試題說明

本套試題共包括1套試卷

答案和解析在每套試卷后

人工智能基礎練習題及答案12（500題）

人工智能基礎練習題及答案12

L［單選題］從已知事實出發，通過規則庫求得結論的產生式系統的推理方式是

A）正向推理

B）反向推理

C）雙向推理

2.［單選題］在數據集上使用2-fold交叉驗證，應該在kf=KFo1d（n_sp1its=_）處填入：

A）2

B）4

06$；8%

3.［單選題］請從下面選出符合Python字典的數據格式：

A）［1,2,3,4,5,6,7］

B）（1,2,3,4,5）

C）{'a'：123,98,6：375,1:200}

4.［單選題］（）和（）是監督學習的代表，（）是無監督學習的代表。

A）回歸；分類；聚類

B）分類；聚類；回歸

C）聚類；回歸；分類

5.［單選題］下列哪個算法可以用于特征選擇（一）

A）樸素貝葉斯

B）感知器

C）支持向量機

D）決策樹

6.［單選題］池化層一般接在哪種網絡層之后

A）輸入層

B）輸出層

C）卷積層

D）全連接層

7.［單選題］自適應綜合型是在電壓時間型的基礎上，增加了（）和來電延時自動選擇功能，從而實

現參數定值的歸一化，滿足配電終端不會因網架.運行方式下調整帶來的參數調整。

A）故障信息記憶

B）合閘確認

C）閉鎖記憶

D）重合閘記憶

8.［單選題］根據操作的反饋總結更好的策略，這個過程抽象出來，就是（）

A）強化訓練

B）加強訓練

C）強化學習

D）加強學習

9.［單選題］在一個簡單的線性回歸模型中（只有一個變量），如果將輸入變量改變一個單位（增加

或減少），那么輸出將改變（）。

A）一個單位

B）不變

C）截距

D）回歸模型的尺度因子

10.［單選題］隨著集成中個體分類器（相互獨立）數目T的增大，集成的錯誤率將呈（）下降，最終

趨向于零

A）指數級

B）對數級

C）線性級

D）平方級

11.［單選題］如果在大型數據集上訓練決策樹。為了花費更少的時間來訓練這個模型，下列哪種做法

是正確的

A）增加樹的深度

B）增加學習率

C）減少樹的數量

D）減小樹的深度

12.［單選題］假如我們建立一個60000個特征，1000萬數據集的機器學習模型，我們怎么有效的應對

這樣的大規模數據的訓練

A）對樣本進行抽樣，在經過抽樣的樣本上訓練

B）應用PCA算法降維，減少特征數量

C）根據重要性對特征進行篩選

D）以上所有

13.［單選題］強化學習的基礎模型是（）模型

A）馬可夫決策

B）貝葉斯

OHMM

D）最大后驗概率

14.［單選題］閱讀以下文字：假設我們擁有一個已完成訓練的、用來解決車輛檢測問題的深度神經

網絡模型，訓練所用的數據集由汽車和卡車的照片構成，而訓練目標是檢測出每種車輛的名稱（車

輛共有10種類型）。現在想要使用這個模型來解決另外一個問題，問題數據集中僅包含一種車（福

特野馬）而目標變為定位車輛在照片中的位置。

A）除去神經網絡中的最后一層，凍結所有層然后重新訓練

B）對神經網絡中的最后幾層進行微調，同時將最后一層（分類層）更改為回歸層

C）使用新的數據集重新訓練模型

D）所有答案均不對

15.［單選題］視覺slam中，下面哪一項不適合作為關鍵幀的選取指標（）。

A）與上一關鍵幀的時間間隔

B）距離最近關鍵幀的空間距離

C）跟蹤質量

D）關鍵幀的灰度圖方差

16.［單選題］2011年，（）發布《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》報告，大數據開始

備受關注。

A）微軟公司

B）百度公司

C）麥肯錫公司

D）阿里巴巴公司

17.［單選題］MapReduce的Shuffle過程中哪個操作是最后做的（）0

A）溢寫

B）分區

C）排序

D）合并

18.［單選題］機器人行走軌跡是由示教點決定的，一段圓弧至少需要示教（）點。

A）2

B）3

04

D）5

19.［單選題］通過以下哪些指標我們可以在層次聚類中尋找兩個集群之間的差異？（）

A）單鏈接

B）全鏈接

C）均鏈接

D）以上都行

20.［單選題］用決策樹法訓練大量數據集時，。最節約時間。

A）增加樹的深度

B）增加學習率

C）減少數的深度

D）減少樹的個數

21.［單選題］如果一個問題或者任務不可計算，那么對這個問題或任務的描述哪一句是正確的。

A）無法將該問題或任務所需數據一次性裝入內存進行計算

B）該問題或任務所需計算時間是線性增加的

C）圖靈機不可停機

D）該問題或任務所需計算時間是非線性增加的

22.［單選題］RPA主要的發展方向是（）o

A）輔助性RPA

B）非輔助性RPA

C）自主性RPA

D）智能化RPA

23.［單選題］以下關于組合數據類型的描述，錯誤的是：

A）集合類型是一種具體的數據類型

B）序列類似和映射類型都是一類數據類型的總稱

C）字典類型的鍵可以用的數據類型包括字符串，元組，以及列表

D）python的集合類型跟數學中的集合概念一致，都是多個數據項的無序組合

24.［單選題］我國在無人機制造業處于領先地位，下列是我國無人機品牌的是（）

A）Whoop

B）DJI（大疆）

C）3DR

D）Ebee

25.［單選題］查看Atlas300（3000）加速卡驅動是否安裝成功應該使用哪條命令？

A）npusiminfo

B）npuinfo

C）atlas-Driverinfo

D）atlasinfo

26.［單選題］推進數字化表計.移動終端.巡檢機器人.無人機.可穿戴設備.物聯終端.（）.FRID電子標

簽等關鍵技術裝備在班組的應用，減少重復性勞動。

A）賦碼“ID”

B）實物“ID”

C)物碼“ID”

D)實名“ID”

27.［單選題］個數約為50K的數列需要進行從小到大排序，數列特征是基本逆序(多數數字從大到小

,個別亂序)，以下哪種排序算法在事先不了解數列特征的情況下性能最優(不考慮空間限制)。

()

A)冒泡排序

B)改進冒泡排序

C)選擇排序

D)堆排序

28.［單選題］命題“我喜歡音樂和繪畫”，可以表示為謂詞()

A)Like(I,music.ALike(I,painting)

B)Like(I,music.VLike(I,painting)

C)Like(I,music,painting)

D)—iLike(1,music,painting)

