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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

答案:A

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np.ones不可以创建全为1的数组
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22400.html
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在CNN训练中,除了卷积偏置bias需要学习更新以外,()也是学习跟新的重要内容
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同一个列表对象中所有元素必须为相同类型
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下列关于 Docker 的说法正确的是( )
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当前主流人工智能算法框架所支持的开发语言相同
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下列既可以用于分类,又可以用于回归的机器学习算法有:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c3b8-c021-5dd340f22415.html
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对向量组α1,α2,α3,α4,如果其中任意两个向量都线性无关,则α1,α2,α3,α4线性无关。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f2242e.html
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计算智能的主要内容包括() 
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()模型是一种生成式有向图模型,主要用于处理离散型的数据,在信息检索、自然语言处理等领域有广泛应用。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22413.html
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当前人工智能算力持续突破,面向训练用和推断用的芯片仍在快速推进,基于()的训练芯片持续增多。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f22419.html
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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

答案:A

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np.ones不可以创建全为1的数组

解析:np.ones可以创建全为1的数组

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22400.html
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在CNN训练中,除了卷积偏置bias需要学习更新以外,()也是学习跟新的重要内容

A. learning_rate

B. step

C. weight

D. padding

解析:在CNN训练中,除了卷积偏置bias需要学习更新以外,weight也是学习跟新的重要内容

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ea78-c021-5dd340f22423.html
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同一个列表对象中所有元素必须为相同类型
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下列关于 Docker 的说法正确的是( )

A. Docker 采用经多次小变更积攒到一起,一次提交进镜像的方式

B. Docker 容器不可以脱离底层硬件,随时随地获取应用资源

C. 可以在一台主机上创建轻量级的、可移植的、自给自足的容器

D. 通过容器打包应用程序进入镜像,增加了工作量,使工作更繁琐

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-27f0-c021-5dd340f22421.html
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当前主流人工智能算法框架所支持的开发语言相同
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22437.html
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下列既可以用于分类,又可以用于回归的机器学习算法有:

A. k近邻

B. 逻辑回归

C. 决策树

D. 线性回归

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c3b8-c021-5dd340f22415.html
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对向量组α1,α2,α3,α4,如果其中任意两个向量都线性无关,则α1,α2,α3,α4线性无关。

解析:向量组线性无关的充要条件是其中任一部分向量组都线性无关

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f2242e.html
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计算智能的主要内容包括() 

A. 神经计算

B. 进化计算

C. 免疫计算

D. 蚁群算法

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cb88-c021-5dd340f2240f.html
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()模型是一种生成式有向图模型,主要用于处理离散型的数据,在信息检索、自然语言处理等领域有广泛应用。

A. 信息模型

B. 语言模型

C. 话题模型

D. 数据模型

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22413.html
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当前人工智能算力持续突破,面向训练用和推断用的芯片仍在快速推进,基于()的训练芯片持续增多。

A. CPU

B. GPU

C. FPGA

D. 5G通讯

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f22419.html
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