）的任務(wù)順序是什么？1、隨機初始化感知機的權(quán)重2、去到數(shù)據(jù)集的下一批（batch）3、如果預(yù)測值和輸出不一致，則調(diào)整權(quán)重4、對一個輸入樣本，計算輸出值A(chǔ))1,2,3,4B)4,3,2,1C)3,1,2,4D)1,4,3,2[單選題]68.在Python中，函數(shù)（）。A)不可以嵌套定義B)不可以嵌套調(diào)用C)不可以遞歸調(diào)用D)以上都不對[單選題]69.?1+1?在十進制中結(jié)果為2，在二進制中結(jié)果為10，反映了知識的（）A)相對正確性B)不確定性C)可表示性D)可利用性[單選題]70.自然語言理解中，關(guān)于文字表達句子的層次，正確的是（）A)詞素→詞或詞形→詞組或句子B)詞或詞形→詞素→詞組或句子C)詞素→詞組或句子→詞或詞形D)詞組或句子→詞素→詞或詞形[單選題]71.基于狀態(tài)空間的搜索算法是（）A)A*算法B)與或樹搜索C)極大極小分析法D)α-β剪枝技術(shù)[單選題]72.Spark比MapReduce快的原因不包括（）。A)Spark基于內(nèi)存迭代,而MapReduce基于磁盤迭代B)DAG計算模型相比MapReduce更有效率C)Spark是粗粒度的資源調(diào)度，而MapReduce是細粒度的資源調(diào)度D)Spark支持交互式處理，MapReduce善于處理流計算[單選題]73.有反饋連接的架構(gòu)是（）。A)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C)受限玻爾茲曼機D)都不是[單選題]74.下面哪個功能不是大數(shù)據(jù)平臺安全管理組件提供的功能（）。A)接口代理B)接口認證C)接口授權(quán)D)路由代理[單選題]75.從人文視角看,人工智能產(chǎn)生的影響不包括()。A)對人的認識的沖擊B)對人類心理的沖擊C)徹底消除人類中的無用階級D)推動進一步的專業(yè)分化[單選題]76.()有跟環(huán)境進行交互,從反饋當中進行不斷的學習的過程。A)監(jiān)督學習B)非監(jiān)督學習C)強化學習D)線性回歸[單選題]77.以下選項中，不屬于函數(shù)的作用的是A)提高代碼執(zhí)行速度B)增強代碼可讀性C)降低編程復雜度D)復用代碼[單選題]78.語音識別、語義理解、語音合成、OCR識別、人臉識別等都屬于人工智能技術(shù)，以下哪種事物沒有應(yīng)用到人工智能技術(shù)()A)機器貓B)無人機C)微信客服D)哈利波特的掃帚[單選題]79.在TensorFlow中，TensorBoard運行時的默認訪問端口是以下哪個端口號？A)4004B)8080C)8008D)6006[單選題]80.人工智能AI是（）的英文縮寫。A)AutomaticIntelligenceB)ArtificalIntelligenceC)AutomaticeInformationD)ArtificalInformation[單選題]81.使用EasyDL智能云平臺，根據(jù)實際應(yīng)用確定模型的步驟是下列哪一選項？A)選擇模型B)訓練模型C)校驗?zāi)Ｐ虳)部署模型[單選題]82.關(guān)于RPA描述準確的是A)是一臺實體機器人B)無所不能的萬能機器人C)不安全的軟件工具D)是部署在計算機內(nèi)的一個軟件機器人，擅長有規(guī)則的工作，解決重復性、機械化工作[單選題]83.（）是一個開源項目，可以免費使用和分發(fā)，任何人都可以輕松獲取其源代碼來查看其背后的原理。A)NumPyB)scikit-learnC)SciPyD)Anaconda[單選題]84.行駛數(shù)據(jù)隱私防護應(yīng)從()、個人和技術(shù)方面入手A)法律B)道德C)研究D)資源[單選題]85.選用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式要與狀態(tài)所蘊含的某些特性具有()。A)一致性B)統(tǒng)一性C)相似性D)相反性[單選題]86.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢在于（）A)對序列的每個元素進行相同的計算，輸出取決于之前的數(shù)據(jù)狀態(tài)B)對序列的每個元素進行不同的計算，輸出取決于之后的數(shù)據(jù)狀態(tài)C)對序列的每個元素進行相同的計算，輸出取決于之后的數(shù)據(jù)狀態(tài)D)以上都不對[單選題]87.數(shù)字孿生技術(shù)在機器人行業(yè)的應(yīng)用不包括()。A)虛擬仿真B)動力學分析C)虛擬調(diào)試D)虛實協(xié)同[單選題]88.下面關(guān)于最小二乘法（OrdinaryLeastSquares）的說法，正確的是：A)最小二乘法是通過最小化預(yù)測值y和真實的y在訓練數(shù)據(jù)上的誤差來尋找最優(yōu)解的方法B)當自變量X的特征很多的時候，使用最小二乘法可以求得最優(yōu)解C)最小二乘法是通過求導來找出最優(yōu)解，是一種迭代的方法D)使用最小二乘法求最優(yōu)解比梯度下降方法好[單選題]89.C5.0和QUEST決策樹只能處理()目標值的問題。A)隨機型B)連續(xù)型C)離散型D)分類型[單選題]90.以下關(guān)于聲紋識別說法錯誤的是A)聲紋識別是生物識別技術(shù)的一種，也稱為說話人識別，聲紋識別中蘊含聲紋特征的語音獲取方便、自然，聲紋提取可在不知不覺中完成，因此使用者的接受程度也高；B)聲紋識別按照任務(wù)分為兩類，即說話人辨認和說話人確認；C)每個人的語音聲學特征相對穩(wěn)定性，沒有變異性，是絕對一成不變的；D)每個人的語音聲學特征并不是一成不變的，這種變異可來自生理、病理、心理、模擬、偽裝，也與環(huán)境干擾有關(guān)[單選題]91.CRF（條件隨機場）和HMM（隱馬爾可夫模型）之間的主要區(qū)別是什么？A)CRF是生成式的，而HMM是判別式模型B)CRF是判別式模型，HMM是生成式模型。C)CRF和HMM都是生成式模型D)CRF和HMM都是判別式模型。[單選題]92.