在算法层面，超大规模（）等成为近两年最受关注的热点之一，不断刷新各领域榜单。

A. 思维能力$;$行为能力$;$感知能力$;$学习能力

A. 理解别人讲的话$;$对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑$;$自动程序设计$;$机器翻译

A. 紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域$;$在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元$;$仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词$;$个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为二阶谓词

A. 相关变量$;$样本$;$已知数据$;$自变量

A. 图像加噪$;$ 图像采集$;$ 图像压缩$;$ 图像分割

A. 十亿$;$百亿$;$千亿$;$万亿

A. 随机梯度下降
$;$修正线性单元（ReLU）$;$卷积函数$;$以上都不正确

A. 为了达成涟漪效应，必须尽可能的获取产品中的各种数据；$;$涟漪效应通过记录产品中生成各类数据，并将这些数据用于优化机器模型；$;$必须将收集到的原始数据全部进行高成本的精细标注，加入到模型训练中去，才能实现涟漪效应；$;$搜索引擎中的用户点击记录也是实现涟漪效应的一种方式

A. 评估$;$训练$;$推理$;$神经网络