人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能
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（ ）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。
A. 文本识别
B. 机器翻译
C. 文本分类
D. 问答系统
解析：文本分类”是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。文本分类用电脑对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记；它根据一个已被标注的训练文档集合，找到文档特征和文档类别间的关系模型，然后利用这种关系模型对新的文档进行类别判断。答案选C
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pyhon中，= [1,2,3.4,5]，切片时如果要取[2,3.4]，正确的选项是（ ）
A. a[1:-1]
B. a[1:4]
C. a[-2:]
D. a[::2]
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知识图谱利用机器学习和信息抽取技术自动获取Web上的信息构建知识库，并更关注（）技术，如华盛顿大学图灵中心的Knowh All。
A. 知识清洗
B. 知识融合
C. 知识表示
D. 知识存储
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人工智能平台功能应包括：（）。
A. 样本库
B. 数据库
C. 模型库
D. 训练运行平台
解析：主要应用
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现代神经网络常用的模块，包括哪些（）
A. 多分枝结构
B. 残差连接
C. BatchNormalization
D. SigMoid激活函数
解析：见算法解析
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假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是
A. 模型分类的召回率不变
B. 模型分类的召回率会升高
C. 模型分类准确率会升高或不变
D. 模型分类准确率降低
解析：准确率：即预测结果正确的百分比。精确率（查准率）：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查得准）。召回率（查全率）：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全，对正样本的区分能力。F-score：在实践中，我们定义了新的指标去“综合”这两个指标。具体的定义如公式（3），从数学上来看，它其实是查准率与查全率的调和平均数。对于二元分类问题，F-score 综合考虑了预测结果的查准率和查全率，是一个比较好的评估指标。
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传统的IT产品的开发遵循的原则是()。
A. 三分技术、七分管理、十二分数据
B. 三分数据、七分智慧、十二分体验
C. 三分技术、五分管理、十一分数据
D. 三分数据、五分管理、十一分体验
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vi的三种工作模式是（）
A. 编辑模式
B. 插入模式
C. 命令模式
D. 检查模式
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在人工智能当中,图像、语音、手势等识别被认为是()的层次;而问题求解、创作、推理预测被认为是()的层次。
A. 感知智能;认知智能
B. 认知智能;感知智能
C. 感知智能;感知智能
D. 认知智能;认知智能
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