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从可应用性看，人工智能大体可分为

A、弱人工智能$;$专用人工智能$;$通用人工智能$;$强人工智能

答案：BC

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（）是建立在numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。

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边缘计算着重要解决的问题，是传统云计算（或中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定和低带宽问题。

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聚类的性能度量亦称聚类“（）”

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人工智能之所以能在近年来掀起一轮高潮，主要因为三大驱动要素：算法、大数据、计算能力

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在人脸识别系统中主要采用( )。

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根据（），目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。

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为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型（）

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标准AdaBoost只适用于（）任务

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Glove可使用ngram、subword等细粒度信息

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深度学习建模编写方式中，动态图模式（声明式编程范式，类比C++）：先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构，再对网络结构进行编译优化后，才能执行获得计算结果

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从可应用性看，人工智能大体可分为

A、弱人工智能$;$专用人工智能$;$通用人工智能$;$强人工智能

答案：BC

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（）是建立在numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。

A. numpy$;$pandas$;$Matplotlib$;$PIL

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边缘计算着重要解决的问题，是传统云计算（或中央计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定和低带宽问题。

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聚类的性能度量亦称聚类“（）”

A. 有效性指标$;$无效性指标$;$驱动性指标$;$可靠性指标

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人工智能之所以能在近年来掀起一轮高潮，主要因为三大驱动要素：算法、大数据、计算能力

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在人脸识别系统中主要采用( )。

A. 色彩识别$;$亮度识别$;$肤色识别$;$轮廓特征识别

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根据（），目前的集成学习方法大致可分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。

A. 个体学习器的数量$;$ 个体学习器的生成方式$;$ 个体学习器的的类型$;$ 个体学习器的的强弱

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为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型（）

A. KNN$;$RNN$;$BNN$;$VGG

点击查看答案

标准AdaBoost只适用于（）任务

A. 多分类$;$二分类$;$回归$;$分类

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Glove可使用ngram、subword等细粒度信息

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深度学习建模编写方式中，动态图模式（声明式编程范式，类比C++）：先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构，再对网络结构进行编译优化后，才能执行获得计算结果

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