人工智能研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与（）和社会科学等学科深度融合。

A. 最小二乘法是通过最小化预测值y和真实的y在训练数据上的误差来寻找最优解的方法$;$当自变量X的特征很多的时候，使用最小二乘法可以求得最优解$;$最小二乘法是通过求导来找出最优解，是一种迭代的方法$;$使用最小二乘法求最优解比梯度下降方法好

A. 强调了模型结构的深度 $;$明确了特征学习的重要性 $;$所需训练集数据较少$;$数据集没有局部相关性

A. [1,1,4]$;$[0,1,4]$;$[1,2,3]$;$(1,1,4)

A. LeNet-5$;$AlexNet$;$ResNet50$;$ResNet152

A. 语音识别$;$语种识别$;$说话人识别$;$麦克风阵列

A. 连续性$;$正定性$;$齐次性$;$三角不等式

A. 隐层层数增加，模型能力增加$;$Dropout的比例增加，模型能力增加$;$学习率增加，模型能力增加$;$都不正确

A. 入侵检测$;$语音合成$;$语音翻译$;$智能客服

A. 总体技术和应用与世界先进水平同步$;$基础理论实现重大突破$;$成为世界主要人工智能创新中心$;$理论、技术与应用总体均达到世界领先水平

A. 图像分析，图像处理，图像理解$;$图像分析，图像理解，图像处理$;$图像处理，图像分析，图像理解$;$图像理解，图像分析，图像处理