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高方差是指模型过拟合了,导致在测试集中的泛化能力较差。

答案:A

解析:正确

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下列哪个系统属于新型专家系统?
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以下关于特征工程的说法不正确的是
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图像识别任务可以分为三个层次,根据处理内容的抽象性,从低到高依次为?
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在政府与公共服务领域,目前AI主要的应用场景包括()和()四大方面。
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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。
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元宇宙(Metaverse)一词最早出现在()小说中。
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经过权值和阈值不断迭代调整的过程,就是网络的学习与训练过程
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当数据太大而不能同时在RAM中处理时,哪种梯度技术更有优势
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国际组织、行业协会提出应将监管之手扩展到人工智能方面,手段不包括()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1570-c021-5dd340f22420.html
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为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题,研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ee60-c021-5dd340f22401.html
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高方差是指模型过拟合了,导致在测试集中的泛化能力较差。

答案:A

解析:正确

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下列哪个系统属于新型专家系统?

A. 多媒体专家系统

B. 实时专家系统

C. 军事专家系统

D. 分布式专家系统

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e1a0-c021-5dd340f2241a.html
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以下关于特征工程的说法不正确的是

A. 特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程

B. 它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器学习模型逼近这个上限

C. 特征工程在机器学习中占有非常重要的作用,一般认为括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。

D. 特征提取是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f2241c.html
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图像识别任务可以分为三个层次,根据处理内容的抽象性,从低到高依次为?

A. 图像分析,图像处理,图像理解

B. 图像分析,图像理解,图像处理

C. 图像处理,图像分析,图像理解

D. 图像理解,图像分析,图像处理

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1188-c021-5dd340f22411.html
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在政府与公共服务领域,目前AI主要的应用场景包括()和()四大方面。

A. 政务服务

B. 智慧园区

C. 城市安全

D. 智慧交通

解析:主要应用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-df10-c021-5dd340f22406.html
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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

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22431.html
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元宇宙(Metaverse)一词最早出现在()小说中。

A. 雪崩

B. 真名实姓

C. 深渊上的火

D. 天渊

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f2240d.html
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经过权值和阈值不断迭代调整的过程,就是网络的学习与训练过程

解析:​ 权值和阈值不断调整的过程,就是网络的学习与训练过程,经过信号正向传播与误差反向传播,权值和阈值的调整反复进行,一直进行到预先设定的学习训练次数,或输出误差减小到允许的程度

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-de18-c021-5dd340f22427.html
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当数据太大而不能同时在RAM中处理时,哪种梯度技术更有优势

A. 全批量梯度下降

B. 随机梯度下降

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cb38-c021-5dd340f2240a.html
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国际组织、行业协会提出应将监管之手扩展到人工智能方面,手段不包括()。

A. 加大资本投资

B. 加强安全方面管控

C. 构建人工智能标准和规则

D. 鼓励公众参与人工
智能治理

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1570-c021-5dd340f22420.html
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为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题,研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型()

A. KNN

B. RNN

C. BNN

D. VGG

解析:为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题,研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型BNN

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ee60-c021-5dd340f22401.html
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