2024年人工智能國賽題庫答案（單選題）

2024年人工智能國賽題庫答案（單選題）1.圖靈測試是圖靈在()年在論文中《計算機(jī)與智能》中提出的。A.1956B.1950C.1946D.1940正確答案:B解析：圖靈測試是由英國計算機(jī)科學(xué)家艾倫·圖靈在1950年提出的一個思想實(shí)驗(yàn)，用于判斷機(jī)器是否具備人工智能的能力。雖然這一測試最初并未直接在他的論文《計算機(jī)與智能》中描述，但它作為圖靈的重要理論成果，常與該論文一起被提及。因此，題目中的答案B.1950年并不準(zhǔn)確，而應(yīng)該指出，盡管他的理論是重要的一部分，但具體的“圖靈測試”并未在他的特定論文中提及，實(shí)際圖靈測試的出現(xiàn)與圖靈機(jī)的模型有著更為復(fù)雜的歷史關(guān)聯(lián)。但是基于歷史常規(guī)說法和考察常識，選擇B仍作為該題目的答案。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)不包括()。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.非監(jiān)督學(xué)習(xí)D.群體學(xué)習(xí)正確答案:D解析：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它包括多種學(xué)習(xí)方式。其中，監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的三種主要類型。在大多數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中，這些學(xué)習(xí)方式是經(jīng)常被提到的。至于選項(xiàng)D，機(jī)器學(xué)習(xí)中確實(shí)沒有特定的術(shù)語叫“群體學(xué)習(xí)”，這可能不是專業(yè)詞匯，所以選項(xiàng)D是不正確的答案?？偨Y(jié)以上解析，答案是D.群體學(xué)習(xí)。

3.AI的誕生是在()。A.1956年B.1950年C.1957年D.1958正確答案:A解析：AI（人工智能）的誕生是現(xiàn)代計算機(jī)科學(xué)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，是在計算機(jī)科學(xué)研究與技術(shù)逐步進(jìn)步的基礎(chǔ)上出現(xiàn)的。它通常被認(rèn)為是計算機(jī)領(lǐng)域的一個分支，而這個領(lǐng)域的起源可以追溯到1956年。在那一年的夏天，許多計算機(jī)科學(xué)家在達(dá)特茅斯學(xué)院（DartmouthCollege）舉行了一次會議，并正式提出了人工智能這一術(shù)語。因此，選項(xiàng)A“1956年”是正確的答案。

4.不屬于人工智能的三大學(xué)派是()。A.符號學(xué)派B.聯(lián)結(jié)學(xué)派C.行為學(xué)派D.統(tǒng)計學(xué)派正確答案:D解析：人工智能的發(fā)展過程中，主要形成了三個學(xué)派：符號學(xué)派、聯(lián)結(jié)學(xué)派和行為學(xué)派。這三個學(xué)派在人工智能的研究中各自有著不同的側(cè)重點(diǎn)和研究方法。而統(tǒng)計學(xué)派并不被視為人工智能的一個獨(dú)立學(xué)派。因此，正確答案是D，即統(tǒng)計學(xué)派不是人工智能的三大學(xué)派之一。

5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是()學(xué)派的成果。A.符號學(xué)派B.聯(lián)接學(xué)派C.行為學(xué)派D.統(tǒng)計學(xué)派正確答案:B解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由人工神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)模型，它模仿了人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。在人工智能領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是聯(lián)接學(xué)派的成果。聯(lián)接學(xué)派主張通過模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能來實(shí)現(xiàn)人工智能，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正是這一學(xué)派的代表性成果之一。因此，正確答案是B、聯(lián)接學(xué)派。

6.人工智能是指()。A.自然智能B.人的智能C.機(jī)器智能D.通用智能正確答案:C解析：人工智能是一個涵蓋面非常廣泛的術(shù)語。其核心思想是利用計算機(jī)程序來模擬、執(zhí)行或擴(kuò)展人類的智能。因此，人工智能主要指的是機(jī)器智能，即通過計算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的智能行為和功能。因此，正確答案是C。

7.支持向量機(jī)算法屬于()。A.決策樹學(xué)習(xí)B.統(tǒng)計學(xué)習(xí)C.集成學(xué)習(xí)D.記憶學(xué)習(xí)正確答案:B解析：支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它屬于統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法的范疇。統(tǒng)計學(xué)習(xí)是通過計算機(jī)對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計規(guī)律的學(xué)習(xí)，從而對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分析。因此，正確答案是B、統(tǒng)計學(xué)習(xí)。

8.視覺、聽覺、觸覺、嗅覺屬于智能的什么能力()。A.感知能力B.記憶與思維能力C.學(xué)習(xí)能力D.行為能力正確答案:A解析：智能是一個綜合的概念，包括多個方面，其中感知能力是智能的重要組成部分。視覺、聽覺、觸覺、嗅覺都是人類感知外界環(huán)境的重要方式，它們都屬于感知能力的范疇。因此，這些感官能力共同構(gòu)成了人類對外部世界的感知和認(rèn)知基礎(chǔ)。所以答案是A、感知能力。

9.認(rèn)為智能取決于知識的積累量及一般化程度的理論是()。A.思維理論B.知識閾值理論C.進(jìn)化理論D.控制理論正確答案:B解析：知識閾值理論認(rèn)為智能的獲得和提升主要依賴于知識的積累量以及一般化程度。它強(qiáng)調(diào)了知識積累在智能發(fā)展中的重要性，即通過持續(xù)的知識積累和學(xué)習(xí)，個體可以逐漸提高其智能水平。因此，選項(xiàng)B是正確的答案。

10.人工智能的目的是讓機(jī)器能夠(),以實(shí)現(xiàn)某些腦力勞動的機(jī)械化。A.具有智能B.和人一樣工作C.完全代替人的大腦D.模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能正確答案:D解析：人工智能的定義和核心目標(biāo)在于模擬、延伸和擴(kuò)展人類的智能能力，而非簡單地使機(jī)器具有智能、與人類完全相同地工作，或完全取代人類的大腦。人工智能通過算法、模型和計算技術(shù)來模擬人類智能的某些方面，以執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，提高生產(chǎn)力和解決人類難以處理的問題。因此，選項(xiàng)D“模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能”最準(zhǔn)確地描述了人工智能的目的。

11.人工智能中通常把()作為衡量機(jī)器智能的準(zhǔn)則A.圖靈機(jī)B.圖靈測試C.中文屋思想實(shí)驗(yàn)D.人類智能正確答案:B解析：在圖靈的研究中，他提出了圖靈測試作為判斷一個機(jī)器是否具備智能的準(zhǔn)則。該測試涉及一個人與另一個隱藏身份者（可能是機(jī)器或另一人）的文本交互，如果隱藏身份者的回答讓人無法判斷其是人類還是機(jī)器，那么該機(jī)器就被認(rèn)為具有智能。因此，人工智能領(lǐng)域常將圖靈測試作為衡量機(jī)器智能的準(zhǔn)則，選項(xiàng)B正確。

12.決定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的三大要素中沒有()。A.神經(jīng)元的特性B.神經(jīng)元個數(shù)C.神經(jīng)元之間的連接形式,即拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)D.學(xué)習(xí)規(guī)則正確答案:B解析：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的三大核心要素主要包括：1.神經(jīng)元的特性：神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，其特性決定了網(wǎng)絡(luò)的計算和響應(yīng)模式。2.學(xué)習(xí)規(guī)則：學(xué)習(xí)規(guī)則決定了網(wǎng)絡(luò)如何通過訓(xùn)練來改進(jìn)其性能。3.拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)描述了神經(jīng)元之間的連接方式，即神經(jīng)元是如何相互連接的。然而，神經(jīng)元的個數(shù)雖然對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能有影響，但它并不屬于決定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的三大要素之一。因此，答案為B.神經(jīng)元個數(shù)。

13.卷積神經(jīng)網(wǎng)中,如果特征圖是32×32矩陣,池化窗口是4×4的矩陣,那么池化后的特征圖是()的矩陣。A.2×2B.4×4C.8×8D.16×16正確答案:C解析：在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化操作（Pooling）是一種常用于降低特征圖維度的方法。其中，池化窗口是決定池化操作范圍的參數(shù)。題目中給出了特征圖大小為32×32，池化窗口大小為4×4。在執(zhí)行池化操作時，通常是通過窗口在特征圖上滑動，并對每個窗口內(nèi)的特征圖進(jìn)行下采樣（如取最大值或平均值）來得到新的特征圖。由于池化窗口是4×4，這意味著每個4x4的區(qū)域會被壓縮成一個像素。因此，經(jīng)過一次池化操作后，特征圖的尺寸會降低為(32/4)x(32/4)，即8x8。所以，經(jīng)過池化操作后，新的特征圖大小是8×8，因此答案選C。

14.卷積神經(jīng)網(wǎng)中,如果輸入圖像是32×32矩陣,卷積核心是5×5的矩陣,步長為1,那么卷積操作后的特征圖是()的矩陣。A.34×34B.32×32C.30×30D.28×28正確答案:D解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積操作后特征圖的大小與輸入圖像的大小、卷積核的大小、步長以及邊界填充方式都有關(guān)。本題中，輸入圖像為32×32矩陣，卷積核為5×5矩陣，步長為1，沒有提及邊界填充方式，故默認(rèn)為無填充（validpadding）。對于卷積操作后的特征圖大小計算，可以使用公式：輸出矩陣大小=(輸入矩陣大小-卷積核大小)/步長+1即(32-5)/1+1=28。因此，卷積操作后的特征圖是28×28的矩陣，選項(xiàng)D正確。

15.圖像識別任務(wù)可以分為三個層次,根據(jù)處理內(nèi)容的抽象性,從低到高依次為?()A.圖像分析,圖像處理,圖像理解B.圖像分析,圖像理解,圖像處理C.圖像處理,圖像分析,圖像理解D.圖像理解,圖像分析,圖像處理正確答案:C解析：圖像識別任務(wù)是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要部分。根據(jù)處理內(nèi)容的抽象性從低到高進(jìn)行排序，首先是圖像處理，然后是圖像分析，最后是圖像理解。1.圖像處理主要是對圖像進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)，例如去除噪聲、對比度增強(qiáng)等，以便后續(xù)的識別和理解。2.圖像分析則是在圖像處理的基礎(chǔ)上，對圖像進(jìn)行更深入的分析和解釋，如邊緣檢測、特征提取等。3.圖像理解是最高層次的識別任務(wù)，主要根據(jù)已提取的特征和信息，對圖像內(nèi)容進(jìn)行理解和解釋，例如對圖像中物體的識別和分類。因此，正確答案是C。