29.［單選題］有的時候同一個控件在頁面上有很多，但是在一個區域里面就只有一個，這時候可以通

過什么方法來實現這個區域？

A)elementcount

B)get_element

C)element

D)parent_element

30.［單選題］大數據應用需依托的新技術有。。

A)大規模并行處理

B)數據分析處理

C)智能化

D)三個選項都是

31.［單選題］以下屬于Python的HTML和XML第三方庫的是：

A)mayavi

B)TVTK

C)pygame

D)BeautifulSoup

32.［單選題］下列不屬于無人車的應用場景是()：

A)公共交通領域

B)快遞用車和工業應用

C)障礙人士護理

D)航拍，航運

33.［單選題］因子分析把每個原始變量分解為()兩部分因素。

A)公共因子和特殊因子

B)特殊因子和相關因子

C)相關因子和獨立因子

D)獨立因子和公共因子

34.［單選題］PageRank是一個函數，它對Web中的每個網頁賦予一個實數值。它的意圖在于網頁的

PageRank越高，那么它就()。

A)相關性越高

B)越不重要

C)相關性越低

D)越重要

35.［單選題］下列變量名不符合Python命名規范的是？

A)2morething

B)robot200

C)time_counter

D)COLOR

36.［單選題］機器人的三大定律中第一條是：

A)機器人不得傷害人類或者目睹人類受傷害時袖手不管

B)機器人必須服從人給予它的命令

C)機器人要盡可能保護自己的生存

D)機器人必須保護人類的整體利益不受傷害

37.［單選題］代碼arr3=np.array(［［1,2,3］,［4,5,6］］).transpose()；print(arr3［l,1］)的輸

出結果是()?

A)5

B)4

03

D)2

38.［單選題］列哪些屬于循環神經網絡

A)CNN

B)LSTM

OBERT

D)RNN

39.［單選題］電網資源業務中臺13大中心不包括？

A)電網資源中心

B)作業管理中心

C)基礎資源中心

D）生產成本中心

40.［單選題］Agent可以看做是一個程序或者一個實體，它嵌入在環境中，通過（）感知環境，通

過（）自治地作用于環境并滿足設計要求（）

A）傳感器效應器

B）感應器放大器

C）傳感器控制器

D）感應器效應器

41.［單選題］麒麟操作系統中，如果要將test文件的所有者和用戶組分別改為alice和users組，那么

下列命令正確的是（）。

A）chownalicetest

B）chownuserstest

C）chownalice：userstest

D）chownusers：alicetest

42.［單選題］認為智能取決于知識的積累量及一般化程度的理論是。

A）思維理論

B）知識閾值理論

C）進化理論

D）控制理論

43.［單選題］下列人工神經網絡屬于反饋網絡的是0

A）Hopfield網

B）BP網絡

C）多層感知器

D）LVQ網絡

44.［單選題］表達式list（range（5））的值為。

A）［0,1,2,3,4］

B）［1,2,3,4,5］

0［0,1,2,3,4,5］

D）［1,2,3,4］

45.［單選題］（）為人工智能技術的發展提供了其所需要的關鍵要素

A）物聯網

B）大數據

C）云計算技術

D）以上都是

46.［單選題］支持向量機算法屬于（）。

A）決策樹學習

B）統計學習

C）集成學習

D）記憶學習

47.［單選題］x={"xm"："張三"，"xb"："男"}把姓名改成"李四"的代碼是：

A）x［xm］="李四"

B）x［"xm"］="李四"

C）x［"xm"］=李四

D）x［"張三"］="李四"

48.［單選題］。是以樣本統計量作為未知總體參數的估計量，并通過對樣本單位的實際觀察取得樣

本數據，計算樣本統計量的取值作為被估計參數的估計值

A）參數估計

B）邏輯分析

C）方差分析

D）回歸分析

49.［單選題］從未來看，人們對人工智能的定位是真正像人類一樣，能同時解決不同領域、不同類型

的問題，進行判斷和決策，也就是所謂的（）

A）決策型人工智能

B）判斷型人工智能

C）通用型人工智能

D）創造型人工智能

50.［單選題］關于個體的說法，錯誤的是（）。

A）個體是變元（變量）

B）個體是對象

C）個體是謂詞

D）個體是常量

51.［單選題］離線批量預測結果輸出文件什么格式？（）

A）TXT

B）excel

C）csv

D）json

52.［單選題］多智能體系統的體系結構類型中，Agent之間都是直接通信的，通信和狀態知識都是固

定的。該結構是（）

A）網絡結構

B）聯盟結構

C）黑板結構

D）自協調結構

53.［單選題］現階段，自動駕駛技術的發展現狀是？

A）已經實現了真正意義上的無人駕駛

B）尚不完善，仍然需要人的手動干預

C）技術上已經比較成熟，可以處理復雜的交通狀況

D）技術上已經非常成熟，行駛過程中已經不需要人的干預了

54.［單選題］人工智能誕生于哪一年？（）

A）1955

B）1957

C）1956

D）1965

55.［單選題］卷積神經網中，如果輸入圖像是32X32矩陣，卷積核心是5X5的矩陣，步長為1,那么卷積

操作后的特征圖是（）的矩陣。

A）34X34

B）32X32

C）30X30

D）28X28

56.［單選題］多層前饋神經網絡描述錯誤的是

A）輸出層與輸入層之間包含隱含層，且隱含層和輸出層都擁有激活函數的神經元

B）神經元之間存在這同層連接以及跨層連接

C）輸入層僅僅是接收輸入，不進行函數處理

D）每層神經元上一層與下一層全互連

57.［單選題］下列關于LARS算法的說法正確的是。

A）每次選擇一個與殘差相關性最大的特征

B）是一種包裹式特征選擇法

C）基于線性回歸平絕對誤差最小化

D）是通過對LASSO稍加修改而實現

58.［單選題］關于Boosting,Bagging和隨機森林，以下說法錯誤的是（）

A）從偏差-方差分解的角度看，Boosting主要關注降低偏差

B）從偏差-方差分解的角度看，Bagging主要關注降低方差

C）隨機森林簡單、容易實現、計算開銷小

D）Boosting不能基于泛化性能相當弱的學習器構建出很強的集成

59.［單選題］語音識別的技術框架階段順序是？

A）訓練、編碼、解碼

B）編碼、訓練、解碼

C）解碼、訓練、編碼

D)訓練、解碼、編碼

60.［單選題］服務機器人建圖之后，首先需要執行()以確定當前的位姿。

A)新建路徑點

B)初始化定位

C)新建路徑

D)編輯地圖

61.［單選題］以下關于文件的描述錯誤的選項是：

A)readlines()函數讀入文件內容后返回一個列表，元素劃分依據是文本文件中的換行符

B)read()一次性讀入文本文件的全部內容后，返回一個字符串

OreadlineO函數讀入文本文件的一行，返回一個字符串

D)二進制文件和文本文件都是可以用文本編輯器編輯的文件

62.［單選題］捕獲一個已打開的頁面使用的方法是？

A)rpa.app.chrome,get()

B)rpa.app.chrome,page()

C)rpa.app.chrome,capture()

D)rpa.app.chrome,catch()

63.［單選題］圖像識別是以圖像的主要()為基礎的

A)元素

B)像素

C)特征

D)部件

64.［單選題］人工智能的目的是讓機器能夠()，以實現某些腦力勞動的機械化。

A)具有智能

B)和人一樣工作

C)完全代替人的大腦

D)模擬、延伸和擴展人的智能

65.［單選題］Y0L0v3在coco數據集上聚類了()個矛框？

A)3

B)9

080

D)nan

66.［單選題］()表達式在Python中是非法的。

A)x=y=z=l

B)x=(y=z+1)

C)x,y=y,x

D)x?+=?y

67.［單選題］關于Python語言的特點，以下選項描述正確的是（）

A）Python語言不支持面向對象

B）Python語言是解釋型語言

C）Python語言是編譯型語言

D）Python語言是非跨平臺語言

68.［單選題］強化學習的回報值一個重要特點是具有（）。

A）客觀性

B）主體性

C）超前性

D）滯后性

69.［單選題］（）是一個主要用于繪制二維圖形的Python庫。用途：繪圖、可視化.

