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逻辑运算符的运算优先级低于算术运算符 的运算优先级。

答案：B

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训练数据污染可导致人工智能决策错误。
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下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。
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为了解决特定的计算程序，如分类器或专家知识等多种模式，进行战略性生产和组合。这个过程被称为集成学习。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22431.html
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可视化建模能通过丰富的算法组件实现拖拽式建模
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f2242f.html
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对训练数据的预测效果很好，但对验证数据的预测效果不好的现象称为过拟合
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贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理()
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（）年是元宇宙元年，互联网迭代升级的大幕就此拉开。
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如果只需要math模块中的sin()函数，建议使用from math import sin来导入，而不要使用import math导入整个模块。
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“相似度度量”，距离越大，相似度（）
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真正的通用人工智能系统具有把握()的能力
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f22408.html
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逻辑运算符的运算优先级低于算术运算符 的运算优先级。

答案：B

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训练数据污染可导致人工智能决策错误。

解析：正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f680-c021-5dd340f22421.html
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下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。

A. 一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片

B. 能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算

C. 目前处于成熟高速发展阶段

D. 相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能

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为了解决特定的计算程序，如分类器或专家知识等多种模式，进行战略性生产和组合。这个过程被称为集成学习。

解析：正确

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可视化建模能通过丰富的算法组件实现拖拽式建模
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对训练数据的预测效果很好，但对验证数据的预测效果不好的现象称为过拟合
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贝叶斯公式适合于人工智能的自然语言处理()

解析：错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f588-c021-5dd340f2240e.html
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（）年是元宇宙元年，互联网迭代升级的大幕就此拉开。

A. 2018

B. 2019

C. 2020

D. 2021

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1958-c021-5dd340f2240d.html
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如果只需要math模块中的sin()函数，建议使用from math import sin来导入，而不要使用import math导入整个模块。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f2241e.html
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“相似度度量”，距离越大，相似度（）

A. 无关

B. 越小

C. 越大

D. 相等

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f22404.html
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真正的通用人工智能系统具有把握()的能力

A. 专业性

B. 跨领域

C. 局部性

D. 全局性

解析：基础概念

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f22408.html
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