模型库存放训练出的（）模型或采购来的第三方算法模型。
解析：主要应用
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如果允许一条记录触发多条分类规则,把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票,然后计票确定测试记录的类标号,称为无序规则
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人工智能产业链主要包括：基础技术支撑，（），人工智能应用。
A. 智能平台建设
B. 大数据
C. 互联网
D. 人工智能技术
解析：基础知识
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在Python中，import date time，假设
a=datetime.date(2017,3,22)，则（）语句可以把日期a加3天（即输出结果为：2017-03-25）
A. a = a + datetime.timedelta(3)
B. a = a + datetime.timedelta(3,0,0)
C. a = a + datetime.timedelta(0,0,3)
D. a = replace(2017,3,25)
解析：见函数库
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图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。
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按照不同的输入划分，文本自动生成可包括（）。
A. 文本到文本的生成
B. 意义到文本的生成
C. 数据到文本的生成
D. 图像到文本的生成
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大数据是用来描述在我们网络的、数字的、遍布传感器的、信息驱动的世界中呈现出的数据泛滥的常用词语。大量数据资源为解决以前不可能解决的问题带来了可能性。
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下面对梯度下降方法描述不正确的是
A. 梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法
B. 梯度反方向是函数值下降最快方向
C. 梯度方向是函数值下降最快方向
D. 梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
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文本分类模型组成部分的正确顺序是： 1. 文本清理（Text cleaning） 2. 文本标注（Text annotation） 3. 梯度下降（Gradient descent） 4. 模型调优（Model tuning） 5. 文本到预测器（Text to predictors）
A. 12345
B. 13425
C. 12534
D. 13452
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Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由()机制组成。
A. Action
B. Attention
C. Transformation
D. Information
解析：Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。
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