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70.在以下哪一个年份,Rosenblatt发明感知器【perceptron】算法?

A、 1969年

B、 1986年

C、 1950年

D、 1958年

答案:D

解析:null#解析:1957年发明,1958年发布。

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18.以下哪一项不是MindSpore支持的训练信息收集API?
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1、使用MindSpore执行图片中的代码时,以下哪一项是这段代码的正确输出结果?单
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1、关于人工智能技术的争议说法,以下哪些选项是正确的?(多)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-8276-c0d7-b77d19146f00.html
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35.Sigmoid,tanh和Softsign这些激活函数在网络层数加深时,都不能避免梯度消失的问题。
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310.ModelArts服务覆盖的几大应用场景包括?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-a032-c0d7-b77d19146f00.html
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529.()搜索实现了对参数的随机搜索,其中每组设置都是从可能的参数值的分布中进行取样,试图找出最佳的参数子集。【输入中文】
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1、华为HiAI提供了三层能力开放:HiAIFoundation、HiAIEngine、HiAICloud.
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478.应用案例开发的经典应用开发过程包含模型评价
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1、以下属于机器学习算法的种类有?(多)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-3fdc-c0d7-b77d19146f00.html
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1、以下关于Softmax函数的描述中,哪些选项是错误的?多
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题目内容
(
单选题
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70.在以下哪一个年份,Rosenblatt发明感知器【perceptron】算法?

A、 1969年

B、 1986年

C、 1950年

D、 1958年

答案:D

解析:null#解析:1957年发明,1958年发布。

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18.以下哪一项不是MindSpore支持的训练信息收集API?

A. Callback接口

B. Summary算子

C. PythonAPI

D. RPC接口

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1、使用MindSpore执行图片中的代码时,以下哪一项是这段代码的正确输出结果?单

A. (2,2)

B. 2

C. mindspore.int32

D. 4

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-01b1-c0d7-b77d19146f00.html
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1、关于人工智能技术的争议说法,以下哪些选项是正确的?(多)

A. 未来人工智能将会替代所有的工作,包括具有强社交属性的行业。

B. 人工智能是非常危险的技术,因此必须停止人工智能的研究。

C. 随着计算机视觉的发展,图像及视频的可信度也越来越低。现在我们可以通过PS,GAN等技术制作假图像,让人难分真伪。

D. AI会取代那些重复性强、创造性低,弱社交的工作。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-8276-c0d7-b77d19146f00.html
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35.Sigmoid,tanh和Softsign这些激活函数在网络层数加深时,都不能避免梯度消失的问题。

A. False

B. True

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-acfc-c0d7-b77d19146f00.html
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310.ModelArts服务覆盖的几大应用场景包括?

A. 工控

B. 图像

C. 文本

D. 语音

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-a032-c0d7-b77d19146f00.html
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529.()搜索实现了对参数的随机搜索,其中每组设置都是从可能的参数值的分布中进行取样,试图找出最佳的参数子集。【输入中文】
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-5e3e-c0d7-b77d19146f00.html
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1、华为HiAI提供了三层能力开放:HiAIFoundation、HiAIEngine、HiAICloud.
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478.应用案例开发的经典应用开发过程包含模型评价

解析:解析:应用案例开发的经典应用开发过程包含模型评价

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1、以下属于机器学习算法的种类有?(多)

A. 有监督学习

B. 强化学习

C. 半监督学习

D. 无监督学习

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-3fdc-c0d7-b77d19146f00.html
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1、以下关于Softmax函数的描述中,哪些选项是错误的?多

A. Softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间。

B. Softmax为多类问题中的每个分类分配了概率值,这些概率值加起来不一定等于1。

C. Softmax回归是逻辑回归的一般化,适用于二分类的问题。

D. 逻辑回归只能用于二分类问题,如果是多分类问题,我们通常使用Softmax函数。

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