A、人脸识别
B、专家系统
C、图像理解
D、分布式计算
答案：ABC
A、人脸识别
B、专家系统
C、图像理解
D、分布式计算
答案：ABC
A. pytorch
B. numpy
C. pyecharts
D. json
解析：数据分析与数据可视化密不可分，在python中，pyecharts是常用数据可视化工具。
A. 特征稠密
B. 特征稀疏
C. 词之间相互独立，没有顺序关系
D. 不能表征词与词之间的关系，one-hot之间正交
解析：见算法解析
A. 一年级
B. 二年级
C. 三年级
D. 四年级
A. 数据
B. 设备
C. 计算机
D. 技术
A. YOLOv3
B. YOLOv2
C. RCNN
D. fastRCNN
解析：见算法解析
解析：EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计.
A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B. 增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C. 减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D. 减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
A. 通用性
B. 准确性
C. 稳定性
D. 确定性
解析：人工智能系统稳定性技术重点逐步从数字域扩展到物理域。
