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下面关于机器学习的理解正确的是（）

A、非监督学习的样本数据是要求带标签的

B、监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签

C、强化学习以输入数据作为对模型的反馈

D、卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据

答案：BCD

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下列神经网络的组织特性描述错误的是(___)

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关于语音识别服务中的一句话识别指的是，
用于短语音的同步识别。一次性上传整个
音频，响应中即返回识别结果。

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从时空性来看，元宇宙是一个空间维度上（）而时间维度上（）的数字世界。

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下列关于K-Means聚类说法错误的是（）

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时序预测回归预测一样，也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同

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以下哪种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构（）

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AI平台的训练环境应该包括

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在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()

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当Y=2时，X=1的边缘分布律是多少？

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语音识别中，最简单的是特定人、小词汇量、孤立词的语音识别。

题目内容

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多选题

)

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计算机知识技术题库

下面关于机器学习的理解正确的是（）

A、非监督学习的样本数据是要求带标签的

B、监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签

C、强化学习以输入数据作为对模型的反馈

D、卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据

答案：BCD

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下列神经网络的组织特性描述错误的是(___)

A. 可以模拟生物神经系统

B. 面向真实世界物体

C. 面向仿真环境物体

D. 作出交互反应

解析：见算法解析

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关于语音识别服务中的一句话识别指的是，
用于短语音的同步识别。一次性上传整个
音频，响应中即返回识别结果。

A. true

B. false

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从时空性来看，元宇宙是一个空间维度上（）而时间维度上（）的数字世界。

A. 虚拟，虚拟

B. 虚拟，真实

C. 真实，虚拟

D. 真实，真实

解析：从时空性来看，元宇宙是一个空间维度上虚拟而时间维度上真实的数字世界（百科）

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下列关于K-Means聚类说法错误的是（）

A. 聚类的簇个数会由模型自动给出

B. 可以使用多组随机的初始中心点进行计算

C. 聚类前应当进行维度分析

D. 聚类前应当进行数据标准化

解析：聚类的簇个数由人为确定。

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时序预测回归预测一样，也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同

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以下哪种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构（）

A. LeNet

B. AlexNet

C. GoogLeNet

D. ResNets

解析：ResNets（Residual Networks）残差网络；LeNet是最早的卷积神经网络结构，AlexNet首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等技术，GoogLeNet加入Inception网络结构来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构，后三种网络都没有用到残差网络结构

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AI平台的训练环境应该包括

A. 数据预处理

B. 特征工程

C. 算法调用

D. 参数调优

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在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()

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当Y=2时，X=1的边缘分布律是多少？

A. 03月05日

B. 01月05日