識考試題庫及答案(通用版)1.什么是人工智能中的無監督學習?C.依賴于人類專家的指導和反饋來訓練模型2.大模型在自然語言處理中進行詞義消歧的一個關鍵能力是?C.刪除不相關的特征4.下列直接影響傳統機器學習算法成敗的關鍵因素是哪個?B.后處理C.訓練方法D.特征提取5.深度學習模型通常通過什么方式來防止過擬合?A.增大數據集B.減少網絡層數C.L1正則化6.GAN(生成對抗網絡)的訓練過程中，生成器和鑒別器的關系是什么?A.互為輸入輸出B.同時訓練和優化C.相互競爭和改進D.獨立訓練和優化7.句法分析和依存解析在NLP中有何不同?A.句法分析關注單詞之間的語法關系，依存解析關注詞組如何組成句子B.兩者是相同的概念C.依存解析關注單詞之間的語法關系，句法分析關注詞組如何組成句子D.句法分析用于生成文摘，依存解析用于機器翻譯8.知識圖譜的主要目的是什么?A.數據存儲B.信息檢索C.知識表示和推理D.數據分析9."知識融合"指的是什么?A.合并多個知識源的信息B.增加新的知識到圖譜中C.刪除冗余的知識D.更新知識圖譜10.()是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。A.專家系統B.進化算法C.遺傳算法D.禁忌搜索11.大模型在哪些類型的任務中最有可能勝過小模型?A.簡單任務B.復雜任務C.所有類型的任務D.無法確定12.在自然語言處理中，"bigram"是指什么?A.兩個字符的組合B.兩個單詞的組合，常用于語言模型中C.兩個句子的組合D.兩個語言模型的組合13.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：()。B.模型很棒C.過擬合14.在哪個領域，大模型可能會產生重大影響?A.自動駕駛B.醫療診斷C.量子計算D.所有以上15.在機器學習中，偏差(bias)和方差(variance)之間有什么關系?A.它們總是相互獨立B.它們總是相互依賴C.增加一個會導致另一個減少D.它們總是同時增加16.在機器學習中，"滑動窗口"通常用于什么任務?A.特征選擇B.特征工程C.時序數據分析D.文本分類17.機器學習的簡稱是()。D.將文本轉換為音頻輸出19.()是一種具有非線性適應性信息處理能力的算法，可克服傳統A.決策樹C.人工神經網絡21.下面的()是神經網絡中所用的函數。B.適應度函數C.特性函數D.信任函數22.遺傳算法中所用的函數是()。A.隸屬函數B.適應度函數C.啟發函數D.作用函數23.在計算機視覺中，"BoW"通常指的是什么?A.詞袋模型B.括號內的單詞C.二值化操作D.位平面編碼24.對于線性不可分的數據，支持向量機的解決方式是()A.軟間隔B.硬間隔C.核函數D.以上選項均不正確25.以下哪個步驟不是機器學習所需的預處理工作()B.權重共享D.多任務學習29.規則A→(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A為真的情況下結論B為真的()。A.可信度B.信度C.信任增長度D.概率30.在大模型的訓練過程中，提前停止(earlystopping)的主要目的是什么?A.減少訓練時間B.防止過擬合C.提高模型容量D.增加模型的多樣性31.哪種搜索算法用于在非常大的搜索空間中找到近似最優解?A.深度優先搜索B.廣度優先搜索C.啟發式搜索D.二分搜索32.下列哪個選項不屬于排序算法?A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.數據庫查詢33.在機器學習中，"眾數"是哪種統計量的一個例子?A.中心趨勢的度量B.離散程度的度量C.相關性的度量D.偏態的度量34."K近鄰"(k-NN)算法在分類時使用了什么原則?A.分割超平面B.多數投票C.最近鄰的類別D.邊緣最大化35.大模型在訓練時，為了提高效率常常采用哪種技術?A.批量訓練B.在線學習C.一次性加載所有數據D.不使用任何技術36.大模型在深度學習中的一個挑戰是它們的訓練過程通常需要什么樣的硬件支持?C.