A）numpy

B）pandas

C）Matplotlib

D）PIL

70.［單選題］深度學習在自然語言處理中的應用有（）

A）Word2Vec

B）Transformers

C）Seq2Seq

D）以上都是

71.［單選題］以下哪些空間適合機器人使用GPS定位系統進行準確定位（）。

A）沙漠地區

B）工廠車間

C）房屋室內

D）高樓林立的市中心

72.［單選題］在方差分析中，（）反映的是樣本數據與其組平均值的差異。

A）總偏差

B）組間誤差

C）抽樣誤差

D）組內誤差

73.［單選題］狀態空間的三元組（S,F,G）代表（）

A）算法符，初始狀態集，目標狀態集

B）B.目標狀態集，初始狀態集，算法符

C）初始狀態集，算法符，目標狀態集

D）初始狀態集，目標狀態集，算法符

74.［單選題］使用交叉驗證最簡單的方法是在估計器和數據集上調用什么輔助函數？

A）cross_val_score

B）cross_val%

C）val_score

D）cross_score

75.［單選題］說一下深度學習、機器學習、人工智能的關系

A）深度學習〉人工智能》機器學習

B）深度學習〉機器學習〉人工智能

C）機器學習〉深度學習〉人工智能

D）人工智能〉機器學習〉深度學習

76.［單選題］激光雷達由（）、接收器、時間計數器、微電腦構成。

A）鏡頭

B）光源

C）激光發射器

D）感光芯片

77.［單選題］神經網絡由許多神經元（Neuron）組成，每個神經元接受一個輸入，對輸入進行處理后

給出一個輸出。請問下列關于神經元的描述中，哪一項是正確的？

A）每個神經元可以有一個輸入和一個輸出

B）每個神經元可以有多個輸入和一個輸出

C）每個神經元可以有多個輸入和多個輸出

D）上述都正確

78.［單選題］支持向量機可以看作是具有一層隱藏層的神經網絡。支持向量機的理論基礎是。

A）視覺生理學

B）生物神經學

C）統計學

D）控制論

79.［單選題］專家系統是一種模擬（）的計算機系統。

A）專家知識

B）專家經驗

C）專家決策能力

D）專家思維

80.［單選題］發生人身觸電時，當通過人體的交流電流達到（）毫安時會有生命危險。

A）30

B）50

Oioo

D)36

81.［單選題］能夠提取出圖片邊緣特征的網絡是（）。

A）卷積層

B）池化層

C）全連接層

D）輸出層

82.［單選題］專家系統中的知識按其在問題求解中的作用可以分為數據級、知識庫級和（）。

A）倉庫級

B）專業級

C）控制級

D）理論級

83.［單選題］以下選項中，不是Python語言保留字的是：

A）while

B）except

Odo

D）pass

84.［單選題］以下關于機器學習說法錯誤的是

A）機器學習可以解決圖像識別問題

B）目前機器學習已經可以代替人類

C）機器學習在一定程度上依賴于統計學習

D）監督學習和非監督學習都屬于機器學習

85.［單選題］子空間樣本密度大幅提高，距離計算變得更為容易的是（）

A）低維嵌入

B）核化線性降維

C）主成分分析

D）k近鄰學習

86.［單選題］Python中有這樣一個示例：types=［'娛樂'，‘體育'，'科技'］,在使用列表時，以下哪個

選項，會引起索引錯誤

A）types［-1］

B）types［-2］

C）types［0］

D）typesL3］

87.［單選題］隨著大數據、（）、量子計算等新技術的快速發展，人類社會已經步入了第四次工業革

命時代

A）片上存儲

B）芯片設計

C）人工智能

D）泛在互聯

88.［單選題］無人機爬升消耗的能量等于爬升所需（）乘以爬升（）。（）

A）拉力，距離

B）拉力，方向

C）拉力，質量

D）升力，距離

89.［單選題］主要使用的行為決策算法有（）

A）基于神經網絡

B）基于規則

C）混合路線

D）以上都是

90.［單選題］人工智能第一次認識世界的時候使用的是區分0

A）太陽花

B）飛機

C）鴦尾花

D）動物

91.［單選題］。控制著整個LSTM單元的狀態或者記憶，它會根據每個時刻的輸入進行更新。

A）隱狀態向量

B）狀態向量

C）顯狀態向量

D）以上都不對

92.［單選題］以下關于DNN說法不正確的是（）o

A）層數多

B）抽象能力強

C）模擬更復雜模型

D）廣義上包含CNN、DBN、SVM等

93.［單選題］以下（）屬于數據可視化方法體系中的基礎方法。

A）視覺編碼方法論

B）視覺隱喻

C）地理信息可視化

D）時變數據可視化

94.［單選題］對不具備泛化能力的規則轉變為更一般的規則的最基礎的技術為。

A）最大一般泛化

B）最小一般泛化

C）最大一般特化

D）最小一般特化

95.［單選題］閔可夫斯基距離表示為曼哈頓距離時，p為（）o

A）1

B）2

03

D）4

96.［單選題］TFTDF模型中，TF意思是詞頻，IDF意思是（）。

A）文本頻率指數；

B）逆文本頻率指數

C）詞頻指數

D）逆詞頻指數

97.［單選題］以下算法中，不屬于分類預測的典型算法的是（）

A）Logistic回歸

B）決策樹

C）K-means算法

D）神經網絡

98.［單選題］圖像與灰度直方圖間的對應關系是0。

A）對應

B）多對一

C）一對多

D）都不對

99.［單選題］以下不屬于基于區域的圖像分割方法的是（）o

A）區域生長法

B）分水嶺算法