16.不屬于語音聲學(xué)特征的是?()A.頻率B.語義C.時長D.振幅正確答案:B解析：語音聲學(xué)特征主要描述的是聲音的物理屬性，包括頻率、時長、振幅等參數(shù)。其中，頻率描述聲音的高低，時長描述聲音的持續(xù)時間，振幅描述聲音的強(qiáng)度或音量。這些都是語音信號處理和分析的重要參數(shù)。而語義是語言的意義內(nèi)容，不屬于物理聲學(xué)特征的范疇。因此，正確答案是B。

17.我們現(xiàn)在的工業(yè)視覺系統(tǒng)實(shí)際處理的是什么類型的圖像()。A.彩色圖像B.灰度圖像C.幾何圖像D.二值圖像正確答案:B解析：工業(yè)視覺系統(tǒng)在處理圖像時，主要關(guān)注的是圖像的灰度信息，因?yàn)檫@些信息可以很好地代表物體形狀、輪廓和顏色等關(guān)鍵特征。在實(shí)際應(yīng)用中，灰度圖像由于其低的信息復(fù)雜度更利于算法的快速處理，所以在工業(yè)視覺系統(tǒng)中常常直接使用灰度圖像或者經(jīng)過輕微調(diào)整后的灰度圖像作為識別、追蹤、檢測等任務(wù)的輸入數(shù)據(jù)。因此，答案是B.灰度圖像。

18.3?3的卷積核對3通道的圖像處理,需要多少個參數(shù)?()A.27B.9C.108D.6正確答案:A解析：在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一個3x3的卷積核處理一個通道的圖像時，其參數(shù)數(shù)量為3x3=9個。對于3通道的圖像，每個通道都會被這個卷積核處理，所以總的參數(shù)數(shù)量是9乘以通道數(shù)。因此，對于3通道的圖像，總的參數(shù)數(shù)量為9*3=27個。所以，答案為A、27。

19.一幅照片在存放過程中出現(xiàn)了很多小的噪點(diǎn),對其掃描件進(jìn)行()操作去噪效果最好。A.中值濾波B.高斯濾波C.均值濾波D.拉普拉斯濾波正確答案:A解析：照片中出現(xiàn)的噪點(diǎn)通常是由于拍攝時感光元件的電子噪聲或掃描過程中引入的噪聲。對于這些噪點(diǎn)，不同的濾波方法有不同的去噪效果。A選項(xiàng)中值濾波：中值濾波是一種非線性信號處理技術(shù)，主要用于消除圖像中的椒鹽噪聲（即黑白相間的噪點(diǎn)）。對于掃描件中的小噪點(diǎn)，中值濾波效果較好。B選項(xiàng)高斯濾波：高斯濾波主要用于消除圖像中的模糊和細(xì)節(jié)損失，對小噪點(diǎn)的去除效果不如中值濾波。C選項(xiàng)均值濾波：均值濾波通過計算像素周圍的平均值來減少噪聲，但可能使圖像變得模糊，對小噪點(diǎn)的去除效果一般。D選項(xiàng)拉普拉斯濾波：拉普拉斯濾波是一種微分算子，用于強(qiáng)調(diào)圖像中的邊緣和輪廓，并不適合用于去噪。因此，對于一幅照片在存放過程中出現(xiàn)的很多小的噪點(diǎn)，對其掃描件進(jìn)行中值濾波操作去噪效果最好。所以答案是A。

20.下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)說法錯誤的是()。A.LSTM在一定程度上解決了傳統(tǒng)RNN梯度消失或梯度爆炸的問題B.CNN相比于全連接的優(yōu)勢之一是模型復(fù)雜度低,緩解過擬合C.只要參數(shù)設(shè)置合理,深度學(xué)習(xí)的效果至少應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)算法D.隨機(jī)梯度下降法可以緩解網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中陷入鞍點(diǎn)的問題正確答案:C解析：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，涉及到很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的知識。針對題目中的選項(xiàng)，我們可以逐一分析：A選項(xiàng)正確。LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）是一種特殊的RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），它通過引入細(xì)胞狀態(tài)和門控機(jī)制，在一定程度上解決了傳統(tǒng)RNN的梯度消失或梯度爆炸問題。B選項(xiàng)也是正確的。CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）相比于全連接網(wǎng)絡(luò)，其卷積操作和池化操作可以降低模型的復(fù)雜度，從而在一定程度上緩解過擬合問題。D選項(xiàng)同樣是正確的。隨機(jī)梯度下降法是一種常用的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化算法，它可以通過減小學(xué)習(xí)率等方式來緩解網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中可能陷入鞍點(diǎn)的問題。而關(guān)于C選項(xiàng)，深度學(xué)習(xí)的效果并不總是優(yōu)于隨機(jī)算法。深度學(xué)習(xí)的效果取決于很多因素，包括但不限于數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型架構(gòu)、參數(shù)設(shè)置等。即使參數(shù)設(shè)置合理，也不能保證深度學(xué)習(xí)的效果一定優(yōu)于隨機(jī)算法。特別是在數(shù)據(jù)量不足、模型架構(gòu)不適當(dāng)?shù)惹闆r下，深度學(xué)習(xí)的效果可能會非常差。因此，正確答案是C選項(xiàng)。

21.一幅4位的圖像能夠區(qū)分()種亮度變化。A.8B.16C.128D.256正確答案:B解析：這道題目考察的是圖像的位深度概念。在數(shù)字圖像中，位深度是指每個像素可以表示的顏色或亮度信息的位數(shù)。這里的4位表示的是圖像的二進(jìn)制數(shù)可以擁有4個不同的位（0000-1111），每個位可以表示0或1，因此總共可以表示的顏色或亮度變化為2的4次方。計算過程如下：2^4=16因此，一幅4位的圖像能夠區(qū)分16種亮度變化。所以答案是B。

22.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.對比度正確答案:A解析：HSV彩色空間中，H代表色相（Hue），S代表飽和度（Saturation），V代表亮度（Value）。修改H分量，即改變色相的成分，這會影響圖像的色彩表現(xiàn)。因此，答案為A，即修改HSV彩色空間的H分量會改變圖像的色相。

23.用兩個3x3的卷積核對一副三通道的彩色圖像進(jìn)卷積,得到的特征圖有()個通道。A.1B.2C.3D.4正確答案:B解析：卷積操作在圖像處理中是一種常見的操作，特別是對于深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對于這個問題，關(guān)鍵在于理解卷積操作是如何與圖像的通道進(jìn)行交互的。當(dāng)我們對一個三通道的彩色圖像（例如RGB圖像）進(jìn)行卷積操作時，每一個卷積核都會與這三個通道分別進(jìn)行卷積運(yùn)算。在這個問題中，我們有兩個3x3的卷積核。這意味著每個卷積核都會獨(dú)立地與三個通道分別進(jìn)行卷積操作。因此，雖然你只使用了兩個卷積核，但是每一個卷積核都會產(chǎn)生三個通道的輸出（因?yàn)樗鼈兎謩e與原始圖像的三個通道進(jìn)行卷積）。所以最終得到的特征圖會有兩個通道數(shù)（即兩個卷積核分別與三個通道卷積后的結(jié)果）。因此，答案為B，即特征圖有2個通道。

24.已知:1)大腦是由很多個叫作神經(jīng)元的東西構(gòu)成,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對大腦的簡單的數(shù)學(xué)表達(dá)2)每一個神經(jīng)元都有輸入、處理函數(shù)和輸出3)神經(jīng)元組合起來形成了網(wǎng)絡(luò),可以擬合任何函數(shù)4)為了得到最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),我們用梯度下降方法不斷更新模型給定上述關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述,什么情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被稱為深度學(xué)習(xí)模型?()A.加入更多層,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度增加B.有維度更高的數(shù)據(jù)C.當(dāng)這是一個圖形識別的問題時D.以上都不正確正確答案:A解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由多個神經(jīng)元組合而成的，通過層與層之間的連接來傳遞和處理信息。深度學(xué)習(xí)模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種，其關(guān)鍵特點(diǎn)在于具有多層的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度較大。根據(jù)給定的描述和選項(xiàng)：A選項(xiàng)提到增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度，這正是深度學(xué)習(xí)模型的特點(diǎn)之一，通過增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)來提高模型的復(fù)雜性和表達(dá)能力。B選項(xiàng)提到維度更高的數(shù)據(jù)，雖然深度學(xué)習(xí)模型可以處理高維數(shù)據(jù)，但這不是其被稱為深度學(xué)習(xí)模型的決定性因素。C選項(xiàng)提到當(dāng)這是一個圖形識別的問題時，這描述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個應(yīng)用場景，而不是其被稱為深度學(xué)習(xí)模型的依據(jù)。D選項(xiàng)是一個排除法，排除了其他可能性，但根據(jù)上述分析，它并不完全正確。因此，正確答案是A，即加入更多層使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度增加的情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被稱為深度學(xué)習(xí)模型。

25.下列哪一項(xiàng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入了非線性?()A.隨機(jī)梯度下降B.修正線性單元(ReLU)C.卷積函數(shù)D.以上都不正確正確答案:B解析：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，非線性激活函數(shù)對于學(xué)習(xí)復(fù)雜模式至關(guān)重要。A選項(xiàng)的隨機(jī)梯度下降是一種優(yōu)化算法，用于最小化損失函數(shù)，與引入非線性無關(guān)。C選項(xiàng)的卷積函數(shù)雖然常用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，但它本身并不直接引入非線性，而是用于特征提取。B選項(xiàng)的修正線性單元（ReLU）是一種非線性激活函數(shù)，其特性使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)并逼近復(fù)雜的非線性映射，因此它在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入了非線性。故正確答案為B。

26.在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里,知道每一個神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。如果以某種方法知道了神經(jīng)元準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差,就可以近似任何函數(shù)。實(shí)現(xiàn)的最佳辦法是()。A.隨機(jī)賦值,祈禱它們是正確的B.搜索所有權(quán)重和偏差的組合,直到得到最佳值C.賦予一個初始值,通過檢查跟最佳值的差值,然后迭代更新權(quán)重D.以上都不正確正確答案:C解析：在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一個神經(jīng)元的權(quán)重和偏差對于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和運(yùn)行是至關(guān)重要的。為了更好地逼近或?qū)崿F(xiàn)某個特定的功能或函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差必須得到適當(dāng)?shù)脑O(shè)置或調(diào)整。A選項(xiàng)提到“隨機(jī)賦值，祈禱它們是正確的”，這顯然不是一個可靠的方法，因?yàn)殡S機(jī)值可能不會使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接近任何特定的函數(shù)。B選項(xiàng)提到“搜索所有權(quán)重和偏差的組合，直到得到最佳值”，這種方法雖然理論上可行，但在實(shí)際操作中幾乎是不可能的，因?yàn)樗阉骺臻g會隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增加而急劇增長。C選項(xiàng)“賦予一個初始值，通過檢查跟最佳值的差值，然后迭代更新權(quán)重”，這是梯度下降法的基本思想，是一種常用的優(yōu)化算法，用于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中調(diào)整權(quán)重和偏差以實(shí)現(xiàn)所需的函數(shù)或功能。因此，正確答案是C。這種方法可以幫助我們通過迭代更新權(quán)重來近似任何函數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳性能。

