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下列关于梯度的说法正确的是（）。

A、某点处的梯度方向就是该点处函数值增长最快的方向$;$标量场的梯度也是标量场$;$某点处的梯度方向就是过该点的等值面的法向矢量$;$某点处的梯度大小是指标量函数u在该点处的最大变化率

答案：ACD

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通常使用的处理图像数据的网络模型是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da600d.html
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文本挖掘被用来理解给定文本数据的含义。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da6005.html
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人工智能平台样本分类为（）、（）、（）、（）。
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np.ones可以用来创建全为1的数组
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d9b0-c07f-52a228da602d.html
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调控领域知识图谱能模拟调度员完成事务性、重复性的工作，主动提示电网运行风险和调度待办事务，自动形成电网优化运行建议。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da6031.html
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在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6004.html
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由于工业发展的需要，目前国内智能机器人行业的研发只集中于工业服务和智能助手两个方面。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da6012.html
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下面关于数据粒度的描述不正确的是:（）
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在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？（）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c710-c07f-52a228da6002.html
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LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-1148-c07f-52a228da600f.html
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多选题
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随便搞的题库做做

下列关于梯度的说法正确的是（）。

A、某点处的梯度方向就是该点处函数值增长最快的方向$;$标量场的梯度也是标量场$;$某点处的梯度方向就是过该点的等值面的法向矢量$;$某点处的梯度大小是指标量函数u在该点处的最大变化率

答案：ACD

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通常使用的处理图像数据的网络模型是

A. 卷积神经网络$;$循环神经网络$;$word2vec$;$bert

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文本挖掘被用来理解给定文本数据的含义。

A. 正确$;$错误

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人工智能平台样本分类为（）、（）、（）、（）。

A. 图像$;$视频$;$语音$;$文本

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-95f8-c07f-52a228da6011.html
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np.ones可以用来创建全为1的数组
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调控领域知识图谱能模拟调度员完成事务性、重复性的工作，主动提示电网运行风险和调度待办事务，自动形成电网优化运行建议。
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在使用scikit-learn里面的交叉验证对回归模型进行评估时，根据平均绝对误差给模型打分，则下面代码的划线处 应填上（ ），scores的分数越（ ），说明回归模型的性能越好。代码：scores = cross_val_score(lm, X, y, cv=5, scoring = ＇_______________＇)

A. neg_mean_absolute_error，高$;$mean_absolute_error，高$;$mean_absolute_error，低$;$neg_mean_absolute_error，低

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6004.html
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由于工业发展的需要，目前国内智能机器人行业的研发只集中于工业服务和智能助手两个方面。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da6012.html
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下面关于数据粒度的描述不正确的是:（）

A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;$;$数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;$;$数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;$;$粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da6020.html
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在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？（）

A. 搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
$;$赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
$;$随机赋值，听天由命
$;$以上都不正确的

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c710-c07f-52a228da6002.html
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LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。
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