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人脸检测服务在测试图像中没有人脸时会
报错。

A、true

B、false

答案:B

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可视化建模能通过丰富的算法组件实现拖拽式建模
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机器人能与人对话,主要是用了人工智能中的( )
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科技巨头对人工智能的定位不仅是新技术,更是基础设施,为了铺设基础设施,科技巨头主要通过自主研发、收购两种方式布局。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f2240b.html
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现在,深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点,但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。
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下列()是有序的。
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关于支持向量机,哪项说法不正确()
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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0, -1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2, 3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22403.html
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贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理()
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与浅层神经网络相比,深度学习的不同在于()和()。
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以下何者是不合法的布尔表达式:
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题目内容
(
单选题
)
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人脸检测服务在测试图像中没有人脸时会
报错。

A、true

B、false

答案:B

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可视化建模能通过丰富的算法组件实现拖拽式建模
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f2242f.html
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机器人能与人对话,主要是用了人工智能中的( )

A. 机器翻译

B. 自然语言处理

C. 多媒体技术

D. 语音识别

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科技巨头对人工智能的定位不仅是新技术,更是基础设施,为了铺设基础设施,科技巨头主要通过自主研发、收购两种方式布局。

解析:科技巨头对人工智能的定位不仅是新技术,更是基础设施,为了铺设基础设施,科技巨头主要通过自主研发、收购和开源三种方式布局。

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现在,深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点,但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

解析:现在,深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点,也可以应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

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下列()是有序的。

A. 列表

B. 集合

C. 元组

D. 字符串

解析:见函数库

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关于支持向量机,哪项说法不正确()

A. 支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题

B. 支持向量机只能用于线性可分的分类问题

C. 支持向量机可用于回归问题

D. 核函数的选择对支持向量机的性能影响较大

解析:支持向量机可用用于线性可分的分类问题,也可于线性不可分的分类问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e2a8-c021-5dd340f2240c.html
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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0, -1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2, 3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()。

A. 2x + y = 4

B. x + 2y = 5

C. x + 2y = 3

D. 2x - y = 0

解析:对于两个点来说,最大间隔就是两点连线的垂直平分线,因此求出垂直平分线即可。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22403.html
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贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理()

解析:错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f2240e.html
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与浅层神经网络相比,深度学习的不同在于()和()。

A. 强调了模型结构的深度

B. 明确了特征学习的重要性

C. 所需训练集数据较少

D. 数据集没有局部相关性

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-d358-c021-5dd340f22401.html
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以下何者是不合法的布尔表达式:

A. x in range(6)

B. 3=a

C. e>5 and 4==f

D. (x-6)>5 

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-2fc0-c021-5dd340f22412.html
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