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人工智能的本质是计算，决定计算效率的关键在于算法，因此人工智能要有所突破，必须在算法上进行突破

答案：A

解析：正确

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一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络

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LARS属于哪种特征选择方法(___)

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（）每个神经元由一个细胞体组成，包含一个细胞核，从细胞体伸展出一定数量的神经纤维称为树突，伸展出一根长的神经纤维称为轴突。

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以下哪些是常见的神经网络（）？

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要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有一定的“准确率”，即学习器不能太坏，并且要有“多样性”，即学习器间具有差异。

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深度学习的理论分析需要从数学、统计和计算的不同角度，以及（）和稳定性等多个方面进行探索和创新。

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从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是

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算力完整性是指计算节点发生故障时，应不影响（）的执行结果。

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给定三个点(1,4)、(2,3)、(2,4)，它们的欧氏距离最小值是1

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表达式int(8**0.5)的运行结果为2

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人工智能的本质是计算，决定计算效率的关键在于算法，因此人工智能要有所突破，必须在算法上进行突破

答案：A

解析：正确

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一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络

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LARS属于哪种特征选择方法(___)

A. 包裹式

B. 启发式

C. 嵌入式

D. 过滤式

解析：见算法解析

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（）每个神经元由一个细胞体组成，包含一个细胞核，从细胞体伸展出一定数量的神经纤维称为树突，伸展出一根长的神经纤维称为轴突。

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以下哪些是常见的神经网络（）？

A. RBF网络

B. RIO网络

C. ART网络

D. SQM网络

E. SOM网络

点击查看答案

要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有一定的“准确率”，即学习器不能太坏，并且要有“多样性”，即学习器间具有差异。

解析：正确

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深度学习的理论分析需要从数学、统计和计算的不同角度，以及（）和稳定性等多个方面进行探索和创新。

A. 表示能力

B. 泛化能力

C. 算法收敛性

D. 推理能力

解析：主要应用

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从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是

A. 默认推理

B. 归结推理

C. 演绎推理

D. 单调推理

解析：从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是演绎推理

点击查看答案

算力完整性是指计算节点发生故障时，应不影响（）的执行结果。

A. 评估

B. 训练

C. 推理

D. 神经网络

解析：主要应用

点击查看答案

给定三个点(1,4)、(2,3)、(2,4)，它们的欧氏距离最小值是1

解析：正确

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表达式int(8**0.5)的运行结果为2

解析：正确

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