僅軟件仿真D.不需要特別硬件37."知識嵌入"通常用什么模型實現?A.深度學習模型B.關系型數據庫模型C.文件系統模型38."過擬合"現象通常出現在哪種情況下?A.訓練數據太少B.模型復雜度太低C.模型復雜度太高D.測試數據太少39.()是規則的置信度與先導的置信度之間的絕對差。A.置信度差B.信息差C.置信度值40.在數據處理中，數據的"去重"是指什么?A.刪除重復的數據B.增加重復的數據C.修改重復的數據D.復制重復的數據41.以下哪個不是人工智能在醫療領域的應用?A.疾病診斷B.藥物研發C.病人監護D.手術操作42.深度學習的實質是()。A.推理機制B.映射機制C.識別機制D.模擬機制43.在機器學習中，支持向量機(SVM)中的"支持向量"是指什么?A.數據點B.超平面C.邊緣D.維度44.在數據挖掘中，"方差"主要指的是什么?A.數據的離散程度B.數據的中心趨勢C.數據的分布形狀D.數據的相關性45.驗證集和測試集，應該：()。A.樣本來自同一分布B.樣本來自不同分布C.樣本之間有一一對應關系D.擁有相同數量的樣本46.某籃運動員在三分線投球的命中率是2(1),他投球10次，恰好投進3個球的概率()。47.在數據挖掘中，哪種方法可以用來處理不平衡數據?A.數據規范化B.數據插補D.PCA降維48.在機器學習中，"特征映射"通常指什么?A.數據標準化過程B.將原始數據轉換為更適合模型的形式C.3D數據的表示D.用于文本處理的特殊類型的神經網絡49.當事人申請勞動爭議仲裁的時效是，從知道或應當知道權利受侵害之日起()50.什么是K折交叉驗證(K-foldCrossValidation)?C.一種模型評估方法52.什么是特征工程(FeatureEngineering)?B.一種數據可視化技術C.一種數據預處理技術53.以下哪項不是神經網絡的常見層類型?A.卷積層B.池化層C.隨機森林層54.什么是深度學習(DeepLearning)?B.一種集成學習技術C.一種機器學習算法55.以下哪項不是監督學習中的回歸算法?A.決策樹回歸B.支持向量機回歸C.K均值聚類56.什么是主成分分析(PrincipalComponentAnalysB.一種特征選擇技術57.以下哪項不是聚類算法的常見類型?C.隨機森林D.層次聚類58.什么是支持向量機(SupportVectorMachine)?A.一種無監督學習方法B.一種特征選擇技術C.一種分類算法D.一種回歸算法59.下面不屬于人工神經網絡的是()。A.卷積神經網絡B.循環神經網絡C.網絡森林D.深度神經網絡60.決策樹算法在分裂節點時依據的是什么原則?A.最大化信息熵B.最小化信息增益C.最大化信息增益D.最小化均方誤差61.以下哪種類型的機器人最可能在家庭環境中使用?A.工業機器人B.服務機器人C.軍事機器人D.研究機器人62.在計算機視覺中，"BoW模型"主要用于什么?A.實現圖像的詞袋表示B.進行圖像的塊編碼C.加速圖像檢索過程D.描述圖像中的對象關系63.機器學習從不同的角度，有不同的分類方式，以下哪項不屬于按系統學習能力分類的類別。()A.監督學習B.無監督學習C.弱監督學習D.函數學習64.在自然語言處理中，語義消歧指的是什么?A.從文本中移除歧義詞匯B.確定單詞或短語在特定上下文中的確切意義C.自動檢測拼寫D.使計算機能夠發出人類語音答案：BA.梵塔問題B.八數碼問題C.旅行商問題D.八皇后問題66.什么是強化學習中的探索策略?A.一種在模型訓練中尋找最優參數的策略B.一種在決策過程中隨機選擇動作的策略，以探索新的可能性C.一種用于選擇最佳特征的策略D.一種用于評估模型性能的策略67.在Python中，如何計算一個字符串的長度?答案：A68.在數據標注過程中，以下哪種標注類型用于回歸問題?A.連續標注B.離散標注C.有序標注D.無序標注69.決策樹算法中，哪個參數用來衡量分裂的質量?A.信息增益B.基尼不純度C.均方誤差D.準確率70.什么是圖像識別任務中常用來減少參數數量和計算復雜度的技術?A.數據增強B.遷移學習C.池化層D.