A、数字化
B、量化
C、去噪声
D、清洗
答案：B
解析：图像数字化分为两个步骤：一为取样，二为量化。
A、数字化
B、量化
C、去噪声
D、清洗
答案：B
解析：图像数字化分为两个步骤：一为取样，二为量化。
A. GoogLeNet仅仅是在宽度上进行了探索，所以它是一个很浅的网络
B. GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
C. GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版本
D. GoogLeNet结合多种网络设计结构所以是到目前为止分类效果最好的网络结构
解析：GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
A. 强化学习
B. 监督学习
C. 非监督学习
D. 深度学习
解析：见算法解析
A. 人工神经网络
B. 自动控制
C. 自然语言学习
D. 专家系统
A. 0.5
B. n/(2n+1)
C. (n-1)/(2n+1)
D. (n+1)/(2n+1)
解析：正面多于反面的概率应与反面多于正面的概率一样，又因抛2n+1次硬币，故正反面次数不可能一样，故二者概率均为0.5（亦可根据伯努利分布求解）
A. 计算速度快
B. 节省空间
C. 无冗余
D. 高吞吐量
A. 中间数
B. 中位数
C. 中心数
A. 根结点
B. 内部结点
C. 外部结点
D. 叶结点
A. 从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差
B. 从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差
C. 随机森林简单、容易实现、计算开销小
D. Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成
解析：见算法解析
A. 2017
B. 2018
C. 2019
D. 2020
解析：2017年，人工智能首入政府工作报告意味着其已经 上升至国家战略高度。