個體學習器（），則集成越好A)準確性越低、多樣性越大B)準確性越高、多樣性越大C)準確性越高、多樣性越小D)準確性越低、多樣性越小[單選題]93.以下哪一項沒有發(fā)生沖突（）A)一個已知事實可以與知識庫中多個知識匹配成功B)多個已知事實與知識庫中的一個知識匹配成功C)多個已知事實可以與知識庫中多個知識匹配成功D)已知事實不能與知識庫中的任何知識匹配成功[單選題]94.下列代碼運行結(jié)果是？a=map(lambdax:x**3,[1,2,3])list(a)A)[1,6,9]B)[1,12,27]C)[1,8,27]D)(1,6,9)[單選題]95.討論變量之間的關(guān)系，主要有三個方法：（）、方差分析和回歸分析A)參數(shù)分析B)邏輯分析C)假設(shè)分析D)相關(guān)分析[單選題]96.以下()屬于數(shù)據(jù)可視化方法體系中的基礎(chǔ)方法。A)視覺編碼方法論B)視覺隱喻C)地理信息可視化D)時變數(shù)據(jù)可視化[單選題]97.C4.5決策樹算法中采用（）對連續(xù)屬性進行離散化處理。A)二分法B)最小二乘法C)均值法D)投票法[單選題]98.下列不在人工智能系統(tǒng)的知識包含的4個要素中A)事實B)規(guī)則C)控制和元知識D)關(guān)系[單選題]99.下面哪一句話是正確的（）A)人工智能就是機器學習B)機器學習就是深度學習C)人工智能就是深度學習D)深度學習是一種機器學習的方法[單選題]100.下列有關(guān)樸素貝葉斯的說法不正確的是：A)易于實現(xiàn)，但學習和預(yù)測的效率低B)在數(shù)據(jù)較少的時仍然有效C)特征獨立性假設(shè)使模型變得簡單D)可以處理多分類問題[單選題]101.能夠自己找出問題、思考問題、解決問題的人工智能是()。A)超人工智能B)強人工智能C)弱人工智能D)人工智能[單選題]102.數(shù)據(jù)預(yù)處理方法不包括（）。A)數(shù)據(jù)清洗：去噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù)B)數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存在一個一致的數(shù)據(jù)存儲中C)數(shù)據(jù)變換：把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合數(shù)據(jù)挖掘的形式D)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化：把連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)[單選題]103.?小李很高?是（）A)隨機性引起的不確定性B)模糊性引起的不確定性C)經(jīng)驗引起的不確定性D)不完全性引起的不確定性[單選題]104.建設(shè)客戶服務(wù)業(yè)務(wù)中臺，需建設(shè)客戶中心.訂單中心.服務(wù)中心等()個共享服務(wù)中心，為營銷2.0.新一代電力交易服務(wù)平臺等業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供用電檔案.合同信息.工單信息等服務(wù)。A)10B)12C)15D)18[單選題]105.深度學習中如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)較多比較容易出現(xiàn)梯度消失問題。嚴格意義上來講是在以下哪個環(huán)節(jié)出現(xiàn)樣度消失間題?A)向傳播更新參數(shù)B)正向傳播更新夢故C)反向傳播計算結(jié)果D)正向傳播計算結(jié)果[單選題]106.下面對強化學習、監(jiān)督學習和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習的描述正確的是A)評估學習方式、有標注信息學習方式、端到端學習方式B)有標注信息學習方式、端到端學習方式、端到端學習方式C)評估學習方式、端到端學習方式、端到端學習方式D)無標注學習、有標注信息學習方式、端到端學習方式[單選題]107.考慮某個具體問題時，你可能只有少量數(shù)據(jù)來解決這個問題。不過幸運的是你有一個類似問題已經(jīng)預(yù)先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。可以利用這個預(yù)先訓練好的網(wǎng)絡(luò)的方法是（）。A)把除了最后一層外所有的層都凍住，重新訓練最后一層B)對新數(shù)據(jù)重新訓練整個模型C)只對最后幾層進行訓練調(diào)參（fineD)對每一層模型進行評估，選擇其中的少數(shù)來用[單選題]108.對完成特定任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練采用的是監(jiān)督學習方法。在這個過程中，通過誤差后向傳播來優(yōu)化調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，請問下面哪個參數(shù)不是通過誤差后向傳播來優(yōu)化的A)卷積濾波矩陣中的參數(shù)B)全連接層的鏈接權(quán)重C)激活函數(shù)中的參數(shù)D)模型的隱藏層數(shù)目[單選題]109.人工智能產(chǎn)業(yè)三大要素是技術(shù)產(chǎn)品、改造提升行業(yè)融合和（）。A)算法運算B)云計算C)深度學習D)集成應(yīng)用[單選題]110.（），通過終端與低壓智能開關(guān)通信，實時采集開關(guān)的分/合狀態(tài).剩余電流值.電壓.電流.電量.諧波.跳閘事件和告警事件等信息，可由主站遠程遙控分/合智能開關(guān)。A)無功補償裝置采集APPB)低壓智能開關(guān)采集C)配電站房環(huán)境采集D)配變運行狀態(tài)監(jiān)測[單選題]111.機器學習中做特征選擇時，下面方法或信息不一定有用的是A)卡方檢驗B)信息增益C)數(shù)據(jù)采樣D)期望交叉熵[單選題]112.