A、(AB)C
B、AC(B)
C、A(BC)
D、所有效率都相同
答案:A
解析:数学基础
A、(AB)C
B、AC(B)
C、A(BC)
D、所有效率都相同
答案:A
解析:数学基础
A. 分布式隐私保护
B. 集中式存储
C. 边缘计算
D. 云存储
解析:机器学习在向分布式隐私保护方向演进。
A. 嵌入
B. 过滤
C. 包装
D. 抽样
解析:特征选择的方法 主要有三种方法: 1、Filter(过滤)方法; 2、Wrapper(包装)方法 ;3、Embedded(嵌入)方法
解析:正确
A. 循环神经网络
B. 全连接神经网络
C. 受限波尔兹曼机
D. 卷积神经网络
A. 提出候选框生成网络,取代了SelectiveSearch
B. 在RPN与最终输出的两个阶段,将分类损失和框回归损失进行联合后对网络进行优化
C. 采用ROIpooling层,加速特征提取过程
D. 将CNN提取到的特征送入SVM进行分类
解析:见算法解析
A. 通用类芯片(比如CPU和GPU)
B. 基于FPGA的半定制化芯片
C. 全定制化ASIC芯片
D. 类脑计算芯片
解析:基础概念
A. 5
B. 6
C. 10
D. 3
A. print(names[-1])
B. print(names[0])
C. print(names[len(names)])
D. print(names[len(names)-1])
解析:见函数库
A. 声纹识别不考虑语音中的字词信息
B. 语音识别强调共性
C. 语音识别不考虑说话人是谁
D. 声纹识别强调说话人的个人特性
解析:声纹识别和语音识别在原理上一样,都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理,提取相应的特征或建立相应的模型,然后据此做出判断。但二者的根本目的,提取的特征、建立的模型是不一样的。声纹识别不注重语音信号的语义,而是从语音信号中提取个人声纹特征,挖掘出包含在语音信号中的个性因素。