A、轨迹跟踪
B、决策树
C、数据挖掘
D、K近邻算法
答案：B
解析：轨迹跟踪又称为前轮反馈控制法（Front wheel feedback)，核心在于基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。符合题意的为B项决策树。答案选B
A、轨迹跟踪
B、决策树
C、数据挖掘
D、K近邻算法
答案：B
解析：轨迹跟踪又称为前轮反馈控制法（Front wheel feedback)，核心在于基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。符合题意的为B项决策树。答案选B
解析：如果从结构上划分，智能传感器可以分为集成式、混合式和模块式。
A. LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸
B. LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的，即训练过程中记住重要信息
C. 与RNN相比，LSTM中引入更多参数，所以其训练周期更久
D. LSTM中使用Sigmoid实现门限控制，而用TanH实现数据处理
A. 前序序列
B. 中序序列
C. 后序序列
D. 以上说法均不正确
解析：所有结点值均大于左子树的所有结点，且小于右子树所有结点，若想该二叉树遍历序列有序（数值从小到大）则需要首先遍历左子树，然后访问根节点，最后遍历右子树。这样的遍历顺序符合中序序列。
A. 计算速度快
B. 节省空间
C. 无冗余
D. 高吞吐量
A. 回归树
B. 分类树
C. 交叉树
D. 森林
解析：见算法解析
A. 置信度
B. 对比度
C. mAP
D. 分辨率
解析：mAP表示算法处理每张照片时间。
A. end
B. stop
C. kill
D. free
A. 生成模型
B. 对抗模型
C. 判别模型
D. 回归模型
解析：生成式对抗网络模块由生成模型和判别模型组成