為了將特征轉(zhuǎn)變成Embedding表示，所有特征均需轉(zhuǎn)變成（）A)數(shù)字B)字符C)符號D)英文[單選題]113.關(guān)于SVM，以下描述錯誤的是（）A)如果原始空間是有限維，即屬性數(shù)有限，那么一定存在一個高維特征空間使樣本可分B)某個核函數(shù)使訓練集在特征空間中線性可分，可能原因是欠擬合C)?軟間隔?允許某些樣本不滿足約束D)正則化可理解為一種?罰函數(shù)法[單選題]114.下列哪項不是構(gòu)建知識圖譜用到的主要技術(shù)A)詞性標注B)實體鏈接C)關(guān)系抽取D)命名實體識別[單選題]115.在邏輯回歸輸出與目標對比的情況下，以下評估指標中()不適用。A)AUC-R。CB)準確度C)LoglossD)均方誤差[單選題]116.機器人之父是指：（）A)阿蘭.圖靈B)伯納斯.李C)莎佩克D)恩格爾伯格和德沃爾[單選題]117.如下哪些不是最近鄰分類器的特點（）。A)它使用具體的訓練實例進行預(yù)測，不必維護源自數(shù)據(jù)的模型B)分類一個測試樣例開銷很大C)最近鄰分類器基于全局信息進行預(yù)測D)可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界[單選題]118.()是一種顯意識與潛意識相互作用的思維方式。A)形象思維B)智力思維C)頓悟思維D)感知思維[單選題]119.構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將前一層的輸出和它自身作為輸入。（）有反饋連接。A)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C)限制玻爾茲曼機D)都不是[單選題]120.個數(shù)約為50K的數(shù)列需要進行從小到大排序，數(shù)列特征是基本逆序（多數(shù)數(shù)字從大到小，個別亂序），以下哪種排序算法在事先不了解數(shù)列特征的情況下性能最優(yōu)（不考慮空間限制）。（）A)冒泡排序B)改進冒泡排序C)選擇排序D)堆排序[單選題]121.Python中，要保存寫入數(shù)據(jù)后的EXCEL文件，下列說法那個不對？A)如果存盤的文件已經(jīng)存在、且關(guān)閉，將覆蓋原文件B)如果文件已經(jīng)存在、但未關(guān)閉，將會出錯、無法保存C)如果文件不存在，將會作為新文件進行創(chuàng)建，再保存D)如果文件不存在，將會出錯，無法保存[單選題]122.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)不包括()。A)輸入層B)隱層C)輸出層D)顯層[單選題]123.以下對Hash函數(shù)的特征描述錯誤的是()A)容易計算B)單向性C)需要加密處理D)抗碰撞性[單選題]124.假設(shè)我們使用原始的非線性可分版本的S。ft-SVM優(yōu)化目標函數(shù)。我們可通過（）來保證得到的模型是線性可分離的。A)C=0B)C=1C)C正無窮大D)C負無窮大[單選題]125.氣壓傳感器在飛行器飛行中不能實現(xiàn)的功能是()。A)實時測量飛行器的高度B)可以實現(xiàn)定高飛行C)可以實現(xiàn)編隊飛行控制D)可以測量飛機的方向變化率[單選題]126.()是人工智能地核心，是使計算機具有智能地主要方法，其應(yīng)用遍及人工智能地各個領(lǐng)域。A)深度學習B)機器學習C)人機交互D)智能芯片[單選題]127.執(zhí)行以下命令之后，list的值是什么？list=[5,9,6,7,0,1]list.sort(reverse=True)dellist[-1]A)[7,6,5,1,0]B)[9,7,6,5,1]C)[0,1,5,6,7]D)[1,5,6,7,9][單選題]128.當學習器將訓練樣本自身的特點作為所有潛在樣本都具有的一般性質(zhì)，這樣會導致泛化性能下降，這種現(xiàn)象稱為()。A)欠擬合B)過擬合C)擬合D)以上答案都不正確[單選題]129.()是指能夠按照人的要求，在某一個領(lǐng)域完成一項工作或者一類工作的人工智能。A)超人工智能B)強人工智能C)弱人工智能D)人工智能[單選題]130.x={"A":1,"B":2,"C":3}len(X)的計算結(jié)果是?A)3B)4C)5D)6[單選題]131.()與HDFS類似。A)NTFSB)FAT32C)GFSD)EXT3E)PigF)Hive第2部分：多項選擇題，共49題，每題至少兩個正確答案,多選或少選均不得分。[多選題]132.下面屬于訓練集(Trainingdataset)和測試集(Testingdataset)區(qū)別表述的是()A)Testingdataset用于測試尋找到的函數(shù)的效果B)Trainingdataset用于尋找函數(shù)C)Trainingdataset用于挑選模D)Trainingdataset用于構(gòu)建模型[多選題]133.根據(jù)結(jié)構(gòu)不同，智能傳感器可以分為（）A)模塊式傳感器B)集成式傳感器C)混合式傳感器D)控制型傳感器[多選題]134.分布式列式存儲的功能有（）。A)支持在線快速讀寫B(tài))支持線性擴展C)具備節(jié)點監(jiān)控管理D)數(shù)據(jù)同源不壓縮[多選題]135.以下哪兩個屬于大數(shù)據(jù)特征A)數(shù)據(jù)體量大B)價值密度高C)數(shù)據(jù)種類多D)處理速度慢[多選題]136.importdatetime，獲取當前年月日的方法正確的是？A)datetime.date.now().strftime("%Y-%m-%d")B)datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d")C)datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")D)datetime.datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")[多選題]137.帶有記憶處理的神經(jīng)元有（）A)LSTMB)GRUC)CNND)ResNet[多選題]138.人工智能算法中，常見的梯度下降法包括哪些種類？