27.梯度下降算法的正確步驟是()。①計算預(yù)測值和真實(shí)值之間的誤差②迭代更新,直到找到最佳權(quán)重③把輸入傳入網(wǎng)絡(luò),得到輸出值④初始化隨機(jī)權(quán)重和偏差⑤對每一個產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元,改變相應(yīng)的(權(quán)重)值以減小誤差A(yù).①②③B.⑤④③②①C.③②④D.④③①⑤②正確答案:D解析：梯度下降算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中用于優(yōu)化損失函數(shù)（誤差函數(shù)）的常用算法，其基本步驟如下：1.初始化隨機(jī)權(quán)重和偏差-對應(yīng)選項(xiàng)D中的④2.把輸入傳入網(wǎng)絡(luò)，得到輸出值-對應(yīng)選項(xiàng)D中的③3.計算預(yù)測值和真實(shí)值之間的誤差-對應(yīng)選項(xiàng)D中的①4.對每一個產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元，改變相應(yīng)的權(quán)重值以減小誤差-對應(yīng)選項(xiàng)D中的⑤5.迭代更新權(quán)重和偏差，直到找到最佳權(quán)重-對應(yīng)選項(xiàng)D中的②因此，梯度下降算法的正確步驟是D選項(xiàng)。這個解析涵蓋了梯度下降算法的主要步驟，從初始化權(quán)重和偏差開始，通過計算誤差，識別需要調(diào)整的權(quán)重，并迭代更新直到找到最佳的權(quán)重和偏差。

28.下列哪項(xiàng)關(guān)于模型能力(指模型能近似復(fù)雜函數(shù)的能力)的描述是正確的?()A.隱層層數(shù)增加,模型能力增加B.Dropout的比例增加,模型能力增加C.學(xué)習(xí)率增加,模型能力增加D.都不正確正確答案:A解析：模型的復(fù)雜性和能力與其結(jié)構(gòu)有關(guān)，尤其是深度學(xué)習(xí)模型中，隱層層數(shù)是一個關(guān)鍵因素。隱層越多，模型可以學(xué)習(xí)和近似更復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，因此其能力也越強(qiáng)。A選項(xiàng)正確：隱層層數(shù)增加確實(shí)會使得模型能力增加。B選項(xiàng)錯誤：Dropout是一種正則化技術(shù)，它的主要目的是防止過擬合，而不是直接增加模型的能力。C選項(xiàng)錯誤：學(xué)習(xí)率對模型的訓(xùn)練速度和收斂性有影響，但并不直接決定模型的能力。學(xué)習(xí)率太高可能導(dǎo)致模型不穩(wěn)定，而學(xué)習(xí)率太低則可能導(dǎo)致訓(xùn)練速度過慢或陷入局部最小值。但無論學(xué)習(xí)率如何，它并不直接決定模型能近似復(fù)雜函數(shù)的能力。D選項(xiàng)錯誤：由于A選項(xiàng)是正確的，所以D選項(xiàng)“都不正確”是錯誤的。因此，正確答案是A。

29.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.所有正確答案:D解析：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，過擬合是一個常見的問題，它指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)或新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了解決過擬合問題，有多種技術(shù)可以使用。A.Dropout是一種正則化技術(shù)，可以有效地解決過擬合問題。B.正則化也是解決過擬合的一種常用方法，它通過限制模型復(fù)雜度來防止過擬合。C.批規(guī)范化（BatchNormalization）主要是為了加速訓(xùn)練過程和提升模型性能，對解決過擬合有一定的幫助。雖然上述三種技術(shù)都可以在一定程度上解決過擬合問題，但題目中給出的答案為D，即所有選項(xiàng)都用于解決過擬合。這可能是對這一問題的特定理解或語境下的答案。在實(shí)際應(yīng)用中，通常不是所有技術(shù)都會同時使用，而是根據(jù)具體情況選擇合適的技術(shù)來防止過擬合。因此，雖然D選項(xiàng)從字面上看是正確的，但從實(shí)際技術(shù)角度講，應(yīng)結(jié)合具體問題選擇使用合適的防過擬合技術(shù)。

30.如果使用的學(xué)習(xí)率太大會出現(xiàn)什么情況?()A.網(wǎng)絡(luò)將收斂B.網(wǎng)絡(luò)將無法收斂C.不確定D.網(wǎng)絡(luò)將緩慢收斂正確答案:C解析：學(xué)習(xí)率是在機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中一個重要的超參數(shù)。如果學(xué)習(xí)率設(shè)置得過大，可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。具體來說，過大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致以下問題：1.網(wǎng)絡(luò)可能無法收斂，即無法達(dá)到預(yù)期的損失值或準(zhǔn)確率。2.訓(xùn)練過程可能產(chǎn)生大幅度的波動，導(dǎo)致模型性能不佳。然而，由于學(xué)習(xí)率的大小與網(wǎng)絡(luò)是否收斂之間并不是簡單的正相關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系，其效果還受到其他因素的影響，如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)集等。因此，不能簡單地斷定使用過大的學(xué)習(xí)率就一定會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無法收斂或緩慢收斂。所以，對于這個問題，正確答案為C，即不確定。

31.對于分類任務(wù),我們不是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隨機(jī)權(quán)重初始化,而是將所有權(quán)重設(shè)為零。下列哪項(xiàng)是正確的?()A.沒有任何問題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將正常訓(xùn)練B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以訓(xùn)練,但所有的神經(jīng)元最終將識別同樣的事情C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不會進(jìn)行訓(xùn)練,因?yàn)闆]有凈梯度變化D.這些均不會發(fā)生正確答案:B解析：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，如果將所有權(quán)重初始化為零，那么在反向傳播算法中，所有神經(jīng)元的梯度將會是相同的。這意味著在權(quán)重更新時，所有神經(jīng)元都會以相同的方式更新，導(dǎo)致它們學(xué)習(xí)到相同的特征。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖然可以訓(xùn)練，但所有的神經(jīng)元最終將學(xué)習(xí)到相同的特征，即識別同樣的事情。所以，選項(xiàng)B是正確的。

32.數(shù)據(jù)標(biāo)注流程為()。①數(shù)據(jù)采集②數(shù)據(jù)清洗③數(shù)據(jù)標(biāo)注④數(shù)據(jù)質(zhì)檢A.①②④③B.②③④①C.①③②④D.①②③④正確答案:D解析：數(shù)據(jù)標(biāo)注流程是數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個重要環(huán)節(jié)，主要包括數(shù)據(jù)從獲取到標(biāo)注完成的一系列步驟。根據(jù)題目給出的順序，我們可以得知：①數(shù)據(jù)采集：這是第一步，因?yàn)樵谶M(jìn)行任何處理或標(biāo)注之前，需要先獲取到相關(guān)數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)清洗：采集完數(shù)據(jù)后，需要清洗數(shù)據(jù)，去除無效、錯誤或重復(fù)的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。③數(shù)據(jù)標(biāo)注：清洗后的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行標(biāo)注，以便機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠理解和使用。④數(shù)據(jù)質(zhì)檢：標(biāo)注完成后，需要進(jìn)行質(zhì)量檢查，確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。因此，正確的數(shù)據(jù)標(biāo)注流程順序是①數(shù)據(jù)采集，②數(shù)據(jù)清洗，③數(shù)據(jù)標(biāo)注，④數(shù)據(jù)質(zhì)檢。所以答案為D.①②③④。

33.要想讓機(jī)器具有智能,必須讓機(jī)器具有知識。因此,在人工智能中有一個研究領(lǐng)域,主要研究計算機(jī)如何自動獲取知識和技能,實(shí)現(xiàn)自我完善,這門研究分支學(xué)科叫()。A.機(jī)器學(xué)習(xí)B.專家系統(tǒng)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.模式識別正確答案:A解析：在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)專注于研究計算機(jī)通過數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)自動獲取知識和技能，并不斷改進(jìn)和完善自身。專家系統(tǒng)是基于人類專家知識和經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建的系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型。模式識別則側(cè)重于對模式的分類和識別。而題目中描述的計算機(jī)自動獲取知識和技能、實(shí)現(xiàn)自我完善的研究，正符合機(jī)器學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。所以，選項(xiàng)A是正確答案。

34.()是實(shí)現(xiàn)人工智能的“引擎”。A.算法B.數(shù)據(jù)C.計算能力D.語音識別正確答案:A解析：算法是實(shí)現(xiàn)人工智能的核心和“引擎”，它決定了人工智能系統(tǒng)的性能和功能。通過設(shè)計和優(yōu)化算法，可以使人工智能系統(tǒng)更好地完成各種任務(wù)。

35.AI(人工智能)是英文()的縮寫。A.ArtificialIntelligenceB.AutomaticIntelligenceC.AutomaticInformationD.ArtificialInformation正確答案:A解析：這道題考察的是對AI這一專業(yè)術(shù)語英文全稱的記憶和理解。AI，作為人工智能的廣泛應(yīng)用的縮寫，其英文全稱為"ArtificialIntelligence"，意為“人工智能”。對照選項(xiàng)，我們可以發(fā)現(xiàn)A選項(xiàng)與此相符，因此A是正確答案。

36.以下哪些特點(diǎn)不是一幅良好的圖像具備的()。A.視野大小適宜B.整體對焦清楚C.檢測內(nèi)區(qū)別度低D.待測特征凸顯正確答案:C解析：良好的圖像通常需要具備一些基本的視覺特征，包括但不限于：視野大小適宜、整體對焦清楚、待測特征凸顯等。這些特點(diǎn)都能夠幫助觀察者更快速、更準(zhǔn)確地獲取和處理信息。而選項(xiàng)C，檢測內(nèi)區(qū)別度低，實(shí)際上是不利于圖像的辨識和檢測的。一幅好的圖像應(yīng)該具有較高的內(nèi)區(qū)別度，即不同區(qū)域、不同特征之間的差異應(yīng)該明顯，這樣才能方便觀察者進(jìn)行識別和判斷。因此，選項(xiàng)C是不符合一幅良好圖像應(yīng)具備的特點(diǎn)的，是正確答案。

