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在循环语句中,_______语句的作用是提前进入下一次循环。

A、break

B、continue

C、return

D、pass

答案:B

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二分类问题使用(___)检验。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3790-c021-5dd340f22414.html
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迁移学习和对抗生成网络,能减少对昂贵标注样本的依赖
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f2242e.html
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树剪枝阶段。构造过程得到的并不是最简单、紧凑的决策树,因为许多分枝反映的可能是训练数据中的噪声或孤立点。树剪枝过程主要检测和去掉这种分枝,以提高对未知数据集进行分类时的准确性。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f2242b.html
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我国人工智能三步走战略,其中第一步,()人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f22401.html
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1997年5月12日,轰动全球的人机大战中,“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫,这是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e588-c021-5dd340f22405.html
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在卷积神经网络中,要求输入尺寸必须固定的层是?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e2a8-c021-5dd340f22416.html
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机器学习的要素有哪些?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2ce0-c021-5dd340f2240f.html
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关于级联相关网络描述错误的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22420.html
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基于深度学习的目标检测技术中,单阶段模型和双阶段模型的主要区别在于,是否检测候选区域
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f970-c021-5dd340f2242a.html
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Inception块的设计思想:多通路(multi-path)设计形式,使用不同大小的卷积核提取图像特征,并附加最大池化操作,将这四个输出层沿着通道这一维度进行拼接。最终输出特征图将包含不同大小的卷积核提取到的特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f2242b.html
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单选题
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在循环语句中,_______语句的作用是提前进入下一次循环。

A、break

B、continue

C、return

D、pass

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二分类问题使用(___)检验。

A. 二项检验

B. t检验

C. 交叉验证t检验

D. McNemar检验

解析:数学基础

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https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f2242e.html
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我国人工智能三步走战略,其中第一步,()人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点

A. 到2035年

B. 到2030年

C. 到2025年

D. 到2020年

解析:我国人工智能三步走战略,其中第一步,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点

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1997年5月12日,轰动全球的人机大战中,“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫,这是()。

A. 人工思维

B. 机器思维

C. 人工智能

D. 机器智能

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在卷积神经网络中,要求输入尺寸必须固定的层是?()

A. 卷积层

B. 全连接层

C. 池化层

D. 以上都不是

解析:在卷积神经网络中,全连接层要求输入尺寸必须固定

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机器学习的要素有哪些?

A. 一致性假设

B. 样本空间划分

C. 泛化能力

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关于级联相关网络描述错误的是

A. 属于结构自适应网络,网络结构也是其优化目标

B. 主要成分为级联、相关、归约

C. 无需设置网络层数、隐层神经元数目

D. 训练速度快,但数据较小时容易陷入过拟合

解析:级联相关网络有两个主要成分“级联”和“相关”级联是指建立层次连接的层级结构,在开始训练时,网络只有输入层和输出层,处于最小拓扑结构;随着训练的进行,新的隐层神经元逐渐加入,从而创建起层级结构,当新的隐层神经元加入时,其输入端连接权值是冻结固定的相关是指通过最大化新神经元的输出与网络误差之间的相关性来训练相关的参数

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Inception块的设计思想:多通路(multi-path)设计形式,使用不同大小的卷积核提取图像特征,并附加最大池化操作,将这四个输出层沿着通道这一维度进行拼接。最终输出特征图将包含不同大小的卷积核提取到的特征

解析:正确

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