答案：B
解析：错误
A. 顺序模型
B. 循环模型
C. 分析模型
D. 挖掘模型
A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B. 增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C. 减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D. 减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
A. 图像分类
B. 图像分割
C. 目标检测
A. 词性标注
B. 实体链接
C. 关系抽取
D. 命名实体识别
A. 根据内容检索
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
解析：预测其他变量属于预测建模。
A. 人工神经网络
B. 自动控制
C. 自然语言学习
D. 专家系统
解析：人工智能应用包括人工神经网络、自然语言学习、专家系统等，自动控制如工业自动化控制属于PLC技术完成，不属于人工智能范畴。答案选B
A. 数据、算法和模型安全
B. 技术和系统安全
C. 人身和设备安全
D. 安全测试评估