A)全梯度下降算法B)隨機梯度下降算法C)快速梯度下降算法D)小批量梯度下降算法[多選題]139.下列說法不正確的是（）。A)現(xiàn)在有很多門是當我們走近它的時候,它會自動打開,這是一種類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習的人工智能B)人工智能深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),存在多種層次結(jié)構(gòu)相互連接存在多種投射大數(shù)據(jù)大運算的一種仿生C)人工智能翻譯目前可以流暢準確的翻譯文學作品D)現(xiàn)在的機器人可以有情緒和意識[多選題]140.關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敘述中，正確的是（）。A)可用于處理時間序列數(shù)據(jù)B)可用于處理圖像數(shù)據(jù)C)卷積網(wǎng)絡(luò)中使用的卷積運算就是數(shù)學中的卷積計算D)至少在網(wǎng)絡(luò)的一層中使用卷積[多選題]141.深度學習中常見的特征提取器是（）A)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C)注意力網(wǎng)絡(luò)D)以上都不是[多選題]142.電網(wǎng)暫態(tài)數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)范圍為()。A)主變保護錄波數(shù)據(jù)B)線路保護錄波數(shù)據(jù)C)母線保護錄波數(shù)據(jù)D)電容器/電抗器保護錄波數(shù)據(jù)[多選題]143.計算機視覺的主要研究方向分為（）A)圖像分類B)目標檢測C)目標跟蹤D)語義分割[多選題]144.下列方法中，解決欠擬合的方法有哪些（）A)正則化方法B)集成學習方法C)添加新特征D)減少正則化系數(shù)[多選題]145.用語言實現(xiàn)人與計算機之間的交互，主要包括（）A)語言識別B)語言轉(zhuǎn)換C)自然語言理解D)語言合成[多選題]146.關(guān)于等待局部加載完成，下列正確的是？A)網(wǎng)頁加載過程是同步的，頁面同時加載出來B)RPA操作時，必須等待相關(guān)的元素加載出來，否則會導致操作失效C)若是瀏覽器tab處一直在轉(zhuǎn)圈圈，表示網(wǎng)頁整體在加載中，可以通過wait_disappear，會一直等待到圈圈消失D)等待時間默認是10s，可以自己定義[多選題]147.監(jiān)督學習算法主要包括（）A)線性模型B)核支持向量機C)K均值聚類D)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[多選題]148.增強現(xiàn)實作為真實世界和虛擬世界的橋梁，包含的主要特征有()A)增強現(xiàn)實的優(yōu)越性體現(xiàn)在實現(xiàn)虛擬對象和真實環(huán)境的融合，使真實世界和虛擬物體共存B)增強現(xiàn)實可以實現(xiàn)真實世界和虛擬世界的完全交互，不會受到任何影響C)增強現(xiàn)實可以實現(xiàn)虛擬世界和真實世界的實時同步和自然交互，使用戶在現(xiàn)實世界中真實地體驗虛擬世界中的模擬對象，增加體驗的趣味性和互動性D)增強現(xiàn)實可以實現(xiàn)真實世界和虛擬世界之間的跨越，不受限制[多選題]149.基因遺傳算法的組成部分包括()。A)初始化編碼B)適應(yīng)度函數(shù)C)選擇D)交叉和變異[多選題]150.轉(zhuǎn)置運算返回的輸出的大小取決于三個方面：、、。A)零填充的策略B)前向傳播運算的步幅C)前向傳播的輸出映射的大小D)轉(zhuǎn)置運算原始輸入的大小[多選題]151.集成學習中增強多樣性的常見做法有（）。A)數(shù)據(jù)樣本擾動B)輸入屬性擾動C)輸出表示擾動D)算法參數(shù)擾動[多選題]152.TensorFlow框架可用于多個領(lǐng)域，例如：()A)語音識別B)NLPC)計算機視覺D)自動駕駛[多選題]153.?電網(wǎng)一張圖?目標中的?電網(wǎng)?是指包含()的物理網(wǎng)絡(luò)。A)電產(chǎn)B)傳輸C)分配D)消費[多選題]154.AlexNet與LeNet的區(qū)別是A)模型構(gòu)造不同B)激活函數(shù)不同C)AlexNet使用dropout來控制全連接層的模型復雜程度D)AlexNet中引入了圖像增廣[多選題]155.知識按功能來分類，可以分為（）A)事實性知識B)過程性知識C)控制性知識D)元知識[多選題]156.基本遺傳算法包含哪些操作算子？A)搜索算子B)選擇算子C)交叉算子D)變異算子[多選題]157.強化學習問題的三種方法分別是（）A)基于價值（value-based）B)基于策略（policy-based）C)基于模型（model-based）D)nan[多選題]158.下列哪些網(wǎng)用到了殘差連接（）A)FastTextB)BERTC)GoogLeNetD)ResNet[多選題]159.給定兩個特征向量，以下哪些方法可以計算這兩個向量相似度？（）A)歐式距離B)夾角余弦(Cosine)C)信息熵D)曼哈頓距離[多選題]160.語音任務(wù)中數(shù)據(jù)預(yù)處理內(nèi)容包括哪些？A)端點檢測B)歸一化C)分幀D)標準化[多選題]161.常用損失函數(shù)：（）、（）。A)平方損失函數(shù)B)softmax函數(shù)C)max函數(shù)D)交叉熵損失函數(shù)[多選題]162.英語重視哪兩個問題的區(qū)分?()A)謂語與非謂語B)可數(shù)名詞與不可數(shù)名詞C)冠詞與數(shù)詞D)單復數(shù)[多選題]163.缺失數(shù)據(jù)的處理主要涉及以下哪三個關(guān)鍵活動。（）A)缺失數(shù)據(jù)的識別B)缺失數(shù)據(jù)的分析C)刪除或插補缺失數(shù)據(jù)D)缺失數(shù)據(jù)的忽略[多選題]164.回歸分析有很多種類，常見的有（）。A)線性回歸B)系數(shù)回歸C)邏輯回歸D)曲線回歸[多選題]165.