50.以下哪一项不属于人工智能技术带来的争议性问题?
A. 利用GAN网络生成家居图像发布在租房和订酒店的平台,以达到欺骗消费者的目的。
B. 高铁站利用计算机视觉技术进行人脸识别,快速完成身份信息比对
C. 通过图像处理技术,很多减肥药广告可以改变人物的外观以达到减肥前后的对比
D. 通过图像处理技术,把犯罪辕疑人P在一个从未去过的地方或将他与未见过的人放在一起以此来制造假证据
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258.TensorFlow2.0支持GPU加速主要表现在对矩阵的加减乘除有一个并行运算的加速。
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1、线性回归算法预测房价时,如果模型出现欠拟合,可以使用带有正则项的LASSO回归或者Ridge回归,通过并调节超参数惩罚因子增加模型泛化能力。
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339.关于卷积神经网络的结构,下列哪些说法是正确的?
A. 在卷积神经网络格中,池化层只能选择最大池化,而不韵选择其他方法。
B. 卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
C. 全连接层把所有局部特征结合变成全局特征用来计算最后每一类的得分。
D. 卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。
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8.自动车险定损场景中,用户依次上传车辆的全景照片、受损部位照片以及受损部位细节照片,然后定损系统通过所上传图片的细节进行判定。这一场景运用了以下哪一项技术?
A. 语音合成和处理技术
B. 语音识别和处理技术
C. 自然语言处理技术
D. 图像识别和目标检测技术
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237.深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算,一般我们需要配用硬件让计算机具备并行计算的能力,以下硬件设备提供并行计算能力的是:
A. 主板
B. 内存条
C. GPU
D. CPU
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52.在前馈神经网络的前向传播过程当中,具体是以下哪一项被前向传播?
A. 输入的数据
B. 卷积
C. 输出的数据
D. 误差
解析：解析:前向传播forwardpropagation过程:当前馈神经网络接收输入并产生输出时,信息前向流动。输入提供初始信息,然后信息传播到每一层的隐单元,最终产生输出
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234.对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题?
A. 感知器
B. 循环神经网络
C. 卷积神经网络
D. 全连接神经网络
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1、华为云ModelArts中有AIGallery,可以提供以下哪些内容?(多)
A. Notebook
B. 预置算法
C. IDE
D. 数据集
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1、以下关于传统机器学习的描述,错误的是哪些选项?(多)
A. 需要人工做特征选择
B. 适合小数据量训练
C. 需要用GPU做加速
D. 特征可解释性差
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