Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。  根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？

要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ ）

产生式系统的推理不包括

子句~PQ和P经过消解以后，得到（ ）

在公式中yxp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做

已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这是知识表示法叫

通过什么工具可以辅助相似知识的梳理？

需要领域针对性较强的词向量，适合用什么方法？

下面哪项技术不包含在多语言词处理过程中？

以下说法不正确的是

可以通过“三步法”判断一个业务场景是否适合RPA应用：识别-评估-优先级选择。