()、()、()三者并稱為人工智能求解中的三大方法。A)推理B)搜索C)判斷D)約束滿足[多選題]166.以下哪層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分()。A)卷積層B)中間層C)池化層D)全連接層[多選題]167.下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法正確的是（）。A)高速尋找優(yōu)化解B)不如決策樹穩(wěn)定C)非線性D)具有自學習、自組織、自適應(yīng)性[多選題]168.以下可以有效解決過擬合的方法是：（）A)增加樣本數(shù)量B)通過特征選擇減少特征數(shù)量C)訓練更多的迭代次數(shù)D)采用正則化方法[多選題]169.降維的重要特征提取技術(shù)（）A)PCAB)KPCAC)ICAD)AA[多選題]170.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種技術(shù)用于解決過擬合？A)DropoutB)正則化C)批規(guī)范化D)數(shù)據(jù)增強[多選題]171.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要分為（）等幾種形式。A)非線性結(jié)構(gòu)B)環(huán)狀結(jié)構(gòu)C)線性結(jié)構(gòu)D)條狀結(jié)構(gòu)[多選題]172.數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施提升工程優(yōu)化公司網(wǎng)絡(luò)設(shè)備配置和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，全面開展云網(wǎng)協(xié)同能力建設(shè)，建成?()?的國網(wǎng)云平臺，提升國網(wǎng)云平臺對中臺及業(yè)務(wù)應(yīng)用的承載能力，增強平臺高可用性和資源跨域調(diào)度能力。A)資源全域調(diào)配B)業(yè)務(wù)敏捷支撐C)開發(fā)運維一體D)企業(yè)價值導向[多選題]173.數(shù)字電網(wǎng)是以（）與（）為基礎(chǔ)。A)現(xiàn)代電力能源網(wǎng)絡(luò)B)新一代信息網(wǎng)絡(luò)C)傳統(tǒng)電力網(wǎng)絡(luò)D)智慧能源網(wǎng)絡(luò)[多選題]174.Python程序語言與機器學習實踐可以稱得上是?珠聯(lián)璧合?。因為使用Python編程技巧，接觸甚至掌握機器學習的經(jīng)典算法有以下（）優(yōu)勢。A)方便調(diào)試的解釋型語言B)跨平臺執(zhí)行作業(yè)C)廣泛的應(yīng)用編程接口D)豐富完備的開源工具包[多選題]175.傳統(tǒng)GBDT在優(yōu)化時只用到一階導數(shù)信息，xgboost則對代價函數(shù)進行二階泰勒展開，同時用到了（）A)一階導數(shù)B)二階導數(shù)C)三階導數(shù)D)四階導數(shù)[多選題]176.常見的損失函數(shù)。A)SoftmaxLossB)HigonLossC)ExponentialD)LogisticLoss[多選題]177.根據(jù)整數(shù)和實數(shù)，可以將數(shù)值變量分為（）。A)名詞性變量B)順序數(shù)值變量C)順序變量D)連續(xù)數(shù)值變量E)離散數(shù)值變量[多選題]178.進化算法具有()的特性。A)自發(fā)性B)自組織C)自適應(yīng)D)自學習E)自優(yōu)化[多選題]179.聯(lián)機分析處理包括以下哪些基本分析功能？()A)聚類B)切片C)轉(zhuǎn)軸D)切塊E)分類[多選題]180.語言處理過程分為三個層次，分別是()。A)詞法分析B)篇章分析C)語音分析D)語義分析E)句法分析第3部分：判斷題，共71題，請判斷題目是否正確。[判斷題]181.人工智能的目的是要建立一個能模擬人類智能行為的系統(tǒng)。A)正確B)錯誤[判斷題]182.Self-OrganizingFeatureMap(SOFM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于聚類。（）A)正確B)錯誤[判斷題]183.阿蘭圖靈在1955年提出圖靈測試的概念A(yù))正確B)錯誤[判斷題]184.2012年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法只有2層，而2018年可以做到1200層，在人臉識別領(lǐng)域最高可達一億分之一的誤識率。A)正確B)錯誤[判斷題]185.核函數(shù)可以將樣本從原始空間映射到一個更高維的特征空間，使得樣本在這個特征空間內(nèi)線性可分A)正確B)錯誤[判斷題]186.高方差是指模型過擬合了，導致在測試集中的泛化能力較差。A)正確B)錯誤[判斷題]187.YOLOv1將目標檢測當作了一個單一的回歸任務(wù)A)正確B)錯誤[判斷題]188.聚類是指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的過程。A)正確B)錯誤[判斷題]189.訓練集和測試集準確率偏差越高越好。A)正確B)錯誤[判斷題]190.損失函數(shù)有兩個表達方式，均方差表達和信息熵表達。A)正確B)錯誤[判斷題]191.用線性代數(shù)的方式描述函數(shù)或者方程的好處之一是書寫方便A)正確B)錯誤[判斷題]192.正向推理推出了結(jié)論，其可信度很高。()A)正確B)錯誤[判斷題]193.K-means屬于有監(jiān)督學習。A)正確B)錯誤[判斷題]194.?預(yù)訓練+微調(diào)?法以及?權(quán)共享?方法都是為了節(jié)省訓練開銷A)正確B)錯誤[判斷題]195.通常，卷積網(wǎng)絡(luò)訓練中最昂貴的部分是學習特征。輸出層的計算代價通常相對不高，因為在通過若干層池化之后作為該層輸入的特征的數(shù)量較少。A)正確B)錯誤[判斷題]196.u-net也是采用了encoder-decoder這一結(jié)構(gòu)A)正確B)錯誤[判斷題]197.