A、命名实体识别
B、实体链接
C、关系抽取
D、词性标注
答案：D
解析：知识图谱构建的不太利用词性标注
A、命名实体识别
B、实体链接
C、关系抽取
D、词性标注
答案：D
解析：知识图谱构建的不太利用词性标注
A. 卷积层
B. 池化层
C. 反馈层
D. 全连接层
解析：卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层。通过堆叠这些层结构形成一个卷积神经网络。
A. P的绝对值
B. 给P赋值为它的负数
C. P=0
D. P等于它的负数
A. 功率
B. 路径代价
C. 算法
D. 完备性
解析：可以使得图像的尺寸维持原大小
A. 最小
B. 最快
C. 最大
D. 最明显
解析：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
A. 语言
B. 词汇
C. 逻辑
D. 语法
解析：国际标准分类中，人工智能技术涉及到信息技术应用、信息技术(IT)综合、工业自动化系统、信息技术用语言、词汇、网络
A. 当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理。
B. 混合模型比K均值或模糊均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布。
C. 混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
D. 混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
A. 当前属性集为空,无法划分
B. 当前结点包含的样本全属于同一类别,无需划分
C. 所有样本在所有属性上取值相同,无法划分
D. 当前结点包含的样本集合为空,不能划分
解析：见算法解析
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