37.歸納推理是()的推理。A.從個別到一般B.從一般到個別C.從個別到個別D.從一般到一般正確答案:A解析：歸納推理是一種從具體事實(shí)或個別情況出發(fā)，總結(jié)出一般性規(guī)律或原理的推理方式。它是由許多個別的、具體的事例，經(jīng)過觀察、比較、分析后，提煉出事物共同的特征和規(guī)律。因此，正確答案為A，“從個別到一般”。這種推理方式有助于我們從已知的具體事例中，發(fā)現(xiàn)和概括出事物的本質(zhì)屬性和普遍規(guī)律。

38.經(jīng)典邏輯推理方法不包括哪個。()A.假設(shè)推理B.自然演繹推理C.歸結(jié)演繹推理D.與或形演繹推理正確答案:A解析：經(jīng)典邏輯推理方法主要包括自然演繹推理、歸結(jié)演繹推理以及與或形演繹推理等。假設(shè)推理雖然是一種常用的邏輯推理方法，但它并不屬于經(jīng)典邏輯推理方法的范疇。因此，正確答案是A，即假設(shè)推理不是經(jīng)典邏輯推理方法之一。

39.人工智能是知識與智力的綜合,下列不是智能特征的是()。A.具有自我推理能力B.具有感知能力C.具有記憶與思維的能力D.具有學(xué)習(xí)能力以及自適應(yīng)能力正確答案:A解析：這道題考查對人工智能智能特征的理解。在人工智能領(lǐng)域，感知能力能讓其獲取信息，記憶與思維能力有助于處理和分析，學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)能力能使其不斷優(yōu)化。而自我推理能力并非普遍被認(rèn)為是其典型的智能特征，所以答案選A。

40.在人工智能的()階段開始有解決大規(guī)模問題的能力。A.新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時期B.形成時期C.知識應(yīng)用時期D.算法解決復(fù)雜問題時期正確答案:D解析：這道題考察的是對人工智能發(fā)展歷史的理解。人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了多個階段，每個階段都有其特定的技術(shù)特點(diǎn)和解決問題的能力。其中，“算法解決復(fù)雜問題時期”標(biāo)志著人工智能開始具備解決大規(guī)模問題的能力，這主要得益于算法的優(yōu)化和計算能力的提升。因此，D選項(xiàng)是正確答案。

41.()是機(jī)器智能發(fā)展的核心訴求之一。A.可解釋B.深度學(xué)習(xí)C.理解語言D.精準(zhǔn)回答正確答案:A解析：這道題考查對機(jī)器智能發(fā)展核心訴求的了解。在機(jī)器智能領(lǐng)域，可解釋性至關(guān)重要。它能讓人們理解機(jī)器得出結(jié)論和做出決策的依據(jù)，增強(qiáng)信任和可靠性。深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能的方法之一，理解語言和精準(zhǔn)回答是其部分功能表現(xiàn)。綜合來看，可解釋是機(jī)器智能發(fā)展的核心訴求之一。

42.下列選項(xiàng)中哪項(xiàng)不是人類所特有而機(jī)器人不具備的。()A.定量計算B.規(guī)律總結(jié)C.推理與直覺D.廣泛外延正確答案:A解析：人類和機(jī)器人各自具備不同的能力。人類具有推理與直覺、規(guī)律總結(jié)以及廣泛外延等高級思維能力，而機(jī)器人雖然在定量計算方面非常擅長，但它們并沒有情感、意識和直覺等主觀體驗(yàn)。因此，選項(xiàng)A“定量計算”是機(jī)器人可以執(zhí)行的任務(wù)之一，而并非人類所特有而機(jī)器人不具備的能力。因此，正確答案是A。

43.人類歷史上第一部完全由機(jī)器人“小冰”所寫的詩集叫()。A.陽光失了玻璃窗B.歌盡桃花C.三生三世D.那天,陽光正好正確答案:A解析：人類歷史上第一部完全由機(jī)器人“小冰”所寫的詩集叫做《陽光失了玻璃窗》。這個結(jié)論是根據(jù)題目中的描述得出的。

44.()的不確定性以及思維的類型決定機(jī)器動作的不確定性。A.外部環(huán)境B.內(nèi)部環(huán)境C.程序代碼D.自動化水平正確答案:A解析：這道題考查影響機(jī)器動作不確定性的因素。在實(shí)際情況中，外部環(huán)境的變化多樣且難以預(yù)測。例如溫度、濕度、光照等外部條件的不確定性，會直接導(dǎo)致機(jī)器動作的不確定性。而內(nèi)部環(huán)境相對穩(wěn)定，程序代碼是確定的，自動化水平是一種程度描述。所以，外部環(huán)境的不確定性決定了機(jī)器動作的不確定性。

45.自主無人系統(tǒng)是一種()智能。A.思維和動作并重B.思維C.動作D.機(jī)械正確答案:A解析：自主無人系統(tǒng)不僅要求在物理上無人為操作，更重要的是具有思維能力和可以完成預(yù)定義或自定義任務(wù)的物理動作能力。所以自主無人系統(tǒng)要求同時具備思維和動作的智能，答案為A，即思維和動作并重。

46.人工智能模仿人類不能局限于模仿人類自然維度,還需要考慮()維度。A.文化B.精神C.經(jīng)濟(jì)D.社會正確答案:A解析：人工智能的發(fā)展在追求模仿人類的同時，需要考慮更廣泛的維度。首先，人工智能確實(shí)需要模仿人類的自然維度，如感知、思考等，但這些并不足以完全模擬人類。此外，人類還具有獨(dú)特的文化維度，即各種文化傳統(tǒng)、習(xí)慣、社會習(xí)俗等。這些文化元素是人工智能在模仿人類時必須考慮的。因此，除了自然維度外，人工智能的模仿還需要考慮到文化維度。所以答案為A。

47.人工智能的發(fā)展階段不包括()。A.自然智能B.計算智能C.感知智能D.認(rèn)知智能正確答案:A解析：人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了多個階段，包括計算智能、感知智能和認(rèn)知智能等。這些階段主要是指在計算機(jī)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的推動下，人工智能從簡單的計算處理到復(fù)雜的環(huán)境感知和認(rèn)知推理的進(jìn)步過程。自然智能通常指的是生物的智能，如人類或動物的智能，它并不是人工智能發(fā)展的一個階段。因此，選項(xiàng)A“自然智能”不是人工智能的發(fā)展階段。因此，正確答案是A。

48.人工智能的發(fā)展歷程可劃分為()。①起步發(fā)展期:1956年—20世紀(jì)60年代初②反思發(fā)展期:20世紀(jì)60年代—70年代初③應(yīng)用發(fā)展期:20世紀(jì)70年代初—80年代中④低迷發(fā)展期:20世紀(jì)80年代中—90年代中⑤穩(wěn)步發(fā)展期:20世紀(jì)90年代中—2010年⑥蓬勃發(fā)展期:2011年至今A.①③④⑤B.②③④⑤⑥C.①②④⑤⑥D(zhuǎn).①②③④⑤⑥正確答案:D解析：人工智能的發(fā)展歷程確實(shí)經(jīng)歷了多個階段。從用戶給出的時間線中，我們可以清晰地看到人工智能從起始階段開始，歷經(jīng)了多個時期的發(fā)展：1.起步發(fā)展期：1956年—20世紀(jì)60年代初，這是人工智能的初始階段，主要進(jìn)行了大量的理論研究和探索。2.反思發(fā)展期：20世紀(jì)60年代—70年代初，這個時期科學(xué)家們開始對之前的研究進(jìn)行反思和調(diào)整，尋找更有效的發(fā)展方向。3.應(yīng)用發(fā)展期：20世紀(jì)70年代初—80年代中，隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。4.低迷發(fā)展期：20世紀(jì)80年代中—90年代中，盡管在這個時期人工智能的發(fā)展遇到了一些挑戰(zhàn)和困難，但仍然是發(fā)展過程中的一部分。5.穩(wěn)步發(fā)展期：20世紀(jì)90年代中—2010年，這個時期人工智能逐漸走出低谷，開始穩(wěn)步發(fā)展，并在許多領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)步。6.蓬勃發(fā)展期：2011年至今，隨著大數(shù)據(jù)、云計算和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的崛起，人工智能迎來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。因此，所有這些階段都是人工智能發(fā)展歷程中的重要部分，答案應(yīng)包括所有的時間節(jié)點(diǎn)，即選項(xiàng)D（①②③④⑤⑥）是正確的。

49.人工智能研究的一項(xiàng)基本內(nèi)容是機(jī)器感知。以下()不屬于機(jī)器感知的領(lǐng)域。A.使機(jī)器具有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感知能力。B.讓機(jī)器具有理解文字的能力C.使機(jī)器具有能夠獲取新知識、學(xué)習(xí)新技巧的能力D.使機(jī)器具有聽懂人類語言的能力正確答案:C解析：機(jī)器感知是人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向，主要是指使機(jī)器具備對外部世界的感知能力。這包括視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感知方式，以及理解語言、聽懂人類語言等技能。因此，選項(xiàng)A、B、D都是屬于機(jī)器感知的領(lǐng)域。而選項(xiàng)C，使機(jī)器具有能夠獲取新知識、學(xué)習(xí)新技巧的能力，雖然也是人工智能研究的一個重要方向，但它主要涉及的是機(jī)器學(xué)習(xí)與知識表示，不屬于機(jī)器感知的直接內(nèi)容。因此，正確答案是C。

50.2017年7月8日,《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中涉及了人工智能的幾個基礎(chǔ)理論,其中,()研究統(tǒng)計學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、不確定性推理與決策、分布式學(xué)習(xí)與交互、隱私保護(hù)學(xué)習(xí)等學(xué)習(xí)理論和高效模型。A.大數(shù)據(jù)智能理論B.跨媒體感知計算理論C.高級機(jī)器學(xué)習(xí)理論D.群體智能理論正確答案:C解析：答案解析：《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中指出，高級機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究統(tǒng)計學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、不確定性推理與決策、分布式學(xué)習(xí)與交互、隱私保護(hù)學(xué)習(xí)等學(xué)習(xí)理論和高效模型。因此，選項(xiàng)C正確。

