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表达式 int(＇101＇,2) 的值为______。

A、5

B、6

C、10

D、3

答案：A

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神经元之间的每个连接都有（）权重。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ea78-c021-5dd340f22419.html
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在高斯混合分布中，其隐变量的含义是：
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3790-c021-5dd340f22424.html
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专家系统的推理机的最基本的方式是 。
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基本单位是字节（Byte）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22404.html
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在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f22413.html
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以下哪一个不属于人脸识别技术?
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根据技术架构不同，人工智能芯片可分为（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f22416.html
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边缘分布（Marginal Distribution）指在概率论和统计学的多维随机变量中，只包含其中（）的概率分布。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22400.html
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C(B|A)表示于规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的
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FasterRCNN模型相比于FastR-CNN模型，算法的改进主要体现在（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cb88-c021-5dd340f22404.html
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单选题
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表达式 int(＇101＇,2) 的值为______。

A、5

B、6

C、10

D、3

答案：A

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神经元之间的每个连接都有（）权重。

A. 一个

B. 两个

C. 多个

D. 无

解析：神经元之间的每个连接都有一个权重。

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在高斯混合分布中，其隐变量的含义是：

A. 表示高斯分布的方差

B. 表示高斯分布的均值

C. 表示数据分布的概率

D. 表示数据从某个高斯分布中产生

解析：首选依赖GMM的某个高斯分量的系数概率（因为系数取值在0~1之间，因此可以看做是一个概率取值）选择到这个高斯分量，然后根据这个被选择的高斯分量生成观测数据。然后隐变量就是某个高斯分量是否被选中：选中就为1，否则为0。

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专家系统的推理机的最基本的方式是 。

A. 直接推理和间接推理

B. 正向推理和反向推理

C. 逻辑推理和非逻辑推理

D. 准确推理和模糊推理

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基本单位是字节（Byte）

解析：字节是最基本的单位，其上是字等

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在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)

A. neg_mean_absolute_error，高

B. mean_absolute_error，高

C. mean_absolute_error，低

D. neg_mean_absolute_error，低

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f22413.html
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以下哪一个不属于人脸识别技术?

A. 人脸搜索

B. 人脸比对

C. 人脸检测

D. 翻拍识别

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根据技术架构不同，人工智能芯片可分为（）

A. 通用类芯片（比如CPU和GPU）

B. 基于FPGA的半定制化芯片

C. 全定制化ASIC芯片

D. 类脑计算芯片

解析：基础概念

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边缘分布（Marginal Distribution）指在概率论和统计学的多维随机变量中，只包含其中（）的概率分布。

A. 单一变量

B. 部分变量

C. 全部变量

D. 边缘变量

解析：边缘分布（Marginal Distribution）指在概率论和统计学的多维随机变量中，只包含其中部分变量的概率分布。

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C(B|A)表示于规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的

A. 可信度

B. 信度

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FasterRCNN模型相比于FastR-CNN模型，算法的改进主要体现在（）

A. 提出候选框生成网络，取代了SelectiveSearch

B. 在RPN与最终输出的两个阶段，将分类损失和框回归损失进行联合后对网络进行优化

C. 采用ROIpooling层，加速特征提取过程

D. 将CNN提取到的特征送入SVM进行分类

解析：见算法解析

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