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自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

答案：A

解析：自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

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在不考虑标记样本时，支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面

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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？

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优化器是训练神经网络的重要组成部分，使用优化器的目的不包含以下哪项:

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根据发音对象不同，语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别

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数据归一化是非常重要的预处理步骤，用于重新缩放输入的数值以适应特定的范围，从而确保在反向传播期间更好地收敛。

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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性，而其选择是以()为依据的

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在UTF-8编码中一个汉字需要占用3个字节。

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语音处理是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知各种处理技术的总称。

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自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

答案：A

解析：自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

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B. 最小

C. 最长

D. 最短

解析：见算法解析

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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？

A. 仿射层

B. 卷积层

C. RNN层

D. 均不对

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优化器是训练神经网络的重要组成部分，使用优化器的目的不包含以下哪项:

A. 加快算法收敛速度

B. 减少手工参数的设置难度

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D. 避过局部极值

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B. 决策、判断、执行

C. 自主学习、决策、执行

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解析：人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。

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根据发音对象不同，语音识别可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别

解析：正确

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数据归一化是非常重要的预处理步骤，用于重新缩放输入的数值以适应特定的范围，从而确保在反向传播期间更好地收敛。

解析：正确

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决策树学习的关键是如何从候选属性集中选择一个最有助于分类实例的属性，而其选择是以()为依据的

A. 分类

B. 聚类

C. 概率

D. 信息熵

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下列哪个选项中的模型属于集成学习

A. C4.5

B. kNN分类

C. Adaboost

D. k-means

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在UTF-8编码中一个汉字需要占用3个字节。

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语音处理是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知各种处理技术的总称。

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