C）大津算法

D）基于圖論的分割算法

100.［單選題］以下關于NoSQL數據庫中分片處理表述不正確的是（）。

A）通過系統程序員編寫代碼的方式自行處理

B）由數據庫系統提供統一的自動分片功能

C）提升了NoSQL數據庫的讀/寫性能，尤其是讀取性能

D）提升了NoSQL數據庫的故障恢復能力

101.［單選題］閱讀以下文字：假設我們擁有一個已完成訓練的、用來解決車輛檢測問題的深度神經

網絡模型，訓練所用的數據集由汽車和卡車的照片構成，而訓練目標是檢測出每種車輛的名稱（車

輛共有10種類型）。現在想要使用這個模型來解決另外一個問題，問題數據集中僅包含一種車（福

特野馬）而目標變為定位車輛在照片中的位置。

A）除去神經網絡中的最后一層，凍結所有層然后重新訓練

B）對神經網絡中的最后幾層進行微調，同時將最后一層（分類層）更改為回歸層

C）使用新的數據集重新訓練模型

D）所有答案均不對

102.［單選題］循環神經網最常用的激活函數是tanh,除了tanh還可以使用

：①.relu②.sigmoid③.softmax④.完全不使用激活函數

A）①③④

B）①②③

C）①③④

D）①②④

103.［單選題］使用python語言，如何解釋下面的執行結果?print（1.2-1.0==0.2）False

A）Python的實現有錯誤

B）浮點數無法精確表示

C）布爾運算不能用于浮點數比較

D）Python將非0數視為False

104.［單選題］9**2的計算結果是

A）9**2

B）18

092

D）81

105.［單選題］假定你在神經網絡中的隱藏層中使用激活函數Xo在特定神經元給定任意輸入，你會

得到輸出「-0.0001」。X可能是以下哪一個激活函數？

A）ReLU

B）tanh

C）SIGMOID

D）以上都不是

106.［單選題］隨著集成中個體分類器（相互獨立）數目T的增大，集成的錯誤率將呈（一）_下降，最

終趨向于零

A）指數級

B）對數級

C）線性級

D）平方級

107.［單選題］MapReduce編程模型,鍵值對〈key,value）的key必須實現哪個接口（）。

A）WritableComparable

B）Comparable

C）Writable

D）Long

108.［單選題］卷積神經網絡做圖像分類任務通常不包含：

A）卷積操作

B）池化操作

C）全連接層

D）均方誤差損失函數

109.［單選題］人工智能是一門（）

A）數學和生理學

B）心理學和生理學

C）語言學

D）綜合性的交叉學科和邊緣學科

110.［單選題］MTBF是指（）。

A）最大故障間隔時間

B）最小故障間隔

C）平均故障間隔時間

D）最短故障間隔

111.［單選題］多分類LDA將樣本投影到Ml維空間，Ml通常遠小于數據原有的屬性數，可通過這個投影

來減小樣本點的維數，且投影過程中使用了類別信息，因此LDA也常被視為一種經典的（）技術。

A）無監督特征選擇

B）無監督降維

C）監督特征選擇

D）監督降維

112.［單選題］計算機接收到的數字圖像是由（）組成的。

A）色彩

B）分辨率

C）像素點

D）粒度

113.［單選題］關于CB0W與Skip-Gram算法，以下說法不正確的是（）

A）CB0W是根據某個詞前面的n個詞或者前后n個連續的詞，來計算某個詞出現的概率

B）Skip-Gram是根據某個詞然后分別計算它前后幾個詞的各個概率

C）CB0W和Skip-Gram都是可以訓練詞向量的方法，但是Skip-Gram要比CB0W更快一些

D）無論是CB0W模型還是skip-gram模型，都是以Huffman樹作為基礎的

114.［單選題］Gazebo是一款什么工具（）。

A）仿真

B）可視化

C）調試

D）命令行

115.［單選題］常見的圖像預處理方法不包括（）。

A）圖像降噪

B）圖像增強

C）圖像尺寸歸一化

D）圖像標注

116.［單選題］半監督學習不包括

A）直推學習

B）純半監督學習

C）主動學習

D）圖半監督學習

117.［單選題］分類變量的意思就是在給定的數據集中，該變量的取值是（）的集合。

A）固定

B）隨機

C）有限

D）獨立

118.［單選題］虛擬現實的第二個特性是交互性（Interaction）,交互性是通過（）進行人機交互。

A）硬件設備

B）軟件設備

C）輸出設備

D）軟件硬件設備

119.［單選題］兩個種子點A（-l,l）,B（2,l）,其余點為

（0,0）,（0,2）,（1,1）,（3,2）,（6,0）,（6,2）,利用Kmeans算法，點群中心按坐標平均計算。最終

種子點A需要移動的次數，種子點B需要移動的次數，屬于種子點A的點數（不包含A）,屬于種子點

B的點數（不包含B）分別為（）（）

A）2,2,3,3

B）l,1,3,3

01,1,2,4

D）2,2,2,4

120.［單選題］（）是專家系統與領域專家、知識工程師、一般用戶之間進行交互的界面。

A）人機接口

B）知識庫

0解釋機構

D）輸入界面

121.［單選題］所謂神經網絡，是指以人腦和神經系統為模型的（）算法。

A）倒檔追溯

B）直接搜索

C）機器學習

D）深度優先

122.［單選題］（）是指針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務，以高性能和高吞吐量的方式實現

