A、 常用的池化方法有最大池化和平均池化
B、 经过池化的特征图像变小了
C、 池化层可以起到降维的作用
D、 池化操作采用扫描窗口实现
答案：ABCD
A、 常用的池化方法有最大池化和平均池化
B、 经过池化的特征图像变小了
C、 池化层可以起到降维的作用
D、 池化操作采用扫描窗口实现
答案：ABCD
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
A. MindSpore
B. Matlab
C. Pytorch
D. TensorFlow
解析：解析:5个最佳的AI框架,包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe和MXNet(MindSpore深度学习框架是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架)
A. 大量缓存降低时延
B. 基于大吞吐量设计
C. 擅长逻辑控制
D. 擅长计算密集和易于并行的程序
解析：解析:不擅长逻辑控制
A. SATA
B. SSD
C. HBM
D. DDR
解析：解析:(A硬盘,B固态,CD内存)
A. 支持GPU加速
B. 支持Ascend志片加速
C. 支持多种开发框架
D. 自定义镜像
A. 识别精度高
B. 降低成本
C. 高适应性
D. 快速高效
A. 语音合成技术的主要目的是帮助用户将上传的完整的录音文件通过处理生成语音对应的文字内容
B. 用户可根据API进行音色选择、自定义音量、语速,为企业和个人提供个性化的发音服务
C. 华为云提供开放API的方式,帮助用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果,将用户输入的文字合成为音频。
D. 语音合成,又称文语转换,是一种将文本转换成逼真语音的服务。
A. Ascend
B. CANN
C. ModelArts
D. MindSpore
A. 模型部署与整合
B. 模型评估测试
C. 模型报告撰写
D. 业务目标分析
解析：解析:业务目标分析、数据采集与处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估测试、模型部署与整合、模型监控与维护等步骤
A. 音乐生成
B. 动作识别
C. 机器翻译
D. 情感分析
