1、终端设备所使用的AI芯片需要超低功耗、高能效,并且只用于推理任务。
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1、具有高级智能驾驶的汽车,只需要搭载激光雷达即可完成所有感知任务。
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73.某一创新公司需要为开发的一款APP集成多种AI能力,可以使用HiAI3.0的HUAWEIHIAI()
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36.k-折()用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是在某种意义下对原始数据进行分组,一部分作为训练集,另一部分作为验证集,首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型,以此来做为评价分类器的性能指标。
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418.下列关于通用表格识别服务的说法正确的是?
A. rows代表文字块占用的行信息,编号从0开始,列表形式
B. colums代表文字块占用的列信息,编号从0开始,列表形式
C. 传入的图像数据需要经过base64编码
D. words代表文字块识别结果
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1、以下不属于衡量模型优劣指标的是哪一项?单
A. 泛化能力
B. 预测速率
C. 可解释性
D. 代码复杂度
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58.以下哪几项属于华为云通用文字识别API的响应参数?
A. wordsⱣⱤblockⱣⱤlist
B. direction
C. words
D. location
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1、从技术架构角度,关于AI芯片的描述,错误的是哪一个选项?单
A. CPU的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机硬件中的数据。
B. GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏和一些移动设备上进行图像运算工作的微处理器。
C. FPGA实现了半定制芯片的功能。
D. ASIC属于专用集成电路。
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35.以下关于特征选择描述的选项中,哪一个选项是错误的?
A. 特征选择技术可减少训练的时间,提升模型泛化性,避免过拟合。
B. 特征选择无法避免维度爆炸的问题。
C. 使用特征选择的原因是在采集到的数据集中,有一些特征可能是多余的或者与我们要预测的值无关的。
D. 特征选择可以帮助我们简化模型,使模型更容易被使用者所解释。
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166.特征是描述样本的特性的维度,关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性,以下说法正确的是:
A. 特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱
B. 特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强
C. 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱
D. 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强
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