A、语音交互
B、情感交互
C、体感交互
D、脑机交互
答案：A
解析：语音交互是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。
A、语音交互
B、情感交互
C、体感交互
D、脑机交互
答案：A
解析：语音交互是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。
解析：岭回归的误差函数的惩罚项是学习参数的平方之和
A. 单隐层前馈神经网络
B. 隐层神经元激活函数为径向基函数
C. 输出层是对隐层神经元输出的非线性组合
D. 可利用BP算法来进行参数优化
解析：输出层则是对隐层神经元输出的线性组合
A. 无监督学习
B. 监督学习
C. 强化学习
D. 半监督学习
解析：见算法解析
A. 符号主义学派
B. 连接主义学派
C. 统计主义学派
D. 行为主义学派
解析：人工智能主要分三大学派，分别是符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派
A. fit
B. transform
C. predict
D. fit_transform
解析：见算法解析
A. var=var.to("cuda:0")、var=var.to("cuda:1")@var=var.to("cuda:1")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")
B. var=var.to("cuda:1")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")
C. var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")
D. var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")
解析：在pytorch中，cuda()实现数据到GPU转移。
A. L1正则化
B. L2正则化
C. Dropout
D. 动量优化器
解析：正则化和优化策略是深度学习的两个重要部分，L1、L2正则化和Dropout属于正则化，而动量优化属于优化策略。
A. fastText
B. word2vec
C. BERT
D. CNN
解析：见算法解析
A. FPN特征
B. RPN结构
C. 正负样本采样
D. Loss
解析：见算法解析
