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基于机器学习的稳定评估方法对网络拓扑
变化的考虑比较完善。

A、正确$;$错误

答案：B

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（）是一种基于贝叶斯法则为基础的，通过概率手段进行学习的方法。

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数据统计方法中的推断统计包括以下（）。

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当前，各国人工智能治理侧重各有不同，但整体上呈现加速演进态势，即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系，开始迈向以“硬法”为保障的风险防控体系。

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长短期记忆LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流，两者的区别在于LSTM中增加了（）导致单元内的处理过程不同。

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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性，而其选择是以()为依据的

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()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况

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超大规模预训练模型推动技术效果不断提升，继续朝着规模更大、模态更多的方向发展。各大公司相继推出超大规模预训练模型，包括（）等。

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关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。关联规则主要可分为（）类

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下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？（）

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以下不属于现阶段知识图谱技术类别的是( )。

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基于机器学习的稳定评估方法对网络拓扑
变化的考虑比较完善。

A、正确$;$错误

答案：B

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（）是一种基于贝叶斯法则为基础的，通过概率手段进行学习的方法。

A. 遗传算法$;$分析学习$;$归纳学习$;$贝叶斯学习

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数据统计方法中的推断统计包括以下（）。

A. 集中趋势分析$;$相关分析$;$采样分布$;$参数估计$;$假设检验

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当前，各国人工智能治理侧重各有不同，但整体上呈现加速演进态势，即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系，开始迈向以“硬法”为保障的风险防控体系。

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长短期记忆LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流，两者的区别在于LSTM中增加了（）导致单元内的处理过程不同。

A. 输入门 $;$记忆门$;$ 忘记门$;$ 输出门

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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性，而其选择是以()为依据的

A. 分类$;$聚类$;$概率$;$信息熵

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()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况

A. 类别不平衡$;$类别不相同$;$类别不对等$;$类别数不同

点击查看答案

超大规模预训练模型推动技术效果不断提升，继续朝着规模更大、模态更多的方向发展。各大公司相继推出超大规模预训练模型，包括（）等。

A. 盘古$;$悟道2.0$;$ERNIE3.0$;$PaddleOCR

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关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。关联规则主要可分为（）类

A. 3$;$4$;$5$;$6

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下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？（）

A. Boosting$;$Bagging$;$Stacking$;$Mapping

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以下不属于现阶段知识图谱技术类别的是( )。

A. 构建技术$;$展示技术$;$推理技术$;$应用技术

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