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以下关于人工智能系统架构的表述,不正确的是

A、人工智能分为应用层、技术层、基础层

B、数据处理一般都是在应用层完成

C、应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合

D、基础层提供计算能力和数据资源

答案:B

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Docker 三个架构组件包括 Docker 客户端、主机和注册表
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22404.html
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通过数字化建模和建设虚拟设施,将电力信息纳入到元宇宙电力系统体系中,通过智能感知和数据采集补充完善()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1958-c021-5dd340f22411.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22406.html
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ONE-HOT-ENCODING 可用于什么特征处理
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22418.html
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查准率和查全率是一对()的度量
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22418.html
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近年来,人工智能(AI)开启了新一轮高速发展,其正逐渐从从单体智能向群体智能、自主协同智能发展。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2ff-0140-c021-5dd340f2241b.html
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语音是一种典型的()数据。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d6f0-c021-5dd340f22419.html
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Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22417.html
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留出法直接将数据集划分为()个互斥的集合
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22415.html
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在长度为n的顺序表中查找一个元素,假设需要查找的元素有一半的机会在表中,并且如果元素在表中,则出现在表中每个位置上的可能性是相同的。则在平均情况下需要比较的次数大约为
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-33a8-c021-5dd340f2241b.html
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单选题
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计算机知识技术题库

以下关于人工智能系统架构的表述,不正确的是

A、人工智能分为应用层、技术层、基础层

B、数据处理一般都是在应用层完成

C、应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合

D、基础层提供计算能力和数据资源

答案:B

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相关题目
Docker 三个架构组件包括 Docker 客户端、主机和注册表

解析:解析:三个架构组件包括 Docker 客户端、主机和注册表。

Docker 客户端:该组件执行构建和运行操作以与 Docker 主机通信。

Docker 主机:该组件包含 Docker 守护程序、Docker 镜像和 Docker 容器。守护进程建立到 Docker Registry 的连接。

Docker Registry:该组件存储 Docker 镜像。它可以是公共注册表,例如 Docker Hub 或 Docker Cloud,也可以是私有注册表。

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通过数字化建模和建设虚拟设施,将电力信息纳入到元宇宙电力系统体系中,通过智能感知和数据采集补充完善()。

A. 数据中心

B. 设备中心

C. 制造中心

D. 智能中心

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1958-c021-5dd340f22411.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

A. ①②

B. ②③④

C. ①②④

D. ①②③④

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22406.html
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ONE-HOT-ENCODING 可用于什么特征处理

A. 类别型特征

B. 有序性特征

C. 数值型特征

D. 字符串型特征

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22418.html
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查准率和查全率是一对()的度量

A. 相容

B. 相等

C. 矛盾

D. 包含

解析:查准率和查全率是一对矛盾的度量.一般来说,查准率高时,查全率往往偏低;而查全率高时,查准率往往偏低

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近年来,人工智能(AI)开启了新一轮高速发展,其正逐渐从从单体智能向群体智能、自主协同智能发展。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2ff-0140-c021-5dd340f2241b.html
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语音是一种典型的()数据。

A. 无结构无序列

B. 有结构序列

C. 无结构序列

D. 有结构无序列

解析:语音是一种典型的无结构序列数据。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d6f0-c021-5dd340f22419.html
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Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22417.html
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留出法直接将数据集划分为()个互斥的集合

A. 一

B. 二

C. 三

D. 四

解析:留出法直接将数据集划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集,另一个作为测试集,在训练集上训练出模型后,用测试集来评估其测试误差,作为对泛化误差的估计

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在长度为n的顺序表中查找一个元素,假设需要查找的元素有一半的机会在表中,并且如果元素在表中,则出现在表中每个位置上的可能性是相同的。则在平均情况下需要比较的次数大约为

A. 3n/4

B. n

C. n/2

D. n/4

解析:因为需要查找的元素有一半机会在表中,所以二分之--的情况下平均比较次数为n/2,另二分之一的情况下平均比较次数为n。总的平均比较次数为(n/2+n)/2=3n/4。

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