大眾化的服務，是數據價值最重要也是最直接的發現方式。

A）數據服務

B）數據分析

C）數據治理

D）數據應用

123.［單選題］在主成分分析中，將幾個主分量經過線性組合構造為一個綜合評價函數時，每個主分

量的權數為（）0

A）每個主分量的方差

B）每個主分量的標準差

C）每個主分量的方差貢獻率

D）每個主分量的貢獻率

124.［單選題］在空間維度上刻畫數據連續性是數據的（）特點。

A）可關聯性

B）可溯源性

C）可理解性

D）可復制性

125.［單選題］導入庫使用的關鍵字是？

A）Import

B）import

C）Def

D）def

126.［單選題］語音分析就是根據音位規則，從語言流中區分出一個個獨立的（）

A）音素

B）音詞

C）音句

D）音節

127.［單選題］（）的出現，使研究無限假設空間的復雜度成為可能。

A）VC維

B）Natarajan維

C）計算機學習理論

D）Rademacher復雜度

128.［單選題］虛擬現實系統需要具備人體的感官特性，其中（）是虛擬現實最重要的感知接口。

A）聽覺

B）視覺

C）嗅覺

D）觸覺

129.［單選題］CNN卷積網絡中，filter尺寸的選擇多為（）

A）奇數

B）偶數

C）整數

D）分數

130.［單選題］當不知道數據所帶標簽時，可以使用哪種技術促使帶同類標簽的數據與帶其他標簽的

數據相分離（）

A）分類

B）聚類

C）關聯分析

D）隱馬爾可夫鏈

131.［單選題］（）側重于將已經學習過的知識應用到新的問題中。

A）分類學習

B）統計學習

C）遷移學習

D）強化學習

132.［單選題］len（'543'）的計算結果是

A）2

B）3

04

D）5

133.［單選題］關于線性回歸的描述，以下正確的有（）

A）基本假設包括隨機干擾項是均值為0,方差為1的標準正態分布

B）基本假設包括隨機干擾項是均值為0的同方差正態分布

C）多重共線性會使得參數估計值方差減小

D）基本假設包括不服從正態分布的隨機干擾項

134.［單選題］在CNN網絡模型中，不常見的Pooling層操作是

A）max

B）min

C）mean

D）sum

135.［單選題］哪些技術是RCNN采用而FasterRCNN沒有用？

A）SVM分類

B）使用SelectiveSearch輸出候選框

C）使用MLP進行分類與回歸預測

D）使用ROIpooling

136.［單選題］線性回歸的基本假設不包括（）0

A）隨機誤差項是一個期望值為0的隨機變量

B）對于解釋變量的所有觀測值，隨機誤差項有相同的方差

C）隨機誤差項彼此相關

D）解釋變量是確定性變量不是隨機變量，與隨機誤差項之間相互獨立

137.［單選題］以下關于Python的控制結構，錯誤的是：

A）每個if條件后要使用冒號（：）

B）在Python中，沒有switch-case語句

C）Python中的pass是空語句，一般用作占位語句

D）elif可以單獨使用

138.［單選題］PCA的步驟不包括（）

A）構建協方差矩陣

B）矩陣分解得到特征值和特征向量

C）特征值排序

D）特征值歸一化

139.［單選題］以下機器學習中，在數據預處理時，不需要考慮歸一化處理的是：（）

A）logistic回歸

B）SVM

C）樹形模型

D）神經網絡

140.［單選題］深度學習是一種基于（）特征學習和特征層次構造的學習方法。

A）無監督

B）有監督

C）半監督

D）強化學習

141.［單選題］機器學習不包括（）。

A）監督學習

B）強化學習

0非監督學習

D）群體學習

142.［單選題］下列關于線性回歸說法錯誤的是

A）在現有模型上，加入新的變量，所得到的R-2的值總會增加

B）殘差的方差無偏估計是SSE/（n-p）

C）殘差的方差無偏估計是SSE/（n-p）

D）自變量和殘差不一定保持相互獨立

143.［單選題］根據課程3.6中所講的井字棋估值方法，以下局面估值為（）。

O

>

A)2

B)1

C)0

D)-l

144.［單選題］若一個屬性可以從其他屬性中推演出來，那這個屬性就是()

A)結構屬性

B)冗余屬性

C)模式屬性

D)集成屬性

145.［單選題］機器人檢測人體的姿態，識別內容主要包括手勢識別和()。

A)人體位置

B)肢體姿態

C)臉部位置

D)手部位置

146.［單選題］下列不是知識表示法的是()

A)計算機表示法

B)“與/或”圖表示法

C)狀態空間表示法

D)產生式規則表示法

147.［單選題］有關機器學習分類算法的Precision和Recall,以下定義中正確的是(假定tptrue

positive,tn=truenegative,fp=falsepositive,fn=falsenegative)

A)Precision=tp/(tp+fp),Recall=tp/(tp+fn)

B)Precision=tp/(tn+fp),Recall=tp/(tp+fn)

C)Precision=tp/(tn+fn),Recall=tp/(tp+fp)

D)Precision=tp/(tp+fp),Recall=tp/(tn+fn)

148.［單選題］下列哪些不是“子集搜索”中的搜索方式(一)

A)單向搜索

B)雙向搜索

C)前向搜索

D)后向搜索

149.［單選題］工作流分為順序工作流和()工作流

A)選擇

B)循環

C)狀態機

D)隨機

150.［單選題］一幅數字圖像是()。

A)一個觀測系統

B)一個有許多像素排列而成的實體

C)一個2-D數組中的元素

D)一個3-D空間的場景

151.［單選題］人工智能的目標是讓機器能夠(),以實現某些腦力勞動的機械化

A)具有智能

B)和人一樣工作

C)完全代替人的大腦

D)模擬、延伸和擴展人的智能

152.［單選題］人工神經網絡的相關研究最早可以追溯到上世紀40年代，由心理學家麥卡洛克和數學

邏輯學家皮茨提出的()。

A)M-P神經元模型

B)B-P神經元模型

OM-N神經元模型

D)N-P神經元模型

153.［單選題］哪項在rcnn,不在fastrcnn()

A)SVM

B)卷積

OMLP

D)目標框回歸預測

154.［單選題］聚類是一種典型的無監督學習任務，然而在現實聚類任務中我們往往能獲得一些額外

的監督信息，于是可通過()來利用監督信息以獲得更好的聚類效果。

A)監督聚類

B)半監督聚類

C)聚類

D)直推聚類

155.［單選題］關于L1正則化與L2正則化以下表述正確的是？

A)L2正則化比L1正則化產生更加稀疏的模型

B)L1正則項有利于增強模型的泛化能力

C)加上L2正則項后，無法使用梯度下降算法迭代參數值

D)L1,L2正則項不能作用在損失函數之上。

156.［單選題］一般來講，下列語言屬于人工智能語言的是()o

A)VJ

B)C#

C）Foxpro

D）LISP

157.［單選題］如果我使用數據集的全部特征并且能夠達到100%的準確率，但在測試集上僅能達到

70%左右，這說明0。

A）欠擬合

B）模型很棒

C）過擬合

D）以上答案都不正確

158.［單選題］規則學習的目標是產生一個能覆蓋盡可能多的樣例的規則集，最直接的做法是（）

A）序貫覆蓋

B）剪枝優化

C）假設驗證

D）預測分布

159.［單選題］（）是狀態空間搜索的一個基本算法。

A）關系

B）回溯

C）探測

D）試錯

160.［單選題］模型刷新就是典型的利用新數據重新訓練模型的方式，其關鍵是訓練前的（）

A）數據整理

B）數據預處理

C）數據挖掘

D）數據準備

161.［單選題］以下哪些算法是基于規則的分類器（）

A）C4.5

B）KNN

C）NaiveBayes

D）ANN

162.［單選題］首次提出“人工智能”是在（）年

A）1946

B）1960

01916

D）1956

163.［單選題］下列哪個算法/庫不能實現閉環檢測（）。

A）DBOW

B）FAB-MAP

OSeqSLAM

D）g2o

164.［單選題］（）是人類的一種重要的智能行為。

A）模仿

B）智能

C）學習

D）刺激

165.［單選題］DL/T860數據屬性（DA）的功能約束（FC）中ST表示的意義為（）。

A）測量值

B）控制

C）狀態信息

D）取代

166.［單選題］圖像識別任務可以分為三個層次，根據處理內容的抽象性，從低到高依次為？（）

A）圖像分析，圖像處理，圖像理解

B）圖像分析，圖像理解，圖像處理

C）圖像處理，圖像分析，圖像理解

D）圖像理解，圖像分析，圖像處理

167.［單選題］支持向量機算法屬于（）

A）決策樹學習

B）統計學習

C）集成學習

D）記憶學習

168.［單選題］為了保證自動駕駛儀的正常工作，無人機飛控系統的基本組成部件有（）。

A）傳感器

B）放大部件

C）舵機

D）以上三個都是

169.［單選題］KQML語言的核心是（）

A）內容層

B）消息層

C）通信層

D）控制層

170.［單選題］關于EasyDL智能云平臺進行圖像分類模型訓練，說法錯誤的是？

A）訓練之前需要選擇對應的模型

B）訓練之前需要添加訓練的數據集

C）訓練之前需要添加測試的數據集

D）訓練在云端進行，關閉賬號不影響模型訓練

171.［單選題］下列哪個不是人工智能的研究領域（）o

A）機器證明

B）模式識別

C）人工生命

D）編譯原理

172.［單選題］（）主要提供內存計算框架

A）Spark核心層

B）資源計算層

C）服務核心層

D）Spark層

173.［單選題］以下關于人工智能說法錯誤的是

A）人工智能就是深度學習

B）人工智能屬于機器學習的一個分支

C）人工智能包含了深度學習

D）強化學習屬于人工智能的一部分

174.［單選題］智能優化方法中受動物群體智能啟發的算法稱為（）。

A）組合算法

B）群算法

C）遺傳算法

D）進化算法

175.［單選題］（）技術可以將所有數據的特性通過圖的方式展現出來。

A）支持向量機

B）神經網絡

C）數據可視化

D）數據挖掘

176.［單選題］下列不是知識表示法的是？

A）計算機表示法

B）“與/或”圖表示法

C）狀態空間表示法

D）產生式規則表示法

177.[單選題]代碼arr5=np.arange(0,6).reshape([2,3])；print(arr5[l,：])的輸出結果是

()?

