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
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前馈神经网络由（）、（）、（）构成？
A. 输入层
B. 隐藏层
C. 中间层
D. 输出层
解析：见算法解析
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令U和 V为 3维向量，令 A和 B为 3*3的矩阵，则下列说法正确的是
A. 如果 C = A*B，则 C 是 6*6 的矩阵&;&如果 B 是 3*3 的单位矩阵，则 A*B=B*A&;&A*B=B*A&;&如果 V 是 3 维向量，则 A*B*V 是一个 3 维向量
解析：数学基础
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神经网络框架TensorFlow可以安装在Ubuntu、MacOS和Windows系统平台上。
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在某个list末尾增加两个元素obj1，obj2，可以使用下列哪些表达式
A. list.append(obj1,obj2)
B. list.append([obj1,obj2])
C. list.extend(obj1,obj2)
D. list.extend([obj1,obj2])
解析：基础概念
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用numpy创建单位矩阵使用（）
A. np.identity
B. np.ones
C. np.random.rand
D. np.arange
解析：用numpy创建单位矩阵使用np.identity
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关于神经网络，下列说法正确的是
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。
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下列哪项不属于聚类算法（）
A. K-means
B. BIRCH
C. SVM
D. DBSCAN
解析：SVM属于分类算法
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为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成（）
解析：为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成数字
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生成对抗网络GAN的基本结构主要包括以下哪些
A. 触发器
B. 生成器
C. 判别器
D. 聚合器
解析：GAN网络结构是由生成器和判别器组成,训练过程中,生成器G不断的生成赝品,判别器D这识别生成器G生成的结果是真品还是赝品,两个网络相互对抗,生成器G努力生成出欺骗过判别器D的赝品,而判别器D努力识别出生成器G生成的赝品,往复循环,从而训练彼此
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