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为了更好的了解需要分析的时间序列，时间序列分析通常从绘制时间序列的()开始。

A、回归曲线

B、散点图

C、分布图

D、线性关系

答案：B

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新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以（）为核心，以数据和硬件为基础，以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点

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已知f=exsiny，则▽f等于（）。

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元宇宙电力系统建设在短期内基于()实现海量数据的深度挖掘与同步分析，使数据全面接入，实现跨专业数据互通，打破专业数据壁垒，最终将电力数据在各行各业应用，形成各种行业广泛参与的运营模式。

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关于数据发掘，下列说法正确的是。

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（）是一切AI模型的基础，完善数据的基础设施建设对于AI项目开发至关重要。

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以下选项中，不是Python中文件操作的相关函数是（）

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领域型知识图谱的构建过程主要包含哪几个部分

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表达式 3 and not 5 的值为_______。

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人工智能领域通常所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行（)

常用的机器学习算法，可使用哪些开发包（）

题目内容

(

单选题

)

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计算机知识技术题库

为了更好的了解需要分析的时间序列，时间序列分析通常从绘制时间序列的()开始。

A、回归曲线

B、散点图

C、分布图

D、线性关系

答案：B

相关题目

A. 软件

B. 算力

C. 云平台

D. 算法

解析：新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以算法为核心，以数据和硬件为基础，以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点

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已知f=exsiny，则▽f等于（）。

A. exsiny+excosy

B. exsinyex+exsinyey

C. exsinyex+excosyey

D. excosyex+excosyey

解析：梯度概念

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A. 大数据技术

B. 物联网技术

C. 数据挖掘技术

D. 人工智能技术

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关于数据发掘，下列说法正确的是。

A. 数据挖掘的成功经常依赖于数据挖掘工具的选择

B. 虽然数据可视化具有很明显的吸引力，高维数据上的图形挖掘却不能够很轻易地完成

C. 主成分分析能在不明显丢失信息的情况下降低数据维度

D. 数据挖掘就是从处理过后的数据中进行知识提取

解析：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取出蕴涵在其中的，人们事先不知道的，但是具有潜在有用性的信息和知识的过程。并非是从处理后的数据提取知识，D项错误，其他选项正确，答案ABC

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（）是一切AI模型的基础，完善数据的基础设施建设对于AI项目开发至关重要。

A. 算法

B. 算力

C. 程序

D. 数据

解析：数据是一切AI模型的基础，完善数据的基础设施建设对于AI项目开发至关重要。

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以下选项中，不是Python中文件操作的相关函数是（）

A. open ()

B. load ()

C. read ()

D. write ()

解析：本题主要考查Python文件操作函数。open ()是文件打开函数，read () 、write ()是文件读写函数；json.load()用于从json文件中读取数据，故本题选B选项

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领域型知识图谱的构建过程主要包含哪几个部分

A. 知识融合

B. 本体构建

C. 知识抽取

D. 知识存储

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表达式 3 and not 5 的值为_______。

A. false

B. 3

C. true

D. 2

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人工智能领域通常所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行（)

A. 分类和计算

B. 清洗和处理

C. 辨识和分类

D. 存储和利用

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常用的机器学习算法，可使用哪些开发包（）

A. sklearn

B. xgboost

C. lightgbm

D. numpy

解析：见算法解析

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