PHOTO_PATH = "./photo/{}.jpg"指令可以实现（）

机器感知研究如何用机器或计算机模拟，延伸和扩展（)的感知或认知能力。

从研究角度看，()是基于多层神经网络的，以海量数据为输入，发现规则自学习的方法。

人工智能在图像识别上已经超越了人类，支持这些图像识别技术的，通常是

图像识别是以图像的主要（)为基础的。

造成自然语言处理困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种合样的（)

对于图像识别问题（比如识别照片中的猫），神经网络模型结构更适合解决哪类问题？

以下哪个不是语音识别技术的应用场景（)

机器学习的核心任务是在新的、未知的数据中执行得好。而这种在未知数据中执行的能力，称为

假设你训练SVM后，得到一个线性决策边界，你认为该模型欠拟合。在下次迭代训练模型时，应该考虑：（）

基于统计的分词方法为（）