新一代人工智能方法，尤其是深度学习，
能达到较好的性能，但其可解释性相对较差。

A. 大数据的时间分布往往不均匀，近几年生成数据的占比最高

B. “如何从海量数据中洞见（洞察）出有价值的数据”是数据科学的重要课题之一

C. 数据类型的多样性往往导致数据的异构性，进而加大数据处理的复杂性，对数据处理能力提出了更高要求

D. 数据价值与数据量之间存在线性关系

A. 输入层

B. 卷积层

C. 隐含层

D. 输出层

A. 1999

B. 2004

C. 2006

D. 2008

A. 顶点

B. 关系点

C. 连接点

D. 实体

A. 静态 弱类型

B. 动态 弱类型

C. 动态 强类型

D. 静态 强类型

A. 模式识别

B. 文字合成

C. 图像搜索

D. 图像还原

A. 样本数量太少

B. 样本数量过多

C. 模型太复杂

D. 模型太简单