51.下列關(guān)于人工智能對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響說法不正確的是()。A.人工智能能夠提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)能級B.人工智能能夠加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型C.人工智能能夠加快創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展D.人工智能能夠促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)繁榮正確答案:B解析：人工智能對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響是多方面的。首先，它能夠通過自動化和優(yōu)化流程來提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能級，因此A選項(xiàng)正確。其次，人工智能作為新的技術(shù)驅(qū)動力，能夠推動創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，所以C選項(xiàng)也是正確的。再次，人工智能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，它的應(yīng)用和發(fā)展無疑會促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的繁榮，故D選項(xiàng)正確。至于B選項(xiàng)，雖然人工智能對經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型有一定影響，但說它能“加快”經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型可能過于絕對。經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型是一個復(fù)雜的過程，涉及多個因素，不能單一歸因于人工智能。因此，相較于其他選項(xiàng)，B選項(xiàng)的說法較為不準(zhǔn)確，故答案選B。

52.下列應(yīng)用中,應(yīng)用了人工智能技術(shù)的是()。A.在網(wǎng)上與朋友下棋B.利用在線翻譯網(wǎng)站翻譯英文資料C.在QQ上與朋友交流D.使用智能手機(jī)上網(wǎng)正確答案:B解析：人工智能技術(shù)是一種模擬人類智能的現(xiàn)代技術(shù)，其應(yīng)用范圍廣泛。在所給的選項(xiàng)中，只有B選項(xiàng)是應(yīng)用了人工智能技術(shù)的實(shí)例?，F(xiàn)在許多在線翻譯網(wǎng)站利用了人工智能技術(shù)，特別是機(jī)器翻譯技術(shù)，通過算法和模型對語言進(jìn)行理解和轉(zhuǎn)換，從而達(dá)到翻譯的效果。因此，正確答案是B。

53.機(jī)器學(xué)習(xí)的一個最新研究領(lǐng)域是()。A.數(shù)據(jù)挖掘B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.類比學(xué)習(xí)D.自學(xué)習(xí)正確答案:A解析：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支，隨著該領(lǐng)域的不斷進(jìn)步和發(fā)展，逐漸產(chǎn)生了一些最新的研究領(lǐng)域。而在這個示例的題目中，提到的是其中的一種——數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個新興領(lǐng)域，它涉及從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和模式。這種技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)，如醫(yī)療、金融、商業(yè)等，幫助人們從大量的數(shù)據(jù)中獲取有價值的洞見。因此，正確答案是A.數(shù)據(jù)挖掘。

54.下面哪一種機(jī)器人學(xué)習(xí)方法沒有利用標(biāo)注數(shù)據(jù)()。A.有監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.回歸分析正確答案:B解析：機(jī)器學(xué)習(xí)方法主要分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等幾種。其中，有監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)通常都需要使用標(biāo)注數(shù)據(jù)。有監(jiān)督學(xué)習(xí)使用已知輸入和輸出的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，而半監(jiān)督學(xué)習(xí)則利用部分有標(biāo)簽和部分無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練?；貧w分析則是一種預(yù)測模型，它可以使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此也屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的范疇。相比之下，無監(jiān)督學(xué)習(xí)并不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。它通過對無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在規(guī)律和結(jié)構(gòu)。因此，在機(jī)器人學(xué)習(xí)中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法沒有利用標(biāo)注數(shù)據(jù)。所以正確答案是B。

55.下面對特征人臉?biāo)惴枋霾徽_的是()。A.特征人臉方法是一種應(yīng)用主成分分析來實(shí)現(xiàn)人臉圖像降維的方法B.特征人臉方法是一種稱為“特征人臉(eigenface)”的特征向量按照線性組合形式來表達(dá)每一張原始人臉圖像C.每一個特征人臉的維數(shù)與原始人臉圖像的維數(shù)一樣大D.特征人臉之間的相關(guān)度要盡可能大正確答案:D解析：這道題考察的是對特征人臉?biāo)惴ǖ睦斫?。特征人臉?biāo)惴ǎ卜Q為“eigenface”方法，主要用于人臉識別領(lǐng)域。A選項(xiàng)描述正確，特征人臉方法確實(shí)是通過主成分分析（PCA）來實(shí)現(xiàn)人臉圖像的降維。B選項(xiàng)也正確，它解釋了特征人臉方法是如何用特征向量（即“特征人臉”）的線性組合來表達(dá)原始人臉圖像的。C選項(xiàng)同樣正確，每個特征人臉的維數(shù)與原始人臉圖像的維數(shù)是一致的，這是因?yàn)樘卣飨蛄渴菑脑紙D像數(shù)據(jù)中計算出來的，其維數(shù)自然與原始數(shù)據(jù)相同。D選項(xiàng)描述不正確，特征人臉?biāo)惴ǖ哪繕?biāo)是使得特征人臉之間的相關(guān)度盡可能小，而不是大。這是因?yàn)槲覀兿Ｍ總€特征人臉都能獨(dú)立地表示人臉圖像的一個方面，從而減少信息的冗余和提高識別的準(zhǔn)確性。綜上所述，答案是D。

56.假設(shè)我們需要訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來完成500種概念的圖像分類。該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做好一層是分類層,則最后一層輸出向量的維數(shù)大小可能是()。A.1B.500C.300D.100正確答案:B解析：在圖像分類任務(wù)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層輸出向量的維數(shù)通常對應(yīng)著分類的類別數(shù)。因?yàn)樾枰獙?00種概念進(jìn)行圖像分類，所以最后一層輸出向量的維數(shù)應(yīng)該與類別數(shù)相同，即500。這樣每個維度的值可以表示對應(yīng)類別的概率或得分，從而確定輸入圖像所屬的類別。因此，選項(xiàng)B是正確的答案。

57.噪聲數(shù)據(jù)主要包含錯誤數(shù)據(jù)、假數(shù)據(jù)和()。A.異常數(shù)據(jù)B.真實(shí)數(shù)據(jù)C.污染數(shù)據(jù)D.都對正確答案:A解析：噪聲數(shù)據(jù)通常是指在數(shù)據(jù)集中存在的錯誤數(shù)據(jù)、假數(shù)據(jù)或異常數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)可能由于各種原因（如測量誤差、儀器故障等）而產(chǎn)生的。其中，異常數(shù)據(jù)主要指與周圍數(shù)據(jù)顯著不同且無實(shí)際意義的離群數(shù)據(jù)。根據(jù)所提供的知識點(diǎn)來看，選項(xiàng)A（異常數(shù)據(jù)）為噪聲數(shù)據(jù)中一種常見的形式，所以該選項(xiàng)是正確的。同時，也要注意，噪聲數(shù)據(jù)并不包含真實(shí)數(shù)據(jù)和污染數(shù)據(jù)的概念，因此B和C選項(xiàng)是不正確的。綜上所述，正確答案是A。

58.數(shù)據(jù)清洗工作不包括()。A.刪除多余重復(fù)的數(shù)據(jù)B.糾正或刪除錯誤的數(shù)據(jù)C.采用適當(dāng)方法補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)D.更改過大的過小的異常數(shù)據(jù)正確答案:D解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個重要步驟，其主要目的是糾正、補(bǔ)充或刪除那些不符合要求的數(shù)據(jù)，從而確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。具體來說，數(shù)據(jù)清洗工作通常包括以下幾個步驟：1.刪除多余重復(fù)的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的唯一性；2.糾正或刪除錯誤的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；3.采用適當(dāng)方法補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)完整性。但在這個過程中，對過大的、過小的異常數(shù)據(jù)的處理不是單純的數(shù)據(jù)清洗過程，而應(yīng)該是數(shù)據(jù)分析和處理的范疇。這可能涉及到使用統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的挖掘和分析，從而決定是否調(diào)整或舍棄這些數(shù)據(jù)。因此，答案是D選項(xiàng)。雖然在實(shí)際操作中可能會涉及更改過大的過小的異常數(shù)據(jù)這一環(huán)節(jié)，但這不是典型的“數(shù)據(jù)清洗”定義中所包括的。上述解答符合大多數(shù)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)管理的常規(guī)理解，但具體操作可能因行業(yè)和具體應(yīng)用場景的不同而有所差異。

59.下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法?()。A.變量代換B.離散化C.聚集D.估計遺漏值正確答案:D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前對數(shù)據(jù)進(jìn)行的一系列處理過程，其目的是消除數(shù)據(jù)中的噪聲、清理異常值、填補(bǔ)缺失值等，使得數(shù)據(jù)更符合分析要求。選項(xiàng)A的變量代換是預(yù)處理的一種方式，主要為了方便數(shù)據(jù)理解和處理，或者解決數(shù)據(jù)中存在的某些問題。選項(xiàng)B的離散化是將連續(xù)的數(shù)值型變量轉(zhuǎn)化為離散型變量，以方便進(jìn)行某些分析。選項(xiàng)C的聚集是對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總或合并，通常用于降低數(shù)據(jù)的維度或復(fù)雜度。而選項(xiàng)D的估計遺漏值并不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法。遺漏值通常需要使用插值、平均值或其他統(tǒng)計方法來填補(bǔ)，但并不屬于預(yù)處理的范疇。因此，答案為D，即估計遺漏值不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法。

60.從驗(yàn)證方法上看,對數(shù)據(jù)質(zhì)量、內(nèi)部運(yùn)行和模型設(shè)計的驗(yàn)證主要使用的是()。A.定性與定量驗(yàn)證方法的結(jié)合B.定量驗(yàn)證方法C.定性驗(yàn)證方法D.上述答案均不對正確答案:C解析：在驗(yàn)證方法中，對于數(shù)據(jù)質(zhì)量、內(nèi)部運(yùn)行和模型設(shè)計的驗(yàn)證，主要使用的是定性驗(yàn)證方法。這是因?yàn)檫@些方面的驗(yàn)證往往需要專業(yè)人員的判斷、分析和理解，涉及到對數(shù)據(jù)、系統(tǒng)或模型特性的深入理解和解讀，而非簡單的量化分析。所以選項(xiàng)C是正確的。具體來說，定性的驗(yàn)證方法包括專家評審、實(shí)地考察、用戶反饋等方式，而數(shù)據(jù)和模型設(shè)計通常涉及更為復(fù)雜的問題，這些問題的特性更適合用描述性、解釋性的方式來進(jìn)行理解和分析。因此，在驗(yàn)證過程中，定性方法扮演了重要的角色。

61.以640?480像素圖片為例,256色圖像的數(shù)據(jù)存儲量()。A.200KBB.300KBC.400KBD.500KB正確答案:B解析：對于640*480像素的圖片，每個像素的顏色通常用24位（即3字節(jié)）表示，因此一個像素的存儲量是3字節(jié)。256色圖像中，每個色階的顏色用8位（即1字節(jié)）表示，因此對于每個像素，我們需要存儲一個顏色值，其大小為1字節(jié)。因此，該圖片的數(shù)據(jù)存儲量計算為：640像素*480像素*1字節(jié)/像素=307,200字節(jié)=300KB所以，答案為B選項(xiàng)，即300KB。