批量歸一化71.Transformer架構最初是為解決什么問題而提出的?A.圖像分類B.語音識別C.機器翻譯D.文本生成72.SVM(支持向量機)主要用于解決什么問題?A.聚類問題B.分類問題C.回歸問題D.所有以上73.在計算機算法中，下列哪個排序算法的時間復雜度為0(n^2)?A.冒泡排序B.快速排序C.歸并排序D.堆排序74.BP神經網絡模型拓撲結構不包括()。A.輸入層B.隱層C.輸出層D.顯層75."群體機器人學"研究的是以下哪種現象?A.單個機器人的行為B.多個機器人之間的交互與協作C.機器人的結構設計76.深度學習中的ReLU(RectifiedLinearUnit)激活函數有什么特點?77.人工智能的定義是什么?78.在非均等代價下，希望最小化()A.召回率B.錯誤率79.我國《新一代人工智能發展規劃》中規劃，到()年成為世界主要80.哪種類型的學習問題涉及到將實例分為預定義的標簽或類別?A.回歸問題C.聚類問題81.以下哪種類型的機器人主要用于執行重復性任務?B.自主機器人82.BP神經網絡的拓撲結構為()。A.反饋前向型C.廣泛互連型83.循環神經網絡(RNN)為什么會出現梯度消失問題?84."K-均值"(k-means)聚類算法中，C.特征的數量A.精確度(Precision)B.召回率(Recall)C.F1分數B.減少人類工作崗位C.改變人類生活方式和社會結構D.所有選項都正確87.不屬于噪聲數據表現形式的是()A.重復數據B.虛假數據C.錯誤數據D.異常數據88.節點有多種類型，不包括是()A.元素.屬性.?本B.命名空間.處理指令C.注釋.?檔節點D.屬性值89.下列不是知識表示法的是()A.計算機表示法B.謂詞表示法C.框架表示法D.產生式規則表示法90.傳統的機器學習方法包括監督學習.無監督學習和半監督學習，其中監督學習是學習給定標簽的數據集。請問標簽為離散的類型，稱為A.給定標簽B.離散C.分類D.回歸91.下面關于函數說法錯誤的是()A.函數的三要素是函數名.參數和返回值，定義函數時這三個要素是必須的B.如果沒有return語句，則Python函數默認返回值為NoneC.函數可以嵌套92.ExecutableFile是由執行的A.用戶程序B.應用程序C.虛擬機D.操作系統93.留出法直接將數據集劃分為()個互斥的集合94.()是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。A.專家系統B.進化算法C.遺傳算法D.禁忌搜索95.一般來說，下列哪種方法常用來預測連續獨立變量?A.線性回歸B.邏輯回歸C.線性回歸和邏輯回歸都行D.以上說法都不對96.關于探索性指標和報告性指標的描述錯誤的是()。A.探索性指標是推測性質的，去發現一些未知的東西B.報告性指標是關于公司日常運營.管理相關的指標C.營業額屬于報告性指標D.銷售量屬于探索性指標B.隨機森林是并行計算的，而GBDT不能98.下列哪個表示法不是用于構建特征地圖的()A.平面B.陸標C.線段D.雙目視覺特征點99.關于循環神經網絡以下說法錯誤的是?100.下列哪個算法/庫不能實現閉環檢測()101.圖像灰度方差說明了圖像()屬性。A.平均灰度B.圖像對比度C.圖像整體亮度D.圖像細節102.正確描述Flume對數據源的支持的是()。A.只能使用HDFS數據源B.可以配置數據源C.不能使用文件系統D.不能使用目錄方式103.在自然語言處理中，詞嵌入(WordEmbedding)的主要目的是()。A.加速訓練過程B.提供上下文信息C.降低模型復雜度D.增加詞匯量104.關于控件組合，敘述錯誤的是()。C.主機A.多個控件組合后會形成一個矩形組合框B.移動組合中的單個控件超過組合框邊界時，組合框的大小會隨之改變C.當取消控件的組合時，將刪除組合的矩形框并自動選中所有控件D.選中組合框，按[DEL]鍵就可以取消控件的組合105.深度學習中的集成學習主要通過()來提高模型的性能。A.增加模型深度B.結合多個模型的預測結果C.優化模型參數D.增加訓練數據量106.