A、每一张图片都是二值图片
B、每一张图片都是三通道图片
C、模型一次处理224张图片（batchsize为224）
D、以上选项均不正确
答案：B
解析：TensorFlow读入图片统一为三通道
A、每一张图片都是二值图片
B、每一张图片都是三通道图片
C、模型一次处理224张图片（batchsize为224）
D、以上选项均不正确
答案：B
解析：TensorFlow读入图片统一为三通道
A. 9
B. 10
C. 45
D. 90
解析：冒泡排序法:是一种最简单的交换类排序法，它是通过相邻数据元素的交换逐步将线性表变成有序。假设线性表的长度为n，若初始序列为"正序"序列，则只需进行一趟排序，在排序过程中进行n-1次关键字间的比较，且不移动记录;反之，若初始序列为"逆序"序列，则需进行n-1趟排序，需进行n(n-1)/2次比较，并作等数量级的记录移动。冒泡排序所需要的比较次数为n(n-1)/2，n的长度是10，也就是10*(10-1)/2=45。
A. FPGA
B. CPU
C. GPU
D. ASIC
A. 二项检验
B. t检验
C. 交叉验证t检验
D. 统计假设检验
解析：统计假设检验为我们进行学习器t性能比较提供了重要依据，基于假设检验结果我们可推断出，若在测试集上观察到学习器A比B好，则A的泛化性能是否在统计意义上优于B，以及这个结论的把握有多大
A. 28*23
B. 28*28
C. 29*29
D. 23*23
解析：正确
A. 后续检验
B. Friedman检验
C. 交叉验证t检验
D. McNemar检验
解析：见算法解析
A. 短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。
B. 长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究。
C. 人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。
D. 以上都是
解析：以上都是人工智能发展预测。
A. 分类
B. 回归
C. 聚类
D. 关联规则挖掘
A. 正向推理
B. 逆向推理
C. 双向推理
D. 简单推理
解析：产生式系统的推理包括正向、逆向、双向推理
