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我们日常生活中的上下班,指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描,应用到了人工智能中的

A、机器翻译技术$;$机器翻译$;$虚拟现实$;$模式识别

答案:D

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为了充分发挥GPU算力,需要尽可能多的将任务交给GPU执行。现在有一个任务数组T=[1,2,3,4,5],数组元素表示在这1秒内新增的任务个数,且每秒都有新增任务,直到数结束。假设GPU最多一次执行N=3个任务,一次执行耗时1秒,在保证GPU尽量不空闲的情况下,一个GPU最少需要多长时间执行完成?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-ed38-c07f-52a228da6030.html
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一个医生诊断了病人,并说该病人患流感的概率为40%。这里的概率为()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da603a.html
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在图像分类问题中,卷积层与全连接层可直接连接
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-cee0-c07f-52a228da6015.html
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随机森林是一种集成学习算法,是()算法的具体实现。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da6012.html
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关于支持向量机,哪项说法正确?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da6011.html
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假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7×7,具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da602c.html
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R-CNN的系列算法分成两个阶段,先在图像上产生候选区域,再对候选区域进行分类并预测目标物体位置,它们通常被叫做两阶段检测算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6015.html
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训练时,发现RNN网络收敛速度较慢,这时需要减小学习率
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假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神经元给定任意输入,你会得到输出「-0.0001」。X 可能是以下哪一个激活函数?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da6033.html
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一个卷积核对应于检测一种类型的特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0d60-c07f-52a228da6038.html
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单选题
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我们日常生活中的上下班,指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描,应用到了人工智能中的

A、机器翻译技术$;$机器翻译$;$虚拟现实$;$模式识别

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为了充分发挥GPU算力,需要尽可能多的将任务交给GPU执行。现在有一个任务数组T=[1,2,3,4,5],数组元素表示在这1秒内新增的任务个数,且每秒都有新增任务,直到数结束。假设GPU最多一次执行N=3个任务,一次执行耗时1秒,在保证GPU尽量不空闲的情况下,一个GPU最少需要多长时间执行完成?

A.
5秒$;$6秒$;$7秒$;$8秒

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一个医生诊断了病人,并说该病人患流感的概率为40%。这里的概率为()。

A. 频率派概率$;$古典概率$;$贝叶斯概率$;$条件概率

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A. Boosting$;$Bagging$;$Stacking$;$Dropping

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假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7×7,具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少?()

A. 217x217x3$;$217x217x8$;$218x218x5$;$220x220x7

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9448-c07f-52a228da602c.html
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假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神经元给定任意输入,你会得到输出「-0.0001」。X 可能是以下哪一个激活函数?

A. ReLU$;$tanh$;$SIGMOID$;$以上都不是

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