A、召回率
B、混淆矩阵
C、均方误差
D、准确率
答案：C
A、召回率
B、混淆矩阵
C、均方误差
D、准确率
答案：C
A. 直推学习
B. 纯半监督学习
C. 主动学习
D. 图半监督学习
解析：见算法解析
A. JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。
B. JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。
C. JP聚类是基于SNN相似度的概念。
D. JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
A. 序列化
B. 剪枝
C. 去重
D. 重组
解析：见算法解析
A. 问答（QA）系统的想法是直接从文档、对话、在线搜索和其他地方提取信息，以满足用户的信息需求。QA系统不是让用户阅读整个文档，而是更喜欢简短而简洁的答案。
B. QA系统相对独立很难与其他NLP系统结合使用，现有QA系统只能处理对文本文档的搜索，尚且无法从图片集合中提取信息。
C. 大多数NLP问题都可以被视为一个问题回答问题。范例很简单：我们发出查询指令，机器提供响应。通过阅读文档或一组指令，智能系统应该能够回答各种各样的问题。
D. 强大的深度学习架构（称为动态内存网络（DMN））已针对QA问题进行了专门开发和优化。给定输入序列（知识）和问题的训练集，它可以形成情节记忆，并使用它们来产生相关答案。
解析：删除
A. 采集
B. 脱敏
C. 归约
D. 分解处理
A. rpm -qc rpm1
B. rpm -Vc rpm1
C. rpm --config rpm1
D. rpm -qa --config rpm1
解析：解析：rpm 命令是 RPM 软件包的管理工具。rpm 原本是 Red Hat Linux 发行版专门用来管理 Linux 各项套件的程序，由于它遵循 GPL 规则且功能强大方便，因而广受欢迎。逐渐受到其他发行版的采用。RPM 套件管理方式的出现，让 Linux 易于安装，升级，间接提升了 Linux 的适用度。
解析：正确
A. var=var.to("cuda:0")、var=var.to("cuda:1")@var=var.to("cuda:1")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")
B. var=var.to("cuda:1")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")
C. var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")@var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")
D. var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")
解析：在pytorch中，cuda()实现数据到GPU转移。
A. 深度学习
B. 人工智能
C. 机器学习
D. 神经网络
解析：习近平总书记多次作出重要指示，强调“要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能”。
A. 正确
B. 错误
解析：在人工智能的整个发展过程中，不同学科背景的研究人员对人工智能有不同的理解，因此也产生了三大人工智能学派。传统的人工智能被称为符号主义学派，符号主义主要研究的是基于逻辑推理的智能模拟方法；而一些人则认为可通过模拟大脑的神经网络结构来实现，即连接主义学派；此外还有人认为可以从生物体与环境互动的模式中寻找答案，被称为行为主义学派。符号主义又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，连接主义又被称为仿生学派或生理学派，行为主义又称为进化主义和控制论学派。正确
