A、向量中的最大值
B、向量中的最小值
C、向量中最大幅值元素的绝对值
D、向量中最小幅值元素的绝对值
答案：C
解析：参考《深度学习》P35
A、向量中的最大值
B、向量中的最小值
C、向量中最大幅值元素的绝对值
D、向量中最小幅值元素的绝对值
答案：C
解析：参考《深度学习》P35
A. 根据内容检索
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
解析：预测其他变量属于预测建模。
A. 智能语音
B. 自然语言处理
C. 类脑智能计算
D. 人机混合智能
解析：基础概念
A. 大小和旋转
B. 大小
C. 旋转
D. 缩放
解析：SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。
A. 被建模系统内在的随机性
B. 不完全观测
C. 不完全建模
D. 不完全判断
解析：参考《深度学习》P48
A. 专家系统
B. 机器学习
C. 神经网络
D. 模式识别
解析：机器学习是研究计算机如何自动获取知识和技能的分支学科
A. 数据、算法和模型安全
B. 技术和系统安全
C. 人身和设备安全
D. 安全测试评估
A. 智能店铺管理
B. 无人超市
C. 智能交易策略
D. 精准营销与个性化推荐系统
解析：精准营销与个性化推荐系统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. 池化层
B. 激活函数
C. 卷积层
D. 归一化层
解析：二维卷积层（convolution2d layer），根据输入、卷积核、步长（stride）、填充（padding）、空洞大小（dilations）一组参数计算输出特征层大小。
A. 语音识别
B. 语种识别
C. 说话人识别
D. 麦克风阵列
解析：麦克风阵列是一组位于空间不同位置的全向麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列，加上相应的算法就可以解决声源定位