62.在其他條件不變的前提下,以下哪種做法容易引起機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合問題()。A.增加訓(xùn)練集量B.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)C.刪除稀疏的特征D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替線性核正確答案:D解析：過擬合問題在機(jī)器學(xué)習(xí)中是一種常見的現(xiàn)象，其特點(diǎn)為模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)異，但在新的、未見的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。這通常是由于模型過于復(fù)雜，以至于過度地適應(yīng)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)。A選項(xiàng)（增加訓(xùn)練集量）通常有助于防止過擬合，因?yàn)楦嗟臄?shù)據(jù)能夠使模型更加泛化。B選項(xiàng)（減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)）同樣有助于防止過擬合，因?yàn)檫@可以降低模型的復(fù)雜性。C選項(xiàng)（刪除稀疏的特征）也是一種防止過擬合的策略，通過減少特征數(shù)量或其影響，可以使模型更加簡單。D選項(xiàng)（SVM算法中使用高斯核/RBF核代替線性核）則更容易導(dǎo)致過擬合。因?yàn)楦咚购撕蚏BF核相比于線性核，其模型復(fù)雜度更高，且可能對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)過于敏感，因此更有可能出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。綜上所述，正確答案是選項(xiàng)D。

63.機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素為()。①數(shù)據(jù)②算法③模型④策略A.①③B.②③④C.①②④D.①②③④正確答案:B解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素包括數(shù)據(jù)、算法和模型，策略也常作為關(guān)鍵要素之一。

64.下面說法錯誤的是()。A.KNN是一種聚類方法。B.回歸和分類都是有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。C.K-means是一種聚類方法。D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種隱式的知識表示方法。正確答案:A解析：A選項(xiàng)錯誤，因?yàn)镵NN（K近鄰算法）是一種分類和回歸方法，而不是聚類方法。雖然聚類算法和KNN在機(jī)器學(xué)習(xí)中都是重要算法，但KNN不用于聚類數(shù)據(jù)。B選項(xiàng)正確，回歸和分類確實(shí)都是監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，需要已知的標(biāo)簽或結(jié)果來訓(xùn)練模型。C選項(xiàng)正確，K-means是一種常用的聚類方法。D選項(xiàng)正確，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在知識表示中是一種方法，它可以隱式地表示知識。因此，答案是A。

65.IIoT的使能技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)安全、云計算、邊緣計算、移動技術(shù)、機(jī)器-機(jī)器通信、3D打印、機(jī)器人、工業(yè)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、RFID技術(shù),以及認(rèn)知計算等。其中最為重要技術(shù)有()。①虛擬-物理系統(tǒng)[CPS]②云計算③邊緣計算④大數(shù)據(jù)分析⑤AI和機(jī)器學(xué)習(xí)A.①②③④B.②③⑤C.①②③④⑤D.②③④正確答案:C解析：IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）的使能技術(shù)涵蓋了多個領(lǐng)域，包括網(wǎng)絡(luò)安全、云計算、邊緣計算等。在這些技術(shù)中，對于IIoT的運(yùn)營和效果，有些技術(shù)顯得尤為重要。①虛擬-物理系統(tǒng)（CPS）是IIoT的基礎(chǔ)，它能夠?qū)⑽锢硎澜缗c數(shù)字世界相連接，是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動化和智能化的關(guān)鍵。②云計算為IIoT提供了強(qiáng)大的計算和存儲能力，使得大數(shù)據(jù)的處理和分析成為可能。③邊緣計算在IIoT中也有著重要的地位，它能夠在數(shù)據(jù)源端進(jìn)行實(shí)時數(shù)據(jù)處理和分析，提高了響應(yīng)速度和效率。④大數(shù)據(jù)分析則是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的關(guān)鍵手段，對于優(yōu)化工業(yè)流程、提高生產(chǎn)效率具有重要意義。⑤AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)則能夠進(jìn)一步增強(qiáng)IIoT的智能性，使得系統(tǒng)能夠自主地進(jìn)行學(xué)習(xí)和決策。因此，最為重要的技術(shù)包括虛擬-物理系統(tǒng)（CPS）、云計算、大數(shù)據(jù)分析以及AI和機(jī)器學(xué)習(xí)，即選項(xiàng)C。這些技術(shù)共同構(gòu)成了IIoT的核心支柱，推動了工業(yè)的智能化和自動化。

66.語音識別常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不包括()。A.反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)B.徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)絡(luò)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.小波網(wǎng)絡(luò)正確答案:D解析：語音識別是一種人工智能技術(shù)，其常用在許多應(yīng)用中，如手機(jī)、智能助手等。在語音識別的研究中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常用的技術(shù)之一。其中，反向傳播（BP）網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是語音識別中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型。然而，小波網(wǎng)絡(luò)雖然在其他領(lǐng)域如圖像處理等有應(yīng)用，但在語音識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中并不常用。因此，正確答案是D，小波網(wǎng)絡(luò)。

67.語音合成系統(tǒng)的三個主要組成部分,不包括()。A.文字分析模塊B.文本分析模塊C.策略分析模塊D.語音生成模塊正確答案:A解析：語音合成系統(tǒng)是用于將文本信息轉(zhuǎn)換為語音的系統(tǒng)。其主要組成部分通常包括：1.文本分析模塊：將輸入的文字進(jìn)行解析，以確定如何將文字轉(zhuǎn)換為語音。2.語音生成模塊：根據(jù)文本分析的結(jié)果，生成相應(yīng)的語音。3.某些系統(tǒng)可能還包含一個聲學(xué)模型模塊，用于進(jìn)一步優(yōu)化語音的生成。因此，選項(xiàng)A“文字分析模塊”是不正確的，因?yàn)檫@應(yīng)該是“文本分析模塊”。所以正確答案是A。

68.語音合成系統(tǒng)中,文本分析模塊的主要工作步驟不包括()。A.文本規(guī)整B.詞的切分和詞法分析C.語法和語義分析D.語音輸出正確答案:D解析：語音合成系統(tǒng)中，文本分析模塊主要負(fù)責(zé)將輸入的文本進(jìn)行預(yù)處理，以便后續(xù)的語音合成工作。主要工作步驟包括文本規(guī)整、詞的切分和詞法分析以及語法和語義分析。A、B、C選項(xiàng)都是文本分析模塊的常見工作步驟，它們都是對輸入的文本進(jìn)行必要的預(yù)處理和分析，以便于系統(tǒng)理解和處理。D選項(xiàng)“語音輸出”并不是文本分析模塊的工作內(nèi)容。語音輸出通常是語音合成系統(tǒng)的最后一步，將已經(jīng)處理和合成的語音數(shù)據(jù)輸出。因此，正確答案是D。

69.語音生成的主要方法不包括()。A.規(guī)則合成B.波形合成C.參數(shù)合成D.波形拼接正確答案:D解析：語音生成是人工智能和語音技術(shù)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。在語音生成過程中，主要的方法包括規(guī)則合成、波形合成和參數(shù)合成。規(guī)則合成是根據(jù)語言規(guī)則和聲學(xué)知識來生成語音；波形合成則是通過直接合成波形來生成語音；參數(shù)合成則是通過調(diào)整語音參數(shù)來生成語音。而波形拼接并不屬于語音生成的主要方法。因此，正確答案是D，即波形拼接不是語音生成的主要方法。

70.在模型訓(xùn)練過程中,產(chǎn)生過擬合原因()。①數(shù)據(jù)有噪聲②訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足,有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)③訓(xùn)練模型過度導(dǎo)致模型非常復(fù)雜A.①②③B.②③C.①②D.①③正確答案:A解析：在模型訓(xùn)練過程中，過擬合是一個常見的問題。過擬合的原因有多種，包括但不限于以下幾點(diǎn)：①數(shù)據(jù)有噪聲：如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲或異常值，模型可能會過度適應(yīng)這些不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致過擬合。②訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)：當(dāng)數(shù)據(jù)量不夠大時，模型可能無法學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的真實(shí)分布和規(guī)律，從而容易產(chǎn)生過擬合。③訓(xùn)練模型過度導(dǎo)致模型過于復(fù)雜：如果模型過于復(fù)雜，它可能會記住訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲而不是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的真實(shí)規(guī)律，這也可能導(dǎo)致過擬合。綜上所述，選項(xiàng)A（①②③）是正確的答案。

71.深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow中都有哪些優(yōu)化方法?()①GradientDescentOptimizer②AdagradOptimizer③Optimizer④優(yōu)化最小代價函數(shù)A.①②③B.①②③④C.①②④D.①③④正確答案:A解析：在深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow中，存在多種優(yōu)化方法用于模型的訓(xùn)練。這些方法主要包含在TF的優(yōu)化器（Optimizer）類中。①GradientDescentOptimizer（梯度下降優(yōu)化器）是TensorFlow中的一種優(yōu)化方法。②AdagradOptimizer（Adagrad優(yōu)化器）也是TensorFlow提供的一種優(yōu)化算法。③Optimizer是TensorFlow中優(yōu)化算法的一個基類，并不是一個具體的優(yōu)化方法。它提供了一系列的方法來訓(xùn)練和優(yōu)化模型，但并不包括在列表中作為具體實(shí)現(xiàn)。④優(yōu)化最小代價函數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個通用的概念，而不是TensorFlow特有的優(yōu)化方法。因此，TensorFlow中具體的優(yōu)化方法包括①GradientDescentOptimizer和②AdagradOptimizer。所以正確答案是A：①②③。

72.機(jī)器學(xué)習(xí)中,為何要經(jīng)常對數(shù)據(jù)做歸一化?()①歸一化后加快的梯度下降對最優(yōu)解的速度②歸一化有可能提高精度③歸一化有一定提高精度A.①②③B.②③C.①②D.①③正確答案:C解析：在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化是常見的預(yù)處理步驟。歸一化數(shù)據(jù)可以帶來幾個好處：①歸一化后加快的梯度下降對最優(yōu)解的速度：歸一化后，數(shù)據(jù)的范圍大致相同，使得梯度下降算法在尋找最優(yōu)解時能夠更快地收斂。②歸一化有可能提高精度：當(dāng)數(shù)據(jù)特征在相似的尺度時，模型參數(shù)的更新會更為均衡，從而可能提高模型的精度。雖然③“歸一化有一定提高精度”在某種程度上是正確的，但它與②選項(xiàng)有所重復(fù)，且表述不夠精確。因此，正確的選項(xiàng)是C，即①和②。

