A、变量代换
B、离散化
C、聚集
D、估计遗漏值
答案：D
解析：数据预处理工作中的几个关键主题探讨：聚集、抽样、降维、离散化、变量变换等
A、变量代换
B、离散化
C、聚集
D、估计遗漏值
答案：D
解析：数据预处理工作中的几个关键主题探讨：聚集、抽样、降维、离散化、变量变换等
解析：产生式的基本形式是P->Q
A. 在语料中训练一个由词到向量（word 2 vector）的模型来对文本中呈现的上下文语境进行学习
B. 训练一个词包模型（a bag of words model）来对文本中的词的发生率（occurrence）进行学习
C. 创建一个文献检索词矩阵（document-term matrix）并且对每一个文本应用余弦相似性
D. 上述所有方法均可
A. 整车的智能营销
B. 驾驶辅助系统
C. 零部件的预测维修
D. 数据驱动的产品优化
解析：驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。
A. 技术驱动
B. 数据驱动
C. 算法驱动
D. 设备驱动
A. Key-Value
B. Key-Document
C. Key-Column
D. 图存储
A. 数据总线
B. 地址总线
C. 网络总线
D. 控制总线
A. 人工智能产业
B. 数字经济
C. 实业经济
D. 社会主义
解析：中国《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035远景目标纲要的建议》指出，要瞄准人工智能等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性重大科技项目，推动数字经济健康发展。
A. 广度优先搜索
B. 深度优先搜索
C. 有界深度优先搜索
D. 启发式搜索
解析：广度优先搜索会根据离起点的距离，按照从近到远的顺序对各节点进行搜索。而深度优先搜索会沿着一条路径不断往下搜索直到不能再继续为止，然后再折返，开始搜索下一条路径。广度优先搜索可以找出节点的最短路径，即可以解决最短路径问题。有界深度优先搜索为了解决深度有限搜索误入无穷分支，定出一个深度界限，在找寻达到这一深度界限而且还没有找到目标时，即返回重找。启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的，可以消除组合爆炸，并得到令人能接受的解(通常并不一定是最佳解)。所以如果存在最优解，广度优先搜索必然可以得到最优解，答案选A