深度學習建模編寫方式中，動態(tài)圖模式（聲明式編程范式，類比C++）：先編譯后執(zhí)行的方式。用戶需預(yù)先定義完整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，再對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行編譯優(yōu)化后，才能執(zhí)行獲得計算結(jié)果A)正確B)錯誤[判斷題]198.無人駕駛技術(shù)絕對不會替換人為駕駛()A)正確B)錯誤[判斷題]199.默認推理是在知識完全的情況下假設(shè)某些條件已經(jīng)具備所進行的推理。A)正確B)錯誤[判斷題]200.mini-batch太小會導致收斂變慢A)正確B)錯誤[判斷題]201.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是有一個或者多個隱藏層的傳統(tǒng)多層感知層A)正確B)錯誤[判斷題]202.目標檢測的主要目的是讓計算機可以自動識別圖片或者視頻幀中所有目標的類別，并在該目標周圍繪制邊界框，標示出每個目標的位置A)正確B)錯誤[判斷題]203.專家系統(tǒng)本身是一個程序，它與傳統(tǒng)程序是一樣的A)正確B)錯誤[判斷題]204.測控裝置不允許在檢同期和檢無壓兩種模式中自行轉(zhuǎn)換。A)正確B)錯誤[判斷題]205.樸素貝葉斯分類方法中的?樸素?是指分類方法適用范圍有限A)正確B)錯誤[判斷題]206.目標檢測的算法分為BaseAnchor和AnchorfreeA)正確B)錯誤[判斷題]207.樹的深度的增加可能會造成隨機森林過擬合A)正確B)錯誤[判斷題]208.剪枝（pruning）是決策樹算法對付欠擬合的主要手段A)正確B)錯誤[判斷題]209.無法使用lambda表達式定義有名字的函數(shù)。A)正確B)錯誤[判斷題]210.自助法每次隨機從數(shù)據(jù)集中挑選一個樣本并放回初始數(shù)據(jù)集中。__A)正確B)錯誤[判斷題]211.選擇樣本數(shù)據(jù)時，我們一般采用隨機抽取的方式組成自己的訓練集和測試集來使用A)正確B)錯誤[判斷題]212.鼓勵人工智能企業(yè)參與或主導制定國際標準，加強人工智能領(lǐng)域的知識產(chǎn)權(quán)保護，建立人工智能公共專利池，促進人工智能新技術(shù)的利用與擴散A)正確B)錯誤[判斷題]213.云變量采用阿里云特有的加密技術(shù)，確保傳輸和使用過程中的信息安全。A)正確B)錯誤[判斷題]214.50適合作為學習率的初始值A(chǔ))正確B)錯誤[判斷題]215.在數(shù)據(jù)生命周期管理實踐中，數(shù)據(jù)管理和維護是執(zhí)行方法。A)正確B)錯誤[判斷題]216.圖像數(shù)字化需要經(jīng)過的步驟包括量化。A)正確B)錯誤[判斷題]217.CNN側(cè)重空間映射，主要作用于圖像處理等場景。A)正確B)錯誤[判斷題]218.與普通反向傳播不同的是，BPTT會在每個時間步長內(nèi)疊加所有對應(yīng)權(quán)重的梯度A)正確B)錯誤[判斷題]219.主成分分析、線性判別分析和矩陣奇異值分解都可以用于特征降維。A)正確B)錯誤[判斷題]220.零和博弈中,雙方(或多方)的收益相加為0或負數(shù)。()A)正確B)錯誤[判斷題]221.當數(shù)據(jù)太大而不能同時在RAM中處理時，哪種梯度技術(shù)更有優(yōu)勢A、全批量梯度下降B、隨機梯度下降A(chǔ))正確B)錯誤[判斷題]222.極大似然估計的準確性嚴重依賴于所假設(shè)的概率分別形式是否符合潛在的真實數(shù)據(jù)分別A)正確B)錯誤[判斷題]223.營銷低壓客戶批量新裝業(yè)務(wù)流程中對應(yīng)需要4位工作人員的賬號協(xié)作，那么對應(yīng)RPA自動化流程僅需要一位人員賬號即可。A)正確B)錯誤[判斷題]224.邏輯回歸不能處理三分類問題A)正確B)錯誤[判斷題]225.模糊集合的隸屬度值必須在區(qū)間[0,1}。A)正確B)錯誤[判斷題]226.用戶通過沉浸虛擬現(xiàn)實環(huán)境來獲取新的知識，提高自身的感性和理性認識，從而萌發(fā)新的聯(lián)想，因此可以說，虛擬現(xiàn)實可以啟發(fā)人的創(chuàng)造性思維。()A)正確B)錯誤[判斷題]227.反向傳播是一種用于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練算法。它將錯誤信息從網(wǎng)絡(luò)末端傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的所有權(quán)重。它允許有效地計算梯度A)正確B)錯誤[判斷題]228.開源學習框架存在安全風險，可導致人工智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)泄露。A)正確B)錯誤[判斷題]229.yoloV3是一種單步法（onestage）目標檢測模型A)正確B)錯誤[判斷題]230.科技巨頭對人工智能的定位不僅是新技術(shù)，更是基礎(chǔ)設(shè)施，為了鋪設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施，科技巨頭主要通過自主研發(fā)、收購兩種方式布局。A)正確B)錯誤[判斷題]231.中文對于詞沒有一個形式上的分界符。A)正確B)錯誤[判斷題]232.基于規(guī)則的正向演繹系統(tǒng)，就是不斷的A與或圖施以規(guī)則變換，直到找到一個解圖，該解圖中的所有葉節(jié)點全部都與目標公式中的文字匹配為止。A)正確B)錯誤[判斷題]233.自然語言處理的各項任務(wù)中，各層次的語義歧義問題是最難解決的A)正確B)錯誤[判斷題]234.寬度優(yōu)先搜索不屬于盲目搜索。A)正確B)錯誤[判斷題]235.在一個企業(yè)里，業(yè)務(wù)人員在有人值守機器人界面里獲取到一個開發(fā)好的應(yīng)用之后直接就可以執(zhí)行，并不需要通過審批A)正確B)錯誤[判斷題]236.