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以下关于人工智能系统架构的表述,不正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1080-c021-5dd340f2240c.html
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随着()在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面面。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1570-c021-5dd340f2241d.html
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以下哪些网络结构具有反馈连接功能,即将前一层的输出和当前层自身作为输入()
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在以下不同的场景中,使用的分析方法不正确的有()。
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()一个松弛问题的最优解的耗散是原问题的一个可采纳的启发式。
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深度学习的应用有()
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数组很重要,因为它可以使我们不用编写()即可对数据执行批量运算,这通常叫做()。
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LSTM是一个非常经典的面向序列的模型,可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模,是一种循环神经网络。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f22431.html
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以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1468-c021-5dd340f22401.html
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人工智能特指使用机器代替人类实现()等功能,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f2240e.html
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Python字典中的“键”不允许重复

答案:A

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相关题目
以下关于人工智能系统架构的表述,不正确的是

A. 人工智能分为应用层、技术层、基础层

B. 数据处理一般都是在应用层完成

C. 应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合

D. 基础层提供计算能力和数据资源

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1080-c021-5dd340f2240c.html
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随着()在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面面。

A. 强化学习

B. 深度学习

C. 监督学习

D. 无监督学习

解析:随着深度学习在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面 面

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1570-c021-5dd340f2241d.html
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以下哪些网络结构具有反馈连接功能,即将前一层的输出和当前层自身作为输入()

A. 循环神经网络

B. 卷积神经网络

C. LSTM网络

D. 多层感知机

解析:LSTM是循环神经网络的一种,循环神经网络的输入是前一层的输出和当前层自身

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-b800-c021-5dd340f22402.html
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在以下不同的场景中,使用的分析方法不正确的有()。

A. 根据商家最近一年的经营及服务数据,用聚类算法判断出天猫商家在各自主营类目下所属的商家层级

B. 根据商家近几年的成交数据,用聚类算法拟合出用户未来一个月可能的消费金额公式

C. 用关联规则算法分析出购买了汽车坐垫的买家,是否适合推荐汽车脚垫

D. 根据用户最近购买的商品信息,用决策树算法识别出淘宝买家可能是男还是女

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f2242a.html
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()一个松弛问题的最优解的耗散是原问题的一个可采纳的启发式。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f1a0-c021-5dd340f2241c.html
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深度学习的应用有()

A. 自动驾驶

B. 人脸识别

C. 语音识别

D. 机器自动化

解析:主要应用

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数组很重要,因为它可以使我们不用编写()即可对数据执行批量运算,这通常叫做()。

A. 标量化

B. 表达式

C. 循环

D. 矢量化

解析:见函数库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-a860-c021-5dd340f2240d.html
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LSTM是一个非常经典的面向序列的模型,可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模,是一种循环神经网络。

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f22431.html
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以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型()

A. Word2Vec

B. RNN

C. XLNet

D. LSTM

解析:XLNet是自然语言处理后Bert时代的预训练模型

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1468-c021-5dd340f22401.html
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人工智能特指使用机器代替人类实现()等功能,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟

A. 认知

B. 识别

C. 分析

D. 决策

解析:基础概念

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f2240e.html
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