（）是AI的根基，为模型训练提供基本的资料；（）是实现AI系统所需的硬件计算能力，为AI技术提供底层基础设施的支撑；（）是机器的学习方法，提供各种各样的通用算法模型，并结合具体应用场景提供特定技术接口。

A. 自注意力

B. Normalization

C. 全连接

D. 卷积

A. 张量

B. 向量

C. 矩阵

D. 数组

A. ①②

B. ②③④

C. ①②④

D. ①②③④

A. 客户

B. 分析

C. 资源

D. 数据

A. 数据、模型、技术

B. 算法、技术、领域知识

C. 数据、建模能力、算法与技术

D. 建模能力、算法与技术、领域知识

A. 计算量太大

B. 验证集和测试集表现很差

C. 验证集表现良好，测试集表现很差

D. 验证集表现很差，测试集表现很好

A. 数据挖掘

B. 数据分析

C. 数据读取

D. 数据整理