答案：B
解析：感知智能向认知智能
答案：B
解析：感知智能向认知智能
A. 最大功率
B. 架构$;
$整数精度
C. 7nm
制程
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. LSTM网络
D. 多层感知机
解析：LSTM是循环神经网络的一种，循环神经网络的输入是前一层的输出和当前层自身
A. 短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。
B. 长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究。
C. 人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。
D. 以上都是
解析：以上都是人工智能发展预测。
A. 核函数的选择
B. 核函数的参数
C. 软间隔参数C
D. 以上都有
A. SSD文件
B. CID文件
C. SCD文件
D. ICD文件
A. 自然语言系统
B. 机器学习
C. 专家系统
D. 人类感官模拟
A. O(m)
B. O(m2)
C. O(logm)
D. O(m*logm)
A. 频率
B. 语义
C. 时长
D. 振幅
A. 感知机根据正确的程度进行权重调整
B. 输入层接收外界输入信号传递给输出层
C. 输出层是M-P神经元
D. 感知机能容易实现逻辑与、或、非运算
解析：感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阔值逻辑单元”，感知机能容易地实现逻辑与、或、非运算
