Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。 根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？
A. 仿射层
B. 卷积层
C. RNN层
D. 均不对
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下列哪部分不是专家系统的组成部分（）
A. 用户
B. 综合数据库
C. 推理机
D. 知识库
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从研究角度看，()是基于多层神经网络的，以海量数据为输入，发现规则自学习的方法。
A. 深度学习
B. 特征学习
C. 模式识别
D. 自动翻译
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以下不属于聚类算法的是（ ）。
A. K均值
B. SAN
C. Apriori
D. Jarvis-Patrik（JP）
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聚类分析的相异度矩阵是用于存储所有对象两两之间相异度的矩阵，为一个nn维的单模矩阵
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从产业链的角度来讲，人工智能分为三层，由基础层、过程层、应用层组成
解析：人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层
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在Python中，令cars=[＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]
运行cars.sort(reverse=True)后，cars的值为（）；运行sorted(cars,reverse=True)后，cars的值为（）
A. [＇bmw＇,＇audi＇,＇toyota＇,＇subaru＇]
B. [＇audi＇, ＇bmw＇, ＇subaru＇, ＇toyota＇]
C. [＇toyota＇,＇subaru＇,＇bmw＇,＇audi＇]
D. [＇subaru＇,＇toyota＇,＇audi＇,＇bmw＇]
解析：见函数库
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Python中声明一个列表，names=[＇jack＇,＇tom＇,＇tonney＇,＇superman＇,＇jay＇],想要打印最后一个元素，可以用（）。
A. print(names[-1])
B. print(names[0])
C. print(names[len(names)])
D. print(names[len(names)-1])
解析：见函数库
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linux操作系统是单任务、多用户操作系统。
解析：linux操作系统是多任务、多用户操作系统。
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近年来基于（）的“DeepFakes”（深度伪造）技术应用，使得“换脸”虚假视频的制作门槛不断降低，大量深度伪造数据内容开始涌现。
A. GAN
B. lstm
C. rnn
D. cnn
解析：近年来基于GAN的“DeepFakes”（深度伪造）技术应用，使得“换脸”虚假视频的制作门槛不断降低，大量深度伪造数据内容开始涌现。
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