A、量子计算
B、隐私计算
C、数字孪生
D、数据加密
答案:B
解析:隐私计算技术助力人工智能数据安全可信地进行写作。
A、量子计算
B、隐私计算
C、数字孪生
D、数据加密
答案:B
解析:隐私计算技术助力人工智能数据安全可信地进行写作。
A. 监督学习
B. 无监督学习
C. 半监督学习
D. 无监督学习和监督学习的结合
A. 具体任务
B. 分析
C. 规划
D. 建模
A. kNN
B. SVR
C. 线性回归
D. 逻辑回归
解析:见算法解析
A. 样本数目
B. 特征值
C. 超参数
D. 参数
A. 非线性结构
B. 环状结构
C. 线性结构
D. 条状结构
A. wspace
B. hspace
C. vspace
D. lspace
解析:见算法解析
A. SVM 分类
B. 使用 SelectiveSearch 输出候选框
C. 使用 MLP 进行分类与回归预测
D. 使用 ROIpooling
解析: FasterRCNN 没有用到使用 SelectiveSearch 输出候选框
A. (-1,0)
B. (0,1)
C. (-1,1)
D. (-0.5,0.5)