355.以下关于MindSpore逻辑架构的设计目标的描述中,正确的有哪几项?
A. 图算深度融合,充分发挥AI芯片的算力
B. 实现移学习的业务时,MindSpore代码量远远比Tensorflow要多
C. 分布式并行原生支撑AI模型突破万亿参数
D. 全场景企业级能力:实现灵活部臀和协同,安全可信、可解释
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496.容量高的模型能够解决复杂的任务,但是其容量高于任务所需时,有可能会造成()拟合问题。【输入中文】
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1、生成对抗网络可以应用在以下哪些场景?(多)
A. 由2D图片生成3D模型
B. 由文字生成图像
C. 照片修复
D. 生成人脸照片
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1、CPU可以通过提高频率的方式提升AI计算性能。
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1、以下哪些项不是深度学习中常见的优化器?(多)
A. SVM
B. SGD
C. Adaboost
D. Adam
E. Adagrad
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233.关于循环神经网络以下说法错误的是?
A. 循环神经网络可以根据时间轴展开
B. LSTM无法解决梯度消失的问题
C. LSTM也是一种循环神经网络
D. 循环神经网络可以简写为RNN
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1、华为的AI全场景只提供公有云服务。
解析：解析:华为的Al全场景包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等端、边、云的部署环境
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51.集成模型随机森林的底层是ID3树。
解析：解析:默认cart树
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1、关于华为全栈全场景AI解决方案,以下说法中哪一项是错误的?单
A. Atlas:基于Ascend系列AI处理器,通过丰富的产品形态,打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案。
B. 应用使能:提供全流程服务(ModelArts),分层API和预集成方案。
C. MindSpore:芯片算子库和高度自动化算子开发工具。
D. Ascend:基于统一、可扩展架构的系列化AI芯片。
解析：解析:MindSpore:支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架。
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1、以下关于K最临近算法中K值的描述,哪一项是错误的?单
A. K值可由人为设定,是一个超参数。
B. K值越小越容易过拟合,因为分割过于细腻。
C. K值越大越容易过拟合,因为分割过于细腻。
D. 一般来说,较大的K值会降低噪声对分类的影响,但会使类之间的边界不那么明显。
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