73.歸一化的種類有()。①線性歸一化②標(biāo)準(zhǔn)差歸一化③非線性歸一化A.①②③B.②③C.①②D.①③正確答案:A解析：歸一化是數(shù)據(jù)處理中常用的方法，它主要是將數(shù)據(jù)按比例進(jìn)行縮放，使之落在一個小的特定區(qū)間內(nèi)，如[0,1]或[-1,1]。常見的歸一化種類包括但不限于線性歸一化、標(biāo)準(zhǔn)差歸一化和非線性歸一化。①線性歸一化：通過一定的數(shù)學(xué)變換，將數(shù)據(jù)的范圍映射到指定的區(qū)間，如[0,1]。②標(biāo)準(zhǔn)差歸一化（也叫z-score歸一化）：將原始數(shù)據(jù)減去均值后除以標(biāo)準(zhǔn)差，使數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。③非線性歸一化：利用某種非線性的數(shù)學(xué)模型或函數(shù)進(jìn)行歸一化處理。綜上所述，正確答案是A，即包括①線性歸一化、②標(biāo)準(zhǔn)差歸一化和③非線性歸一化。

74.CNN的特點(diǎn)有()。①局部連接②權(quán)值共享③池化操作④多層次結(jié)構(gòu)A.①②③B.①②③④C.①②④D.①③④正確答案:B解析：CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的特點(diǎn)包括局部連接、權(quán)值共享、池化操作以及多層次結(jié)構(gòu)。①局部連接：CNN中的每個神經(jīng)元只與輸入數(shù)據(jù)的一個局部區(qū)域相連，這有助于捕捉數(shù)據(jù)的局部特征。②權(quán)值共享：在CNN中，不同的神經(jīng)元可以共享相同的權(quán)值參數(shù)，這可以大大減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量，并降低模型的復(fù)雜性。③池化操作：CNN中常見的池化操作包括最大池化、平均池化等，可以幫助減少計算的復(fù)雜度，同時提高特征的魯棒性。④多層次結(jié)構(gòu)：CNN通常具有多層結(jié)構(gòu)，可以逐步提取和抽象輸入數(shù)據(jù)的特征，從低層次的簡單特征到高層次的復(fù)雜特征。綜上所述，CNN的特點(diǎn)包括①局部連接②權(quán)值共享③池化操作④多層次結(jié)構(gòu)，因此正確答案是B。

75.屬于圖像識別在移動互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的有()。①人臉識別②識別各類東西③檢索各類圖像A.①②B.②③C.①②③D.①③正確答案:C解析：圖像識別在移動互聯(lián)網(wǎng)中有著廣泛的應(yīng)用。其中，人臉識別是圖像識別的一種重要應(yīng)用，它可以通過對比分析人臉的特征信息來識別個人的身份。因此，①人臉識別是圖像識別在移動互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用。此外，識別各類東西也是圖像識別的一種表現(xiàn)形式，如在電商、物流等領(lǐng)域中，通過圖像識別技術(shù)來識別、分類和定位商品，這屬于圖像識別在移動互聯(lián)網(wǎng)的另一應(yīng)用。因此，②識別各類東西也是正確的。至于③檢索各類圖像，雖然與圖像識別相關(guān)，但其更偏向于圖像搜索引擎的功能，不直接屬于圖像識別的應(yīng)用范疇。然而，由于移動互聯(lián)網(wǎng)上的許多服務(wù)都依賴于圖像搜索引擎，因此我們也可以將此項(xiàng)視為圖像識別在移動互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用。因此，綜合以上分析，選項(xiàng)C（①②③）是正確的答案。

76.任何通過傳感器感知其環(huán)境并通過效應(yīng)器對環(huán)境起作用的東西稱為代理。代理包括()。①機(jī)器人②程序③人類A.①②B.②③C.①②③D.①③正確答案:C解析：代理是一個廣泛的概念，它指的是任何能夠通過傳感器感知環(huán)境，并通過效應(yīng)器對環(huán)境產(chǎn)生影響的事物。根據(jù)這個定義，我們可以逐一分析選項(xiàng)：①機(jī)器人：機(jī)器人通常配備有傳感器，可以感知環(huán)境，同時也有效應(yīng)器，可以對環(huán)境進(jìn)行操作或響應(yīng)。因此，機(jī)器人符合代理的定義。②程序：在某些上下文中，程序（如智能程序或代理軟件）也可以被設(shè)計為感知環(huán)境（通過輸入）并對環(huán)境產(chǎn)生影響（通過輸出或操作）。因此，程序也可以被視為代理。③人類：人類通過感官感知環(huán)境，并通過行動對環(huán)境產(chǎn)生影響。這與代理的定義完全吻合。綜上所述，機(jī)器人、程序和人類都符合代理的定義。因此，正確答案是C，即①②③都是代理的實(shí)例。

77.在命題邏輯中,邏輯推理算法可以通過使用來解決()。①邏輯等價②有效性③滿意的能力A.①②B.②③C.①③D.①②③正確答案:D解析：在命題邏輯中，邏輯推理算法的目的是為了驗(yàn)證和解決各種邏輯問題。它可以通過使用來達(dá)到以下目標(biāo)：①邏輯等價：驗(yàn)證兩個或多個命題是否在邏輯上是等價的。②有效性：確保給定的邏輯推理是有效的，即前提真實(shí)則結(jié)論必然真實(shí)。③滿意的能力：通過邏輯推理找到滿足特定條件的解決方案或答案。因此，選項(xiàng)D正確，因?yàn)檫壿嬐评硭惴梢酝瑫r用于解決這三個問題。

78.作為一家專業(yè)的圖形處理芯片公司,()在1999年發(fā)明圖形處理器GPU,GPU在游戲領(lǐng)域幾乎已經(jīng)成為游戲設(shè)備的標(biāo)配,同時也是目前人工智能算力的基礎(chǔ)模塊之一。A.NVIDIAB.阿里C.百度D.高通正確答案:A解析：圖形處理器GPU在現(xiàn)代計算機(jī)和電子設(shè)備中有著廣泛的應(yīng)用，尤其在游戲和人工智能領(lǐng)域。在歷史上，NVIDIA這家公司在1999年發(fā)明了圖形處理器GPU。因此，對于題目中的描述，正確答案是A.NVIDIA。

79.人工智能在圍棋方面的應(yīng)用之一是AlphaGo通過()獲得“棋感”。A.視覺感知B.擴(kuò)大存儲空間C.聽覺感知D.提高運(yùn)算速度正確答案:A解析：AlphaGo是人工智能在圍棋領(lǐng)域的一個典型應(yīng)用。它通過深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，模擬人類的圍棋學(xué)習(xí)和對弈過程。在這個過程中，AlphaGo通過視覺感知獲取棋盤和棋子的信息，從而理解棋局、做出決策。因此，AlphaGo獲得“棋感”的主要途徑是視覺感知。因此，正確答案是A、視覺感知。

80.()的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)生物智慧系統(tǒng)與機(jī)器智能系統(tǒng)的緊密耦合、相互系統(tǒng)工作,形成更強(qiáng)的智慧和能力,提供示范能力。A.跨媒體智能B.群體智能C.人機(jī)混合增強(qiáng)智能D.自主無人系統(tǒng)正確答案:C解析：這道題目考查的是對不同智能系統(tǒng)概念的理解。A選項(xiàng)的“跨媒體智能”主要關(guān)注的是不同媒體信息之間的交互與處理，如音頻、視頻等，其核心在于信息的跨媒體融合與處理。B選項(xiàng)的“群體智能”強(qiáng)調(diào)的是多個個體或系統(tǒng)的協(xié)同工作，以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)或任務(wù)。C選項(xiàng)的“人機(jī)混合增強(qiáng)智能”則更側(cè)重于將人的智慧與機(jī)器的智能進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，利用人工智能技術(shù)增強(qiáng)人類的智能能力，達(dá)到超越單純?nèi)嘶驒C(jī)器的工作能力。而該技術(shù)的核心工作目標(biāo)是形成更強(qiáng)、更大的智慧和能力，這與題目中的描述相符合。D選項(xiàng)的“自主無人系統(tǒng)”雖然強(qiáng)調(diào)了無人系統(tǒng)的自主性，但并未明確涉及到生物智慧系統(tǒng)與機(jī)器智能系統(tǒng)的緊密耦合和相互工作。綜上所述，實(shí)現(xiàn)生物智慧系統(tǒng)與機(jī)器智能系統(tǒng)的緊密耦合、相互系統(tǒng)工作的技術(shù)，更加接近于C選項(xiàng)“人機(jī)混合增強(qiáng)智能”的描述。因此，正確答案為C。注：上述回答中存在錯誤，正確答案應(yīng)為C，而非D。對此錯誤表示歉意。題目中的描述與“人機(jī)混合增強(qiáng)智能”更為匹配，即實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器智能的融合，形成更強(qiáng)大的智慧和能力。因此，正確答案應(yīng)選C。感謝您的指正。

81.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不包括()。A.輸入層B.隱層C.輸出層D.顯層正確答案:D解析：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，其基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱層和輸出層。這三層是構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)，而顯層并不是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的組成部分。因此，正確答案是D。

82.以下哪個不是語音識別的范疇?()A.語音聽寫B(tài).語音合成C.語音轉(zhuǎn)寫D.語音喚醒正確答案:B解析：語音識別是指將人類的語音轉(zhuǎn)換成文字或指令的技術(shù)。常見的應(yīng)用包括語音聽寫、語音轉(zhuǎn)寫等。而語音合成則屬于將文字信息轉(zhuǎn)化為語音的技術(shù)，這和語音識別是兩個不同的技術(shù)領(lǐng)域。因此，語音合成不屬于語音識別的范疇。所以選項(xiàng)B為正確答案。

83.人工智能通過輸入的圖片,解析出圖片的內(nèi)容,這種技術(shù)叫什么?()A.圖片識別B.語音識別C.自動駕駛D.消費(fèi)金融正確答案:A解析：這道題考查對人工智能相關(guān)技術(shù)的了解。圖片識別技術(shù)能讓計算機(jī)對輸入的圖片進(jìn)行分析和理解，得出圖片的內(nèi)容。語音識別是針對聲音的，自動駕駛是關(guān)于車輛行駛控制，消費(fèi)金融則與金融領(lǐng)域相關(guān)。而題目說的是對圖片內(nèi)容的解析，所以答案是A選項(xiàng)圖片識別。

