A、中间&;&核心&;&边侧&;&侧边
答案：C
解析：主要应用
A、中间&;&核心&;&边侧&;&侧边
答案：C
解析：主要应用
A. 医疗
B. 教育
C. 交通
D. 金融
解析：基础概念
A. 仿射层
B. 卷积层
C. RNN层
D. 均不对
A. 给数据打标签
B. 将数据按类别聚合
C. 使智能体获得最大奖赏
D. 实现特定目标
解析：强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题
A. 数据优化
B. 数据增强
C. 模型集成
D. 引入参数范数惩罚项
解析：常见的机器学习模型正则化方法包含数据增强、模型集成、引入参数范数惩罚项
A. 零次数据
B. 一次数据
C. 二次数据
D. 三次数据
A. 2*3的数组
B. 1*1的数组
C. 3*2的数组
D. 以上都不对
A. 标注数据
B. 无标注数据
C. 二维数据
D. 图像数据
解析：Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法，实现在无标注数据上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习（contrastivelearning）
A. 正确$;$错误
解析：物联网采集到各类信息后，需要通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接
A. for (subitem : allItems):
B. for (key, value) in ip_map:
C. with open(src_file, ＇r＇) as read_stream:
D. read_stream = open(src_file, ＇r＇)
