105.按组成和性质分类,生物材料可分为( )。

解析：解析:相较传统的经典浅层学习而言,深度学习具有以下优势:①深度学习是从大数据中自动学习更具表征能力的特征,而非手工设计的特征,特别适用于变化多端的自然数据,具有非常优良的鲁棒性和优化能力,这是深度学习与传统模式识别手段的最大不同。②将特征提取和分类器合并到一个组件中,用样本数据自动去学习表征特征,充分发挥二者联合协作的优势,降低了手工设计特征的繁重工作量。同时利用反向传播算法对网络所有层进行联合优化,使各层之间相互协作达到最优,从而使整个网络的性能得到大幅提升。③从像素级原始数据到抽象的语义概念逐层提取信息,在提取图像的全局特征和上下文信息方面具有突出的优势。④非监督学习过程中不用事先知道样本的标签值,无需人工参与也能自动学习和提取到良好的特征。故正确答案为ABCD。

解析：解析:一般军事目标的雷达散射截面积取决于它的外形、材料、姿态和周围的电磁环境, 所以雷达散射截面积缩减技术主要包括:外形技术、吸波材料技术和阻抗加载技术(有源和无源)。故正确答案为ABC。

解析：解析:舰船核动力技术的关键技术包括:①总体部分,包括核动力装置系统模拟仿真与评估技术、舰船核动力装置总体设计技术、舰船核动力装置减振降噪总体技术;②一回路部分,包括一体化反应堆装置技术、反应堆自然循环技术、一回路安全防护技术;③二回路部分,包括核动力装置全电力推进技术、核动力装置船机桨匹配技术、汽轮齿轮机组设计与制造技术。故正确答案为ABC。

解析：解析:电子对抗技术包括电子对抗侦察技术、电子干扰技术、电子防御技术和反辐射摧毁技术等。故本题答案选DEF。

解析：解析:人工智能技术体系可分为基础支撑层、算法层和应用层。①基础层。主要提供计算力和计算材料(数据),包含人工智能处理器/芯片、云计算设备、传感器元器件、雷达、卫星等数据采集设备、武器装备大数据、战场大数据等。②算法/技术层。主要涉及解决具体类别问题的算法及技术,依托深度学习、人工神经网络、模式识别以及任务规划等算法,开发面向不同领域的应用技术,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、生物特征识别、人机交互、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)、知识图谱、自动推理等。③应用层。解决实践问题,是人工智能技术为国防科技领域提供武器装备、后勤保障服务和项目解决方案,其核心是军事装备化,包括智能化感知与信息处理、智能化指挥控制辅助决策、智能化作战系统、仿生机器人、扩展人的智能等。故正确答案为ABC。

解析：解析:算法战内涵涵盖软件、体系和智能三部分:①“算法战”的本体是软件,强调信息化作战中软件是“灵魂”的重要性,以软补硬、算法致胜,通过算法灵活、敏捷、智能等特征抵消和拉大与作战对手硬件上的对等。②“算法战”的客体是体系,作用域涵盖了物理、信息、认知和社会等方面,既包括武器装备、信息系统、保障系统等,又包括人员、基础设施以及社会舆论等。③“算法战”的基础是智能,以海量战场数据和较强计算能力为基本条件,通过挖掘智能算法在态势感知、情报分析、指挥决策、精确打击等方面的巨大潜力,用智能技术破解战争攻防问题。故正确答案为A。

解析：解析:生物传感器有不同的分类命名方式:①按照分子识别元件即敏感元件的不同,可分为酶传感器、微生物传感器、免疫传感器、核酸传感器、细胞传感器和组织传感器等;②按照信号变换器的原理分类,可分为热敏生物传感器、场效应晶体管生物传感器、压电生物传感器、光学生物传感器、酶电极生物传感器等;③按照生物敏感物质相互作用的类型分类,可分为亲和型和代谢型两类。故正确答案为BC。

解析：解析:量子雷达是基于量子纠缠理论,将量子信息调制到雷达信息中,从而实现目标探测的一种新型雷达技术。主要包括单光子量子雷达、纠缠光子量子雷达及量子激光雷达等。故正确答案为ACD。

解析：解析:伪装的技术措施主要包括:天然伪装、迷彩伪装、植物伪装、人工遮障伪装、烟幕伪装、假目标伪装、灯火及音响伪装。故本题答案选ABCDEFG。

解析：解析:网络侦察以网络系统和网络信息为对象,目的是通过目标勘察、活跃节点探测、端口扫描、操作系统类型探测、协议分析与识别、网络拓扑结构探测、漏洞扫描、网络嗅探等技术,收集和判断敌方网络的结构、软硬件配置、用户、服务、应用以及安全漏洞等方面的信息,以形成网络空间对抗态势。故正确答案为AC。