A）［01］

B）［345］

0［23］

D）［012］

178.［單選題］關于Boltzmann描述錯誤的是

A）基于能量的模型

B）優化目標函數為最小化能力函數

C）分為顯層和隱層

D）神經元都是數值型

179.［單選題］45%5的計算結果是?

A）45

B）9

C）5

D）0

180.［單選題］線性回歸在3維以上的維度中擬合面是？

A）曲面

B）平面

C）超平面

D）超曲面

181.［單選題］關于Spark的說法中，（）是錯誤的。

A）采用內存計算模式

B）可利用多種語言編程

C）主要用于批處理

D）可進行map

182.［單選題］以下用C語言開發的Python解釋器是（）

A）JPython

B）IronPython

C）CPython

D）PyPy

183.［單選題］Transformer架構首先是由下列哪項引入的？

A）GloVe

B）BERT

C）OpenAl'sGPT

D）ULMFit

184.［單選題］在以下不同的場景中，使用的分析方法不正確的有（）

A）根據商家最近一年的經營及服務數據，用聚類算法判斷出天貓商家在各自主營類目下所屬的商家

層級

B）根據商家近幾年的成交數據，用聚類算法擬合出用戶未來一個月可能的消費金額公式

C）用關聯規則算法分析出購買了汽車坐墊的買家，是否適合推薦汽車腳墊

D）根據用戶最近購買的商品信息，用決策樹算法識別出淘寶買家可能是男還是女

185.［單選題］圖像數字化分為兩個步驟：一為取樣，二為（）o

A）數字化

B）量化

C）去噪聲

D）清洗

186.［單選題］關于數據創新，下列說法正確的是（）。

A）個數據集的總和價值等于單個數據集價值相加

B）于數據的再利用，數據應該永久保存下去

C）同數據多次用于相同或類似用途，其有效性會降低

D）數據開放價值可以得到真正釋放

187.［單選題］對于MLP,輸入層中的節點數為10,隱藏層為5.從輸入層到隱藏層的最大連接數是：

A）50

B）小于50

C）超過50

D）這是一個任意值

188.［單選題］在Python中，函數（）。

A）不可以嵌套定義

B）不可以嵌套調用

C）不可以遞歸調用

D）以上都不對

189.［單選題］程序設計過程中的三要素是（）

A）算法、數據結構和程序設計方法學

B）數據、算法和數據結構

C）輸入、操作處理和輸出

D）數據、數據結構和處理

190.［單選題］如果有m個點，DBSCAN在最壞的情況下的時間復雜度度為

A）0（m）

B）O（mlogm）

C）0（m2）

D）0（login）

191.［單選題］在深度學習中，我們經常會遇到收斂到locahninimum,下面不屬于解決localminimum問

題的方法是（）O

A）隨機梯度下降

B）設置Monentum

C）設置不同初始值

D）增大batch

192.［單選題］機器學習算法中，以下不屬于集成學習策略的是？

A）Boosting

B）Stacking

0Bagging

D）Marking

193.［單選題］下面不能使用GPU進行加速的算法框架是

A）Caffe

B）Theano

C）Keras

D）Skiearn

194.［單選題］關于遺傳算法，下列說法錯誤的是（）

A）遺傳算法的基本思想是在求解問題時從多個解開始，然后通過一定的法則進行逐步迭代以產生新

的解

B）遺傳算法可廣泛應用于組合優化、機器學習、自適應控制、規劃設計和人工生命等領域。

C）遺傳算法（geneticalgorithms,GA）：一類借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨54機搜索

算法，非常適用于處理傳統搜索方法難以解決的復雜和非線性優化問題。

D）遺傳算法是一種局部優化概率算法

195.［單選題］數據產品開發的關鍵環節是（）

A）數據收集

B）數據預處理

C）數據學習

D）數據加工

196.［單選題］命題”小李的父親是教師”的個體Teacher（father（Li..是一個（）。

A）函數

B）常量

C）變量

D）謂詞

197.［單選題］根據語句「lamplanningtovisitNewDelhitoattendAnalyticsVidhyaDelhiHackathonJ

解方程。A=（名詞作為語音標簽的一部分）B=（動詞作為語音標簽的一部分）C=（頻率計數大于1）下面哪

個是A、C的正確值？（）

A）5、5、2

B）5、5、0

07、5、1

D）7、4、2

198.［單選題］已知dicl={'A'：l,'B'：2,'C'：3,'D'：4}下列代碼哪個是修改dicl的數據？

A）x=dicl［'A'］

B）dicl［'E'］=5

C）dicl［'A'］=5

D）dicl［'A'］+5

199.［單選題］在圖靈獎獲得者JimGray看來，人類科學研究活動已經經歷過三種不同范式的演變過程

,目前正在從（）轉向

A）實驗科學范式理論科學范式

B）理論科學范式計算科學范式

C）計算科學范式數據密集型科學發現范式

D）理論科學范式數據密集型科學發現范式

200.［單選題］下列關于不確定性知識描述錯誤的是（）

A）不確定性知識是不可以精確表示的

B）專家知識通常屬于不確定性知識

0不確定性知識是經過處理過的知識

D）不確定性知識的事實與結論的關系不是簡單的“是”或“不是”

