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在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。

A、帧-状态-音素-单词

B、帧-音素-状态-单词

C、音素-帧-状态-单词

D、帧-音素-单词-状态

答案：A

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机器可以不要通过学习就可以模仿梵高的画风。

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Self-OrganizingFeatureMap(SOFM)神经网络可用于聚类。（）

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关于SecondaryNameNode下面哪项是正确的()。

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人脸识别还不具备活体检测能力

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下面对人类智能和机器智能的描述哪一句是不正确的

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以下哪一种分布是二维随机变量的分布()。

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可以用随机梯度下降法求解参数的模型分别有（）

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深度学习是当前人工智能领域最受关注的方法，在各类（）和（）学习任务上获得了巨大成功，超越了传统机器学习算法。

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以下哪一个不属于人脸识别技术?

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为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行。现在有一个任务数组T=[1,2,3,4,5]，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数，且每秒都有新增任务，直到数结束。假设GPU最多一次执行N=3个任务，一次执行耗时1秒，在保证GPU尽量不空闲的情况下，一个GPU最少需要多长时间执行完成？

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在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。

A、帧-状态-音素-单词

B、帧-音素-状态-单词

C、音素-帧-状态-单词

D、帧-音素-单词-状态

答案：A

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机器可以不要通过学习就可以模仿梵高的画风。

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Self-OrganizingFeatureMap(SOFM)神经网络可用于聚类。（）

点击查看答案

关于SecondaryNameNode下面哪项是正确的()。

A. 它是NameNode的热备

B. 它对内存没有要求

C. 它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间

D. SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点

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人脸识别还不具备活体检测能力

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下面对人类智能和机器智能的描述哪一句是不正确的

A. 人类智能能够自我学习，机器智能大多是依靠数据和规则驱动

B. 人类智能具有自适应特点，机器智能则大多是“依葫芦画瓢”

C. 人类智能和机器智能均具备常识，因此能够进行常识性推理

D. 人类智能具备直觉和顿悟能力，机器智能很难具备这样的能力

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以下哪一种分布是二维随机变量的分布()。

A. 正态分布

B. 二项分布

C. 边缘分布

D. 指数分布

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可以用随机梯度下降法求解参数的模型分别有（）

A. 线性回归

B. 卷积神经网络

C. 循环神经网络

D. LSTM

解析：见算法解析

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深度学习是当前人工智能领域最受关注的方法，在各类（）和（）学习任务上获得了巨大成功，超越了传统机器学习算法。

A. 监督

B. 非监督

C. 识别

D. 检测

解析：主要应用

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以下哪一个不属于人脸识别技术?

A. 人脸搜索

B. 人脸比对

C. 人脸检测

D. 翻拍识别

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A.
5秒

B. 6秒

C. 7秒

D. 8秒

解析：如果本次任务大于了GPU最多一次执行的任务数3，那么就得将这次任务交给下一次的任务处理，前三组任务都没有遗留，第四组任务剩余了4-3=1个任务没处理，第五组任务剩余了1+5-3=3个任务没处理，这3个任务需第6秒处理完成。

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