關(guān)于大數(shù)據(jù)的分析理念的說法中在數(shù)據(jù)規(guī)模上強調(diào)相A數(shù)據(jù)而不是絕A數(shù)據(jù)A)正確B)錯誤[判斷題]237.輸入圖片通常包含多個通道，例如彩色照片有RGB一個通道A)正確B)錯誤[判斷題]238.混淆矩陣A角線上的數(shù)值越低，說明該分類器的分類效果越好。A)正確B)錯誤[判斷題]239.GoogLeNet從增加網(wǎng)絡(luò)深度角度改進了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)A)正確B)錯誤[判斷題]240.強化學習則是機器學習的重要分支之一A)正確B)錯誤[判斷題]241.RPA開發(fā)時變量命名越多越好A)正確B)錯誤[判斷題]242.冗余屬性不會對決策樹的準確率造成不利的影響A)正確B)錯誤[判斷題]243.智能音箱本質(zhì)上是音箱、智能語音交互系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)容疊加的產(chǎn)物。()A)正確B)錯誤[判斷題]244.當前，智慧社區(qū)建設(shè)集中地較密集，發(fā)展比較平衡A)正確B)錯誤[判斷題]245.多線程編程技術(shù)主要目的是為了提高計算機硬件的利用率，沒有別的作用了。A)正確B)錯誤[判斷題]246.Python集合支持雙向索引。A)正確B)錯誤[判斷題]247.判斷AI應(yīng)用場景可行性的方法是構(gòu)建前提和商業(yè)前提A)正確B)錯誤[判斷題]248.RPA項目的開發(fā)，從需求階段快速轉(zhuǎn)入開發(fā)階段，可以提升開發(fā)效率，有利于縮短開發(fā)周期。A)正確B)錯誤第4部分：問答題，共9題，請在空白處填寫正確答案。[問答題]249.智能是()與智力的總和[問答題]250.命題是一個非真即假的()。[問答題]251.()算法常能發(fā)現(xiàn)很不錯的解，但也沒辦法證明它不會得到較壞的解。[問答題]252.機器人技術(shù)最早出現(xiàn)在，近年來隨著科學技術(shù)的快速發(fā)展，機器人技術(shù)愈加智能化、成熟化。A)20世紀70年代B)20世紀80年代C.20世紀60年代[問答題]253.如何解決深度學習中模型訓練效果不佳的情況？[問答題]254.MapReduce中，不需要將這A個輸出文件合并成一個文件，主要原因在于在實際應(yīng)用中這些文件往往作為()或者在處理多個分制文件的分布式應(yīng)用中繼續(xù)使用。[問答題]255.一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由控制系統(tǒng)（推理機）、綜合數(shù)據(jù)庫和（）組成。[判斷題]256.人工智能發(fā)展階段中技術(shù)驅(qū)動階段包括特有性目標、通用行為目標、算法語言程序。A)正確B)錯誤[判斷題]257.信息是用來消除隨機不確定性的東西。()A)正確B)錯誤[判斷題]258.聚類分析的相異度矩陣是用于存儲所有對象兩兩之間相異度的矩陣，為一個nn維的單模矩陣A)正確B)錯誤[問答題]259.機器學習中為了解決行動過程是否帶來最大得收益，研究者提出了()概念。[問答題]260.聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)不同的特征，將其劃分為不同的（）。1.答案:B解析:2.答案:A解析:3.答案:D解析:4.答案:D解析:傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，先定義模式，然后嚴格按照模式要求存儲數(shù)據(jù)；當需要調(diào)整模式時，不僅需要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而且還需要修改上層應(yīng)用程序。然而，N。SQL技術(shù)則采用了非常簡單的Key-Value等模式在后(SchemaLater)和無模式(Schemaless)的方式提升了數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。當然，模式在后(SchemaLater)和無模式(Schemaless)也會帶來新問題，如降低了數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力。5.答案:A解析:6.答案:B解析:7.答案:B解析:8.答案:B解析:9.答案:C解析:10.答案:D解析:11.答案:D解析:SelectiveSearch、Regionproposallayer能產(chǎn)生候選框12.答案:B解析:組成的。與推理機分離。符號處理信息。13.答案:D解析:14.答案:B解析:15.答案:B解析:SVR屬于監(jiān)督學習的方法16.答案:D解析:17.答案:A解析:18.答案:B解析:19.答案:D解析:20.答案:C解析:L1正則化可以產(chǎn)生稀疏權(quán)值矩陣，即產(chǎn)生一個稀疏模型，可以用于特征選擇;L2正則化可以防止模型過擬合，一定程度上L1也可以防止過擬合，L1正則化又稱LassoRegression。21.答案:A解析:22.答案:A解析:23.答案:D解析:24.答案:D解析:25.答案:D解析:26.答案:B解析:27.答案:D解析:28.答案:D解析:elmo支持一詞多義29.答案:A解析:30.答案:B解析:31.答案:A解析:32.答案:A解析:33.答案:D解析:34.答案:C解析:35.答案:B解析:36.答案:A解析:37.答案:A解析:38.答案:D解析:39.答案:B解析:40.答案:C解析:似然估計是一種確定模型參數(shù)值的方法。確定參數(shù)值的過程，是找到能最大化模型產(chǎn)生真實觀察數(shù)據(jù)可能性的那一組參數(shù)。41.答案:C解析:42.答案:A解析:詞袋模型是最基礎(chǔ)的文本表示模型，就是把每一篇文章看成一袋子單詞，并忽略每個詞出現(xiàn)的順序。每篇文章可以表示成一個長向量，向量中的每一維代表一個單詞，而該維對應(yīng)的權(quán)重代表這個詞在文章中的重要程度，重要程度是由頻率來衡量的。