201.［單選題］以下對于標稱屬性說法不正確的是

A）標稱屬性的值是一些符號或事物的名稱，每種值代表某種類別、編碼或狀態。

B）標稱值并不具有有意義的順序，且不是定量的

C）對于給定對象集，找出這些屬性的均值、中值沒有意義。

D）標稱屬性通過將數值量的值域劃分有限個有序類別，把數值屬性離散化得來。

202.［單選題］在同一時刻傳輸兩個方向上的信息，該通信方式為（）。

A）半雙工

B）雙工

C）單工

D）全雙工

203.［單選題］長短期記憶LSTM具有與循環神經網絡相似的控制流，兩者的區別在于LSTM中增加了（

）導致單元內的處理過程不同。

A）輸入門

B）記憶門

C）忘記門

D）輸出門

204.［單選題］在神經網絡學習中，每個神經元會完成若干功能，下面哪個功能不是神經元所能夠完

成的功能

A）對前序相鄰神經元所傳遞信息進行加權累加

B）對加權累加信息進行非線性變化（通過激活函數）

0向前序相鄰神經元反饋加權累加信息

D）將加權累加信息向后續相鄰神經元傳遞

205.［單選題］（）是利用計算機將一種自然語言（源語言）轉換為另一種自然語言（目標語言）的

過程。

A）文本識別

B）文本分類

C）機器翻譯

D）問答系統

206.［單選題］一幅灰度均勻分布的圖像，其灰度范圍為［0,255］,貝。該圖像的信息量為00

A）0

B）6

08

D）255

207.［單選題］下列機器學習算法中，不需要歸一化處理的是（）o

A）Decision

B）SVM

C）K-means

D）Logistic

208.［單選題］無人汽車開始發展盛行的原因不包括的是（）：

A）越來越多的交通事故產生

B）越來越多的司機疲勞駕駛

C）交警難以執法

D）自動駕駛汽車的安全性與智能性

209.［單選題］以下兩種描述分別對應哪兩種對分類算法的評價標準（）（a）警察抓小偷，描述警察抓

的人中有多少個是小偷的標準。（b）描述有多少比例的小偷給警察抓了的標準。

A）Precision,Recall

B）Recall,Precision

C）Precision,ROC

D）Recall,ROC

210.［單選題］Tensorflow框架默認對網絡結構等數據進行可視化的工具是

A）Visdom

B）Flask

C）Vue

D）以上選項均不正確

211.［單選題］群智能算法是基于（）對給定的目標尋找最優解的啟發式搜索算法。

A）集合

B）數組

C）群體行為

D）個體行為

212.［單選題］數據的可用性取決（）o

A）數據分析

B）數據采集

C）數據質量

D）數據需求

213.［單選題］根據圖中所示的minimax算法決策樹，圖中估值為7的結點被稱為（）。

122016791319

>

A)MAX結點

B)MIN結點

C)終止結點

D)根節點

214.［單選題］網絡訓練時，常會遇到很多問題，對于梯度消失問題，我們可以通過選擇使用以下哪

種函數減輕該問題？

A)Relu函數

B)Sigmoid函數

C)tanh函數

D)Softsign函數

215.［單選題］RBM是包含一層可觀察變量和單層潛變量的無向概率圖模型，可以堆疊起來形成更深的

模型，它是一個()，觀察層或潛層中的任何單元之間不允許存在連接。

A)二值圖

B)二分圖

C)二層圖

D)二元圖

216.［單選題］模型的高bias(偏差)是什么意思，如何降低它()?

A)在特征空間中減少特征

B)在特征空間中增加特征

C)增加數據點

D)I^C

217.［單選題］通過阿里云RPA,獲取iframe下的表格中的信息，阿里云RPA提供哪個方法？

A)text(self,element=None,*,index=l,parent_e1ement=None)

B)read(self,row,col)

C)table(self,value,type='index',rtrtype='text',parent_element=None)

D)write(self,range,value,startrow='1',max=1000)

218.［單選題］圖像分類任務是一個計算量較大的任務，下面描述正確的是：①.不要使用深度學習技

術②.盡量使用GPU加速運算③.盡量使用前人探索的有成功經驗的經典的網絡結構④.盡量自己重新

設計編寫網絡，不要照搬別人的網絡

A)①③

B)①②③

C)②③

D)①②

219.［單選題］在自動定理證明研究方面在國際上有影響的我國知名科學家是:

A)錢學森

B)華羅庚

C）宋健

D）吳文俊

220.［單選題］以下哪一個不屬于分類算法

A）XGBoost

B）RandomForest

C）SVM

D）Fp-Growth

221.［單選題］（）回答用戶提出的問題，解釋系統的推理過程。

A）人機接口

B）知識庫

C）輸入界面

D）解釋機構

222.［單選題］學習器的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為

A）錯誤率

B）精度

C）誤差

D）查準率

223.［單選題］相對于HadoopMapReducel.0,Spark的特點不包括（）。

A）速度快

B）并發多

C）通用性

D）易用性

224.［單選題］下列哪個選項是神經網絡的代表

A）ID3

B）梯度提升樹

C）xgboost算法

D）殘差網絡

225.［單選題］一次數據清洗操作得到的僅僅是“中間數據”，而不一定是“干凈數據”。因此我們

需要對這些可能含有“臟數據”的“中間數據”進行再次（）,進而判斷是否需要再次清洗。

A）轉換工作

B）審計工作

C）集成工作

D）標注工作

226.［單選題］國網公司提出“兩庫一平臺”架構中，樣本庫對于哪些類型樣本數據進行分類管理及

統計，并提供圖像標注、語音標注以及文本標注功能？

A）圖像類

B）音頻類

C）文本類

D）以上都是

227.［單選題］循環神經網絡（recurrentneuralnetwork,RNN）,是一種用于處理具有類似（）的數

據的神經網絡。

A）網格結構

B）數組結構

C）序列結構

D）表格結構

228.［單選題］正向推理與逆向推理同時進行，且在推理過程中的某一步驟上“碰頭”的一種推理。

稱為（）

A）混合推理。

B）正向推理。

C）逆向推理。

D）雙向推理。

229.［單選題］以下關于人工智能系統架構的表述，不正確的是

A）人工智能分為應用層、技術層、基礎層

B）數據處理一般都是在應用層完成

C）應用層聚焦人工智能技術和各個領域的結合

D）基礎層提供計算能力和數據資源

230.［單選題］論域中的每個對象，稱為（）。

A）個體

B）集合

C）函數

D）元素

231.［單選題］在多通道卷積過程中，要生成n個featuremaps,需要（）個卷積核立方體。

A）n-2

B）rT2

C）［n/2］注［x］表示對x取整

D）n

232.［單選題］其他條件相同，置信水平越低，則置信區間上下限差值越（）

A）越大

B）越小

C）為0

D）不確定

233.［單選題］students=［'林兒'，'玉兒'，‘云朵'，'花兒'］,從students刪除'玉兒’的操作是

A)students,del［2］

B)students.del(2)

C)delstudents［2］

D)delstudents［l］

234.［單選題］在留出法、交叉驗證法和自助法三種評估方法中，()更適用于數據集較小、難以劃分

訓練集和測試集的情況。

A)留出法

B)交叉驗證法

0自助法

D)留一法

235.［單選題］一下哪個環境變量表示當前路徑()

