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聚类分析的相异度矩阵是用于存储所有对象两两之间相异度的矩阵,为一个nn维的单模矩阵

答案:A

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下列不属于数据预处理和特征工程的流程的是
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关于学习率初始值设定描述正确的是()?以下()数值适合作为学习率的初始值?
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关于谓词逻辑,下列描述正确的是()
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作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一,
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-05d0-c021-5dd340f22401.html
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下列说法中对专用人工智能理解正确的是()。
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计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但()的算法尚未突破,前景仍不明朗。
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专家系统知识表示的方法主要有哪些?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-bfd0-c021-5dd340f22412.html
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一般来说,下列哪种方法常用来预测连续独立变量?
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神经网络由输入层、隐藏层、输出层基本组成。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2241b.html
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通常使用的处理图像数据的网络模型是()
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聚类分析的相异度矩阵是用于存储所有对象两两之间相异度的矩阵,为一个nn维的单模矩阵

答案:A

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下列不属于数据预处理和特征工程的流程的是

A. 数据获取

B. 数据清洗

C. 模型解释

D. 数据标准化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1080-c021-5dd340f2240f.html
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关于学习率初始值设定描述正确的是()?以下()数值适合作为学习率的初始值?

A. 学习率是网络自己学习得到的

B. 学习率是根据不同场景,人为设定的

C. 12月31日

D. 0.005

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cb88-c021-5dd340f2241d.html
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关于谓词逻辑,下列描述正确的是()

A. 紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域

B. 在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元

C. 仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词

D. 个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为二阶谓词

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c3b8-c021-5dd340f2241b.html
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作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一,

A. 数据

B. 互联网

C. 信息

D. 人才

解析:数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一,

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-05d0-c021-5dd340f22401.html
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下列说法中对专用人工智能理解正确的是()。

A. 在某一个特定领域应用的人工智能。

B. 不是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。

C. 充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

D. 是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象。

解析:下列说法中对专用人工智能理解正确的是在某一个特定领域应用的人工智能。。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1468-c021-5dd340f22416.html
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计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但()的算法尚未突破,前景仍不明朗。

A. 视频智能

B. 语音智能

C. 触觉智能

D. 认知智能

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ed58-c021-5dd340f22418.html
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专家系统知识表示的方法主要有哪些?

A. 逻辑表示法(谓词表示法)

B. 框架

C. 产生式

D. 语义网络

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一般来说,下列哪种方法常用来预测连续独立变量?

A. 线性回归

B. 逻辑回归

C. 线性回归和逻辑回归都行 

D. 以上说法都不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ed58-c021-5dd340f22421.html
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神经网络由输入层、隐藏层、输出层基本组成。
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通常使用的处理图像数据的网络模型是()

A. 卷积神经网络

B. 循环神经网络

C. word2vec

D. bert

解析:通常使用的处理图像数据的网络模型是卷积神经网络

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e588-c021-5dd340f22421.html
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