A、强人工智能
B、泛人工智能
C、弱人工智能
D、超人工智能
答案：ACD
解析：基础概念理解
A、强人工智能
B、泛人工智能
C、弱人工智能
D、超人工智能
答案：ACD
解析：基础概念理解
A. 音韵
B. 语法
C. 逻辑
D. 结构
A. 最小最大损失准则
B. 最小误判概率准则
C. 最小损失准则
D. N-P判决
A. 核函数的选择
B. 核函数的参数
C. 软间隔参数C
D. 以上都有
A. 网格结构
B. 数组结构
C. 序列结构
D. 表格结构
解析：循环神经网络(recurrent neural network，RNN)，是一种用于处理具有类似( )的数据的神经网络。
解析：卷积核的大小是一个超参数(hyperparameter)，也就意味着改变它既有可能提高亦有可能降低模型的表现。
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
A. Docker支持在Windows、Linux、MacOS等系统上安装
B. CentOS安装Docker有两种方式：一，curl获取脚本安装，另外是yum仓库安装。
C. Docker服务端和客户端必须运行在一台机器上
D. 可通过docker version命令参看Docker版本信息
解析：正确
A. 到目标结点的耗散是一个可采纳启发式
B. 到目标结点的耗散可任意选择
C. 不存在求解问题的最优的a*搜索算法
D. 以上描述都不对