A)PATH

B)PWD

C)HOME

D)ROOT

236.［單選題］以下關于深度學習框架的描述，正確的是()。

A)Tensorfow是一款使用C++語言開發的開源數學計算軟件

B)Caffe對于卷積網絡的支持特別好，同時提供的C++接口，也提供了

C)PyTorch的前身便是Torch,其底層和Torch框架一樣，但是使用python重新寫了很多內容

D)以上答案都正確

237.［單選題］以下激活函數中，不具有“正向無邊界”特征的是？

A)ReLU

B)Sigmoid

C)softplus

D)Mish

238.［單選題］相較于其他早期的面部解鎖，iPhoneX的原深感攝像頭能夠有效解決的問題是()。

A)機主需要通過特定表情解鎖手機

B)機主是否主動解鎖手機

C)機主平面照片能夠解鎖手機

D)機主雙胞胎解鎖手機

239.［單選題］梯度爆炸問題是指在訓練深度神經網絡的時候，梯度變得過大而損失函數變為無窮。

在RNN中，下面哪種方法可以較好地處理梯度爆炸問題？

A)用改良的網絡結構比如LSTM和GRUs

B）梯度裁剪

C）Dropout

D）所有方法都不行

240.［單選題］1977年在斯坦福大學研發的專家系統（）是用于地質領域探測礦藏的一個專家系統。

A）DENDRAL

B）MYCIN

C）PROSPECTOR

D）XC0N

241.［單選題］優化電網資源中臺，應建設電網資產.電網資源.電網圖形等（）大共享服務中心。

A）6

B）8

C）10

D）12

242.［單選題］點云預處理主要是減少（），降低后續3D邊緣匹配所用的時間。

A）無用點云

B）邊緣點云

C）核心點云

D）高層點云

243.［單選題］關于DataNode的描述錯誤的是（）。

A）DataNode負責處理文件系統客戶端的文件讀寫請求

B）DataNode進行數據塊的創建、刪除和復制工作

C）集群中的DataNode

D）文件的副本系數由DataNode儲存

244.［單選題］下列描述中不屬于情感分析的具體任務是（）。

A）情感分類

B）觀點抽取

C）觀點問答

D）段落匹配

245.［單選題］人工神經網絡是知識的（）表示。

A）隱式

B）顯式

C）半顯式

D）半隱式

246.［單選題］圖像銳化處理方法不包括（）。

A）膨脹

B）高通濾波

C）拉普拉斯算子

D）梯度法

247.［單選題］用于設計軟件自動化流程應用的開發工具是（）o

A）RPA設計器

B）RPA執行器

C）RPA中控臺

D）RPA客戶端

248.［單選題］k均值聚類屬于典型的無監督學習算法，其依據是基于

A）樣本均值

B）樣本距離

C）似然值

D）方差

249.［單選題］下列關于可視化方法體系說法不正確的是（）

A）通常采用視覺圖形元素和視覺通道兩個維度進行視覺編碼

B）常用的共性方法有統計圖表、圖論方法、視覺隱喻和圖形符號學等

C）領域方法在所屬領域內其可視化的信度和效果往往低于基礎方法的直接應用

D）視覺編碼為其他數據可視化方法提供了方法學基礎

250.［單選題］機器學習按照其學習方式來分類可分為（）。

①監督學習②無監督學習③半監督學習④強化學習

A）①②③

B）②③④

C）①②③④

D）①③④

251.［單選題］CNN網絡設計中，學習率的設置往往對訓練收斂起到關鍵作用，關于學習率的說法，錯

誤的是（）

A）學習率太小，更新速度慢

B）學習率過大，可能跨過最優解

C）學習率也是有網絡學習而來

D）學習率可在網絡訓練過程中更改

252.［單選題］下列哪項不是知識圖譜構建的主要技術（）

A）命名實體識別

B）實體鏈接

C）關系抽取

D）詞性標注

253.［單選題］協同過濾和基于內容的模型是兩種流行的推薦引擎，在建立這樣的算法中NLP扮演什

么角色？

A）從文本中提取特征

B）測量特征相似度

C）為學習模型的向量空間編程特征

D）以上都是

254.［單選題］通常，（）主要指的是關系數據庫中存儲、計算和管理的數據。

A）結構化數據

B）海量數據

C）半結構化數據

D）非結構化數據

255.［單選題］群智能算法在尋優過程中體現了隨機、（）和分布式等特點。

A）異步

B）種群

C）并行

D）串行

256.［單選題］以下（）不是輸入操作。

A）點擊

B）輸入信息

C）發送熱鍵

D）獲取文本

257.［單選題］人工智能的分類不包括以下哪項？

A）計算機視覺

B）廣泛外延

0自然語言理解與交流

D）認知與推理

258.［單選題］剪枝方法和程度對決策樹泛化性能的影響相當顯著，有實驗研究表明，在數據帶有噪

聲時通過剪枝甚至可將決策樹的泛化性能提高（）。

A）0.2

B）0.25

030%

D）0.35

259.［單選題］人工智能的目的是讓機器能夠（）

A）具有智能

B）和人一樣工作

C）完全代替人的大腦

D）模擬、延伸和擴展人的智能

260.［單選題］長短時記憶神經網絡緩解梯度消失問題采取的措施是（）。

A）增加網絡深度

B）減少網絡神經元

C）使用雙向的網絡結構

D）增加一個用來保存長期狀態的單元

E）全連接神經網絡

F）門控RNN

G）BP神經網絡

H）雙向RNN

261.［多選題］以下關于集成學習的說法，正確的是（）0

A）隨機森林是減少模型的方差，而GBDT是減少模型的偏差

B）組成隨機森林的樹可以并行生成，而GBDT是串行生成

C）隨機森林的結果是多數表決表決的，而GBDT則是多棵樹累加之和

262.［多選題］循環神經網絡RNN中，常用的激活函數是（）和（）。

A）sigmod函數

B）Relu函數

C）tanh函數

D）ELU函數

263.［多選題］下表是一個購物籃，假定支持度閾值為40%,其中（）是頻繁閉項集。ID項集1面包、

牛奶、尿布2面包、牛奶、尿布、啤酒3牛奶、尿布、雞蛋4面包、尿布、啤酒、雞蛋5啤酒、雞

蛋

A）面包、牛奶、尿布

B）面包、啤酒

C）尿布、啤酒

D）啤酒、雞蛋

264.［多選題］關于特征選擇，說法正確的是（）

A）無監督特征選擇分為過濾式無監督特征選擇和嵌入式無監督特征選擇

B）Laplacianscore是過濾式無監督特征選的代表

OMCFS是嵌入式無監督特征選擇的代表

D）SPFS方法選擇最能夠保持樣本間的相似性的特征子集

265.［多選題］在自然語言處理任務中，首先需要考慮字、詞如何在計算機中表示。通常，有兩種表

示方式：（）表示和（）表示

A）on-hot

B）one-hot

C）分布式

D）集中式

266.［多選題］關于邏輯回歸正確的是（）

A）風險控制是金融領域最核心的問題，邏輯回歸是在風險評估中最經典常用的方法

B）邏輯回歸可以用到互聯網廣告點擊預測

C）邏輯回歸只能用于解決二分類問題

D）以上都不對

267.［多選題］以下哪些方法可以直接來對文本分類？（）

A）Kmeans

B）決策樹

C）支持向量機

D）KNN

268.［多選題］人工智能研究范疇廣泛而又異常復雜，其發展需要與（）和社會科學等學科深度融合

O

A）計算機科學

B）數學

C）認知科學

D）神經科學

269.［多選題］要權釋機器學習/深度學習在人工智能體系中的作用，通常從機器感知、（）、（）三方面

來進行

A）感知

B）理解

C）決策

D）證明

270.［多選題］開發專家系統所要解決的基本問題有哪幾個？

A）知識的表示

B）知識的運用

C）知識的篩選

D）知識的獲取

271.［多選題］在深度學習中，常用的損失函數有（）

A）平方損失函數

B）交叉端損失函數

C）原型損失函數

D）累加