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Sigmoid是早期神经网络模型中常见的非线性变换函数

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由于池化之后特征图会变小，如果后面连接的是全连接层，能有效的减小神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率
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Python 中的集合数据类型中的元素是有序的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-dd98-c07f-52a228da600f.html
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知识表示必须兼顾（）。
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以图形化的方式展现神经网络的计算逻辑又称为计算图
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-b770-c07f-52a228da6002.html
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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。
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隐私计算技术助力人工智能数据安全可靠地进行协作。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5410-c07f-52a228da6034.html
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研究二次设备运行数据异常变化特征量，可利用AI模型实现二次设备运行状态的准确评价及风险预警。
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若使用深度学习处理语义分类任务，在处理变长数据时，我们通常采取（）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da602d.html
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在不考虑标记样本时，支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-fdc0-c07f-52a228da6027.html
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（）一个松弛问题的最优解的耗散是原问题的一个可采纳的启发式。
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Sigmoid是早期神经网络模型中常见的非线性变换函数

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由于池化之后特征图会变小，如果后面连接的是全连接层，能有效的减小神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率
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Python 中的集合数据类型中的元素是有序的
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知识表示必须兼顾（）。

A. 表达能力强$;$易于推理$;$易于扩展$;$容易修改知识库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da6011.html
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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A. 0.2$;$0.25$;$30%  $;$0.35

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da603a.html
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研究二次设备运行数据异常变化特征量，可利用AI模型实现二次设备运行状态的准确评价及风险预警。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da6032.html
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若使用深度学习处理语义分类任务，在处理变长数据时，我们通常采取（）。

A. 截断过长语句$;$填充随机数$;$填充特殊词语 $;$不处理

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da602d.html
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在不考虑标记样本时，支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面

A. 最大$;$最小$;$最长$;$最短

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-fdc0-c07f-52a228da6027.html
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（）一个松弛问题的最优解的耗散是原问题的一个可采纳的启发式。
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