基于VC维和Rademacher复杂度推导泛化误差界，所得到的结果均与具体学习算法无关，对所有学习算法都适用

专用人工智能的简称是（）。

下列选项中属于感知技术的是（）。

以下不属于AI机器决策优点的是（）？

大数据技术为输入数据在（）方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。

物联网为人工智能的（）提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。

()为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素

人工智能从其应用范围上又可分为()。

2019年，DeepMind开发出一种（）来近似计算薛定谔方程，在精度和准确性上都满足科研标准，为深度学习在量子化学领域的发展奠定了基础，

（）是一种基于图的数据结构，由节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。

（）是将人类语言经过处理转化为机器所能理解语言的一门技术。