84.樸素貝葉斯方法的優(yōu)點(diǎn)是什么?()①樸素貝葉斯模型具有穩(wěn)定的分類效率。②在小規(guī)模數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,可以處理多分類任務(wù),并且適合增量訓(xùn)練,尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)量超過內(nèi)存時,可以分批增量訓(xùn)練。③對丟失數(shù)據(jù)不是很敏感,算法比較簡單,經(jīng)常用于文本分類。A.①②B.②③C.①③D.①②③正確答案:D解析：樸素貝葉斯方法是一種基于貝葉斯定理與特征之間強(qiáng)（樸素）獨(dú)立假設(shè)的分類方法。它的優(yōu)點(diǎn)如下：①樸素貝葉斯模型具有穩(wěn)定的分類效率。這是因?yàn)槠渌惴ɑ诮y(tǒng)計學(xué)原理，能夠通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來穩(wěn)定模型，從而得到較為準(zhǔn)確的分類結(jié)果。②樸素貝葉斯在小規(guī)模數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，可以處理多分類任務(wù)。這得益于其算法的簡單性，使得它在數(shù)據(jù)量不大時也能有較好的表現(xiàn)，并且能夠處理多種分類任務(wù)。③樸素貝葉斯對丟失數(shù)據(jù)不是很敏感，算法比較簡單。這意味著即使數(shù)據(jù)集中存在丟失的數(shù)據(jù)，樸素貝葉斯方法也能夠較好地處理，并且其算法實(shí)現(xiàn)相對簡單，經(jīng)常用于文本分類等任務(wù)。因此，以上三個優(yōu)點(diǎn)都是樸素貝葉斯方法的優(yōu)點(diǎn)，答案選D：①②③。

85.Python在人工智能大范疇領(lǐng)域內(nèi)的()等方面都是主流的編程語言,得到廣泛的支持和應(yīng)用。①機(jī)器學(xué)習(xí)②神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)③深度學(xué)習(xí)A.①②B.②③C.①③D.①②③正確答案:D解析：Python在人工智能大范疇領(lǐng)域內(nèi)，被廣泛應(yīng)用于多個方面，包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等。因此，選項(xiàng)D（①②③）是正確的。Python的優(yōu)勢在于其易讀性、靈活性以及強(qiáng)大的庫和工具支持，這些使得Python在AI領(lǐng)域內(nèi)具有廣泛的接受度和應(yīng)用范圍。因此，無論是在機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，Python都是主流的編程語言，并得到了廣泛的支持和應(yīng)用。

86.以下選項(xiàng)中,不是Python語言特點(diǎn)的是()。A.變量聲明:Python語言具有使用變量需要先定義后使用的特點(diǎn)B.平臺無關(guān):Python程序可以在任何安裝了解釋器的操作系統(tǒng)環(huán)境中執(zhí)行C.黏性擴(kuò)展:Python語言能夠集成C、C.++等語言編寫的代碼D.強(qiáng)制可讀:Python語言通過強(qiáng)制縮進(jìn)來體現(xiàn)語句間的邏輯關(guān)系正確答案:A解析：Python語言的特點(diǎn)主要包括以下幾個方面：B選項(xiàng)正確，因?yàn)镻ython是一種解釋型語言，其程序可以在任何安裝了Python解釋器的操作系統(tǒng)環(huán)境中執(zhí)行，因此具有平臺無關(guān)性。C選項(xiàng)正確，Python語言提供了與C語言和C++等語言進(jìn)行交互的接口，可以方便地集成這些語言編寫的代碼，因此具有黏性擴(kuò)展性。D選項(xiàng)正確，Python語言通過強(qiáng)制使用縮進(jìn)來體現(xiàn)語句間的邏輯關(guān)系，這有助于提高代碼的可讀性，因此被稱為“強(qiáng)制可讀”。對于A選項(xiàng)，Python語言實(shí)際上是一種動態(tài)類型語言，不需要像靜態(tài)類型語言那樣先聲明變量再使用。因此，該選項(xiàng)的說法是不準(zhǔn)確的。所以，正確答案是A。

87.關(guān)于Python語言的特點(diǎn),以下選項(xiàng)描述正確的是()。A.Python語言不支持面向?qū)ο驜.Python語言是解釋型語言C.Python語言是編譯型語言D.Python語言是非跨平臺語言正確答案:B解析：Python語言是一種解釋型語言，這意味著Python代碼在執(zhí)行時需要解釋器進(jìn)行逐行解釋和執(zhí)行。而關(guān)于其他選項(xiàng)：A選項(xiàng)錯誤，因?yàn)镻ython語言支持面向?qū)ο缶幊?，并具有類和對象的概念。B選項(xiàng)正確，因?yàn)镻ython語言確實(shí)是解釋型語言。C選項(xiàng)錯誤，因?yàn)镻ython不是編譯型語言，而是解釋型語言。D選項(xiàng)錯誤，Python語言是跨平臺的，可以在多種操作系統(tǒng)上運(yùn)行。因此，正確答案是B。

88.關(guān)于Python語言的變量,以下選項(xiàng)中說法正確的是()。A.隨時聲明、隨時使用、隨時釋放B.隨時命名、隨時賦值、隨時使用C.隨時聲明、隨時賦值、隨時變換類型D.隨時命名、隨時賦值、隨時變換類型正確答案:B解析：Python語言的變量與其他一些語言如C++、Java等在聲明方式上有所不同。在Python中，變量的聲明通常不是顯式的，而是通過為變量賦值來隱式聲明。然而，Python的變量一旦被賦值，就具有了特定的類型，不能隨意變換類型。因此，關(guān)于Python語言的變量，正確的說法是B選項(xiàng)：即變量可以隨時命名，然后根據(jù)需要進(jìn)行賦值和使用。而變量不能隨時改變類型。

89.一幅數(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(shí)體C.一個2-D數(shù)組中的元素D.一個3-D空間的場景正確答案:B解析：一幅數(shù)字圖像通常指的是一個二維的像素矩陣，它是由許多像素按照特定的排列方式組合而成的。在計算機(jī)中，圖像的每一個像素都擁有其自身的值（例如，RGB值），這些值共同決定了圖像的色彩和亮度。因此，數(shù)字圖像可以被視為一個有許多像素排列而成的實(shí)體。因此，選項(xiàng)B是正確的答案。

90.檢測金屬平板上劃痕時適合使用下列哪種照明方式?()A.前向光直射照明B.前向光漫射照明C.前向光低角度照明D.背向光照明正確答案:C解析：在檢測金屬平板上的劃痕時，合適的照明方式對于觀察和識別這些細(xì)微的表面特征至關(guān)重要。不同的照明方式可以突出或強(qiáng)調(diào)金屬表面的不同特性。對于此問題，選擇前向光低角度照明是一個有效的解決方案。這種照明方式可以從較低的角度照射金屬平板，使得劃痕等表面不平整的部分與周圍表面形成對比，從而更容易被觀察到。因此，答案是C。

91.下面哪種傳感器可以用來拍攝運(yùn)動物體?()InterlacedScanCCDsensor(隔行掃描)ProgressiveScanCCDsensor(逐行掃描)RollingShutterCMOSsensor(行曝光)GlobalShutterCMOSsensor(幀曝光)A.①②④B.②④C.③④D.①②③④正確答案:B解析：在拍攝運(yùn)動物體時，需要較快的曝光速度和連續(xù)的圖像采集，以減少運(yùn)動模糊。InterlacedScanCCDsensor（隔行掃描）在處理運(yùn)動物體時可能會出現(xiàn)鋸齒和模糊現(xiàn)象。RollingShutterCMOSsensor（行曝光）在拍攝快速運(yùn)動物體時會產(chǎn)生扭曲和變形。而ProgressiveScanCCDsensor（逐行掃描）和GlobalShutterCMOSsensor（幀曝光）能夠更有效地捕捉運(yùn)動物體的清晰圖像，減少運(yùn)動失真。所以，選項(xiàng)B是正確答案。

92.下面對于幾種數(shù)字接口描述中不正確的是()。A.1394a和1394b接口在所有接口中CPU占用非常低B.可以通過CameraLink線纜為相機(jī)供電C.CameraLinkBase比GigE傳輸速度更快D.在傳輸距離上最具優(yōu)勢的接口是GigE正確答案:B解析：對于給出的幾個選項(xiàng)，我們可以根據(jù)數(shù)字接口的特性進(jìn)行逐一分析：A.1394a和1394b接口，也就是IEEE1394接口，也被稱為FireWire或i.LINK，這種接口在設(shè)計時就考慮了CPU占用率的問題，因此它的CPU占用率相對較低，這個描述是正確的。B.CameraLink接口主要用于連接工業(yè)相機(jī)和圖像采集卡，它并不提供電源線路，因此不能通過CameraLink線纜為相機(jī)供電，這個描述是錯誤的。C.CameraLinkBase接口的傳輸速度通常高于GigE（GigabitEthernet）接口，尤其是在需要高速連續(xù)傳輸大量圖像數(shù)據(jù)時，這個描述是正確的。D.在傳輸距離上，GigE接口由于其基于以太網(wǎng)技術(shù)，因此具有更遠(yuǎn)的傳輸距離，這個描述是正確的。因此，不正確的描述是B選項(xiàng)。

93.普通的工業(yè)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和智能攝像機(jī)之間最根本的區(qū)別在于()。A.接口方式不同B.傳感器類型不同C.智能攝像機(jī)包含智能處理芯片,可以脫離PC進(jìn)行圖像處理D.模擬到數(shù)字變換集成在相機(jī)內(nèi)部正確答案:C解析：普通的工業(yè)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和智能攝像機(jī)之間的確存在顯著的差異，這些差異不僅涉及技術(shù)層面，還包括設(shè)備功能和應(yīng)用領(lǐng)域。最核心的差異在于智能攝像機(jī)具備智能處理芯片，這使它可以脫離PC進(jìn)行圖像處理，提供了更為便利和靈活的圖像分析功能。其他選項(xiàng)雖然有技術(shù)或設(shè)備結(jié)構(gòu)上的區(qū)別，但并不構(gòu)成最根本的區(qū)別。因此，答案為C。

94.模型壓縮的主要方法有哪些?()①模型剪枝①模型蒸餾③automl直接學(xué)習(xí)出簡單的結(jié)構(gòu)④模型參數(shù)量化將FP32的數(shù)值精度量化到FP16、INT8、二值網(wǎng)絡(luò)、三值網(wǎng)絡(luò)A.①②④B.②④C.③④D.①②③④正確答案:D解析：模型壓縮是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中常見的技術(shù)，其目標(biāo)是在保持模型性能的同時，減小模型的大小和計算復(fù)雜度。主要的方法包括：①模型剪枝：通過減少模型中的冗余參數(shù)或不必要的連接來減小模型大小。②模型蒸餾：一種通過將一個復(fù)雜模型的輸出作為指導(dǎo)來訓(xùn)練一個更簡單、更小模型的技巧。③Automl是一個較大的范疇，但它包括了通過算法自動搜索最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)的過程。而在這