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. 基础理论是神经网络$;$深度学习属于连接主义$;$又称为仿生学派$;$产生在20实际50年代

A. 数据规模大$;$ 数据类型多样$;$数据处理速度快$;$数据价值密度高

A. L1 正则化可以做特征选择$;$L1 和 L2 正则化均可做特征选择$;$L2 正则化可以做特征选择$;$L1 和 L2 正则化均不可做特征选择

A. 正确$;$错误

A. 无悖性$;$可扩充性$;$继承性$;$连贯性

A. 平均精确率是直接度量每个特征对模型精确率的影响 $;$平均精确率不改动每个特征的特征值在不同样本中的顺序 $;$对于不重要的特征来说，顺序变动对模型精确率影响也会很大 $;$以上都不对

A. 深度学习理论迎来整合与突破$;$机器学习向集中式隐私保护方向演进$;$类脑计算系统从“专用”向“通用”逐步演进$;$基于因果学习的信息检索模型与系统成为重要发展方向

A. 数据定义$;$数据管理$;$数目操纵$;$数据控制

A. list$;$string$;$char$;$dict