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增加卷积核的大小对于改进卷积神经网络的效果是必要的

答案:B

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关于线性回归说法正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-bfd0-c021-5dd340f22419.html
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SOFTMAX函数,是用来将全数域函数结果映射到概率空间
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22423.html
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以下()不属于广义上的数据可视化技术。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f910-c021-5dd340f2241d.html
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()是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术,线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-05d0-c021-5dd340f22406.html
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下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f22400.html
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围绕电力企业审计典型业务场景,基于自然语言处理技术,实现对各类审计依据、审计对象、审计结果中( )的自动化抽取,建立信息关联关系,提升审计过程中的信息获取、比对及统计效率。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f22420.html
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模型库功能要求为:模型管理包括模型()、模型删除、版本管理、模型标签、模型收藏和模型共享。
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在训练数据集上模型执行得很好,说明是一个好模型。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f22428.html
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在Linux系统机器上安装paddle可以使用()安装方式。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-ac48-c021-5dd340f22417.html
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)python数据分析常用包pandas中用于数据透视的函数(方法)是以下哪两个
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-30c8-c021-5dd340f22405.html
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增加卷积核的大小对于改进卷积神经网络的效果是必要的

答案:B

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关于线性回归说法正确的是()

A. 输入特征是非随机的且互不相关的

B. 随机误差具有零均值,同方差的特点

C. 随机误差彼此间不相关

D. 输入特征于随机误差不相关

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-bfd0-c021-5dd340f22419.html
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SOFTMAX函数,是用来将全数域函数结果映射到概率空间
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22423.html
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以下()不属于广义上的数据可视化技术。

A. 类别可视化

B. 科学可视化

C. 信息可视化

D. 可视分析学

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f910-c021-5dd340f2241d.html
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()是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术,线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。

A. 智能店铺管理

B. 无人超市

C. 智能交易策略

D. 精准营销与个性化推荐系统

解析:精准营销与个性化推荐系统是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术,线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-05d0-c021-5dd340f22406.html
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下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案?

A. 指的是一种机器,具有将智能应用于任何问题的能力

B. 是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机,因此有与人类同样判断力的头脑

C. 指的是一种机器,仅针对一个具体问题

D. 其定义为无知觉的计算机智能,或专注于一个狭窄任务的AI

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f22400.html
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围绕电力企业审计典型业务场景,基于自然语言处理技术,实现对各类审计依据、审计对象、审计结果中( )的自动化抽取,建立信息关联关系,提升审计过程中的信息获取、比对及统计效率。

A. 关键结构

B. 信息字段

C. 标签

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f22420.html
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模型库功能要求为:模型管理包括模型()、模型删除、版本管理、模型标签、模型收藏和模型共享。

A. 评估

B. 导出

C. 输出

D. 导入

解析:主要应用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-05d0-c021-5dd340f22410.html
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在训练数据集上模型执行得很好,说明是一个好模型。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f22428.html
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在Linux系统机器上安装paddle可以使用()安装方式。

A. pip

B. conda

C. docker

D. 源码编译

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)python数据分析常用包pandas中用于数据透视的函数(方法)是以下哪两个

A. merge

B. concat

C. pivot

D. pivot_table

解析:Pivot、pivot_table方法可用于数据透视

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