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唐人街探案之秦风
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唐人街探案之秦风
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命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体,如果用1来标注人名,0标注其他,那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中,Potter、and这两个单词应该标注为:

A、0,1

B、1,1

C、1,0

D、0,0

答案:C

解析:命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体,如果用1来标注人名,0标注其他,那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中,Potter、and这两个单词应该标注为1,0

唐人街探案之秦风
人工智能三大核心中算法深度学习突破人工智能算法瓶颈。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e6b8-c07f-52a228da600b.html
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负荷预测分为四类()
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Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法,实现在()上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习(contrastivelearning)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0a68-c07f-52a228da600e.html
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通过以下哪些指标我们可以在层次聚类中寻找两个集群之间的差异?()
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从可应用性看,人工智能大体可分为
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cf48-c07f-52a228da601c.html
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用Tensorflow处理图像识别任务时,若输入数据的形状为[64,224,224,3],下面说法正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c390-c07f-52a228da6006.html
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KNN不需要进行训练
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da602e.html
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对于线性可分的数据,支持向量机的解决方式是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0680-c07f-52a228da6000.html
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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。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9a68-c027-a9ed70c95405.html
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云计算提供的支撑技术,有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9898-c07f-52a228da6016.html
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题目内容
(
单选题
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唐人街探案之秦风

命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体,如果用1来标注人名,0标注其他,那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中,Potter、and这两个单词应该标注为:

A、0,1

B、1,1

C、1,0

D、0,0

答案:C

解析:命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体,如果用1来标注人名,0标注其他,那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中,Potter、and这两个单词应该标注为1,0

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唐人街探案之秦风
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人工智能三大核心中算法深度学习突破人工智能算法瓶颈。

解析:本题说法是正确的。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e6b8-c07f-52a228da600b.html
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负荷预测分为四类()

A. (1)按小时负荷预测(2)日负荷预测(3)周负荷预测(4)月负荷预测

B. (1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)年负荷预测

C. (1)超短期负荷预测(2)短期负荷预测(3)中期负荷预测(4)长期负荷预测

D. (1)日负荷预测(2)周负荷预测(3)月负荷预测(4)季负荷预测

解析:负荷预测分为短期、超短期、中期、长期负荷预测四类。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a068-c07f-52a228da600e.html
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Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法,实现在()上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习(contrastivelearning)

A. 标注数据

B. 无标注数据

C. 二维数据

D. 图像数据

解析:Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法,实现在无标注数据上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习(contrastivelearning)

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0a68-c07f-52a228da600e.html
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通过以下哪些指标我们可以在层次聚类中寻找两个集群之间的差异?()

A. 单链接

B. 全链接

C. 均链接

D. 以上都行

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-e358-c07f-52a228da600e.html
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从可应用性看,人工智能大体可分为

A. 弱人工智能

B. 专用人工智能

C. 通用人工智能

D. 强人工智能

解析:从发展程度的角度上,人工智能可以分为三大类:分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能;而从可应用性看,人工智能大体可分为专用人工智能、通用人工智能

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-cf48-c07f-52a228da601c.html
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用Tensorflow处理图像识别任务时,若输入数据的形状为[64,224,224,3],下面说法正确的是

A. 每一张图片都是二值图片

B. 每一张图片都是三通道图片

C. 模型一次处理224张图片(batchsize为224)

D. 以上选项均不正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c390-c07f-52a228da6006.html
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KNN不需要进行训练

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da602e.html
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对于线性可分的数据,支持向量机的解决方式是()

A. 软间隔

B. 硬间隔

C. 核函数

D. 以上选项均不正确

解析:对于线性可分的数据,支持向量机的解决方式是硬间隔

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0680-c07f-52a228da6000.html
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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. LSTM

B. NLP

C. 神经网络模型

D. 预训练模型

解析:在算法层面,超大规模预训练模型等成为近两年最受关注的热点之一,不断刷新各领域榜单。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9a68-c027-a9ed70c95405.html
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云计算提供的支撑技术,有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题

A. 并行计算

B. 实际操作

C. 数据分析

D. 数据研发

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9898-c07f-52a228da6016.html
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