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下列哪一个不是神经网络的代表（）

A、卷积神经网络

B、递归神经网络

C、残差网络

D、xgboost算法

答案：D

解析：xgboost算法属于决策树

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近年来，人工智能（AI）开启了新一轮高速发展，其正逐渐从浅层学习到多
层次学习发展。

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图像识别是以图像的主要（)为基础的。

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为加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定，促进产业健康可持续发展，国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、（）等部门近日联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》

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隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法正确的是( )

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有统计显示，在未来，非结构化数据的占比将达到（）以上。

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混合高斯分布通过使用多个高斯分布的线性组合来实现聚类

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调控领域知识图谱能模拟调度员完成事务性、重复性的工作，主动提示电网运行风险和调度待办事务，自动形成电网优化运行建议。

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对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是（）

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ResNet-50:depth=[3,4,6,3]代表（）

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神经网络感知机只有()神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元。

题目内容

(

单选题

)

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计算机知识技术题库

下列哪一个不是神经网络的代表（）

A、卷积神经网络

B、递归神经网络

C、残差网络

D、xgboost算法

答案：D

解析：xgboost算法属于决策树

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近年来，人工智能（AI）开启了新一轮高速发展，其正逐渐从浅层学习到多
层次学习发展。

解析：近年来，人工智能（AI）开启了新一轮高速发展，其正逐渐从浅层学习到深度学习发展。

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图像识别是以图像的主要（)为基础的。

A. 元素

B. 像素

C. 特征

D. 部件

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A. 教育部

B. 科技部

C. 工业和信息化部

D. 商务部

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隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法正确的是( )

A. 评估—前向后向算法

B. 解码—维特比算法

C. 学习—Baum-Welch 算法

D. 学习—前向后向算法

点击查看答案

有统计显示，在未来，非结构化数据的占比将达到（）以上。

A. 0.6

B. 0.7

C. 0.8

D. 0.9

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混合高斯分布通过使用多个高斯分布的线性组合来实现聚类

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调控领域知识图谱能模拟调度员完成事务性、重复性的工作，主动提示电网运行风险和调度待办事务，自动形成电网优化运行建议。

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对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是（）

A. 软间隔

B. 硬间隔

C. 核函数

D. 以上选项均不正确

解析：对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是核函数

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ResNet-50:depth=[3,4,6,3]代表（）

A. C3有3个残差块

B. C4有4个残差块

C. C5有4个残差块

D. C2有3个残差块

解析：ResNet-50:depth=[3,4,6,3]代表C2有3个残差块

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神经网络感知机只有()神经元进行激活函数处理，即只拥有一层功能神经元。

A. 输出层

B. 输入层

C. 感知层

D. 网络层

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