43.答案:B解析:44.答案:D解析:45.答案:B解析:46.答案:D解析:基礎(chǔ)概念47.答案:C解析:48.答案:B解析:遵守誤差最小準則和最佳近似準則為實現(xiàn)物體識別任務(wù)的最優(yōu)化準則。49.答案:B解析:50.答案:B解析:51.答案:D解析:52.答案:A解析:53.答案:D解析:讀取一行的python方法是.readline()54.答案:D解析:55.答案:C解析:56.答案:A解析:根據(jù)CRISP-DM（cr。ss-industrystandardpr。cessf。rdatamining,跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標準流程）模型，業(yè)務(wù)理解是指從業(yè)務(wù)的角度了解項目的要求和最終目的，并將這些目的與數(shù)據(jù)挖掘的定義以及結(jié)果結(jié)合起來。57.答案:C解析:58.答案:B解析:59.答案:B解析:60.答案:B解析:61.答案:D解析:62.答案:B解析:63.答案:D解析:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會產(chǎn)生權(quán)重共享現(xiàn)象。64.答案:A解析:65.答案:D解析:在默認情況下，HDFS集群默認存儲文件3份，并且大文件會按照128M的數(shù)據(jù)塊大小（Hadoop2.x版本以前的默認數(shù)據(jù)塊的大小是64M,到了Hadoop2.x版本以后，默認的數(shù)據(jù)塊大小就變成了128M）進行切割分散存儲。所以題目中的總數(shù)據(jù)塊有200X2=400個，再加上會存儲三份，共有400X3=1200個。66.答案:A解析:67.答案:D解析:68.答案:D解析:69.答案:A解析:70.答案:A解析:71.答案:A解析:72.答案:D解析:A、B、C是Spark比MapReduce快的原因。MapReduce不善于處理除批處理計算模式之外的其他計算模式，如流計算、交互式計算和圖計算等。73.答案:A解析:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的本質(zhì)特征是在處理單元之間既有內(nèi)部的反饋連接又有前饋連接。從系統(tǒng)觀點看，它是一個反饋動力系統(tǒng)，在計算過程中體現(xiàn)過程動態(tài)特性，比前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強的動態(tài)行為和計算能力。74.答案:D解析:接口可以對用戶的身份和請求的參數(shù)進行驗證，以保證接口的安全。通過添加身份驗證和數(shù)字簽名的方法提高接口安全性，防止數(shù)據(jù)被篡改和信息泄露。75.答案:C解析:76.答案:C解析:77.答案:A解析:78.答案:D解析:79.答案:D解析:80.答案:B解析:81.答案:A解析:82.答案:D解析:83.答案:B解析:84.答案:A解析:85.答案:C解析:86.答案:A解析:87.答案:B解析:88.答案:A解析:89.答案:D解析:90.答案:C解析:91.答案:B解析:92.答案:B解析:93.答案:D解析:94.答案:C解析:95.答案:D解析:96.答案:B解析:97.答案:A解析:98.答案:D解析:99.答案:D解析:100.答案:A解析:101.答案:A解析:102.答案:D解析:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化多為將字符型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。例如將性別［男，女］分別轉(zhuǎn)換為［0,l］。103.答案:B解析:104.答案:C解析:105.答案:A解析:106.答案:A解析:107.答案:C解析:如果有個預(yù)先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就相當于網(wǎng)絡(luò)各參數(shù)有個很靠譜的先驗代替隨機初始化。若新的少量數(shù)據(jù)來自先前訓練數(shù)據(jù)（或者先前訓練數(shù)據(jù)量很好地描述了數(shù)據(jù)分布，而新數(shù)據(jù)采樣自完全相同的分布），則凍結(jié)前面所有層而重新訓練最后一層即可。但一般情況下，新數(shù)據(jù)分布跟先前訓練集分布有所偏差，所以先驗網(wǎng)絡(luò)不足以完全擬合新數(shù)據(jù)時，可以凍結(jié)大部分前層網(wǎng)絡(luò)，只對最后幾層進行訓練調(diào)參（finetune）。108.答案:D解析:109.答案:D解析:110.答案:B解析:111.答案:C解析:112.答案:A解析:為了將特征轉(zhuǎn)變成Embedding表示，所有特征均需轉(zhuǎn)變成數(shù)字113.答案:B解析:114.答案:A解析:115.答案:D解析:LogisticRegression是一個分類算法，所以它的輸出不能是實時值，所以均方誤差不能用于評估它。116.答案:D解析:117.答案:C解析:118.答案:C解析:119.答案:A解析:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有反饋連接。120.答案:D解析:121.答案:D解析:122.答案:D解析:123.答案:C解析:124.答案:C解析:C為分類錯誤項的參數(shù)，即正則化中的懲罰因子，C越大，邊界越窄，盡可能把更多點正確分類，分類錯誤越少。C越小，邊界越寬，分類錯誤點的個數(shù)增加。因此，C正無窮大時，可以實現(xiàn)沒有分類錯誤的點，模型線性可分。125.答案:D解析:126.答案:B解析:127.答案:B解析:128.答案:B解析:當學習器把訓練樣本學得太好了的時候，很可能已經(jīng)把訓練樣本自身的一些特點當作了所有潛在樣本都會具有的一般性質(zhì)，這樣就會導致泛化性能下降，這種現(xiàn)象在機器學習中稱為過擬合