卷積神經網絡(CNN)在計算機視覺中主要用于()。A.自然語言處理B.圖像識別C.語音識別D.情感分析107.微型計算機的運算器.控制器及內存存儲器的總稱是()。108.()是滑動窗口技術。C.一種用于特征選擇的方法109.在卷積神經網絡(CNN)中，"感受野"(ReceptiveField)的概念是指()。110.Q-learning是一種()類型的強化學習算法。B.基于價值的C.基于模型的D.基于梯度的111.()不在人工智能系統的知識要素中。A.事實112.在機器學習中，交叉驗證主要用于()。A.提高模型復雜度B.評估模型性能C.增加數據多樣性D.優化模型參數113.()不是數據預處理中的離散化方法。A.等寬分箱B.等頻分箱C.聚類分箱D.標準化答案：D114.在樸素貝葉斯分類器中，"樸素"一詞指的是()。A.模型簡單，易于理解B.特征之間相互獨立C.適用于小數據集D.只能處理二分類問題115.在自然語言處理中，"短語結構文法"(PhraseStructureGrammar)主要用于描述()。A.單詞的形態變化B.句子的線性結構C.句子的層次結構D.句子的韻律特征116.在深度學習中，()優化器是基于動量的。A.隨機梯度下降(SGD)B.動量梯度下降(MomentumGradientDescent)C.自適應矩估計(Adam)D.均方根傳播(RMSProp)117.()不是集成學習方法減少方差的方式。118.測速發電機的輸出信號為()。A.模擬量B.數字量C.開關量119.()是獨熱編碼(One-HotEncoding)。A.將分類變量轉換為二進制向量B.將數值變量轉換為二進制數C.將文本數據轉換為數字D.將連續變量轉換為離散變量120.什么是大模型中的預訓練?A.在大規模數據集上訓練模型的過程B.對模型參數進行初始化的過程C.使用少量數據對模型進行微調的過程D.將模型部署到實際應用場景的過程121.下面的()是神經網絡中所用的函數。A.估價函數B.適應度函數C.特性函數D.信任函數C.模型的準確度非常高D.模型的泛化能力很強C.數據清洗D.所有以上選項C.提取知識精華的過程D.移除不必要的知識關聯B.自主機器人D.強化學習機器人126.哪個指標用于衡量分類模型的一致性?A.準確率B.召回率C.混淆度127.什么是自然語言處理中的文本嵌入(TextEmbedding)?A.將文本轉換為數字向量的過程，以便在機器學習模型中使用B.將文本轉換為圖像的過程C.將文本進行分詞和標注的過程D.將文本中的情感傾向進行量化的過程128.以下哪個是計算機視覺中常用的圖像分割方法?D.所有以上選項129."深度學習"中的"反向傳播"(backpropagation)算法主要用于什么目的?A.加速前向傳播B.更新神經網絡的權重和偏置C.確定網絡的結構D.初始化網絡參數130.在訓練人工智能系統時，哪種指標用于評估模型的性能?A.準確率B.召回率C.F1分數D.所有以上選項131.自編碼器(Autoencoder)通常用于什么目的?A.圖像生成B.特征提取C.文本翻譯D.音頻識別132.在訓練大模型時，為了處理過擬合，通常會使用哪種數據增強技術?A.數據壓縮B.旋轉和翻轉C.增加噪聲D.減少特征133.不屬于人工智能的學派是()A.符號主義B.機會主義C.行為主義D.連接主義134.以下哪項不是聚類算法的評估指標?A.準確率B.精確率C.召回率D.輪廓系數135.什么是樸素貝葉斯(NaiveBayes)?A.一種無監督學習方法B.一種特征選擇技術C.一種分類算法D.一種回歸算法136.以下哪項不是強化學習的一個關鍵概念?A.獎勵C.動作137.人工智能的分類()138.以下哪個是大語言模型的例子?139.以下哪項是訓練大模型時常見的挑戰?A.過擬合B.欠擬合C.快速收斂D.無需調參140.研究某超市銷售記錄數據后發現，買啤酒的人很大概率也會購買尿布，這種屬于數據挖掘的那類問題()。A.關聯規則發現B.聚類C.分類D.自然語言處理141.哪種測試方法主要關注軟件在不同環境和條件下的穩定性?B.白盒測試C.灰盒測試D.壓力測試142.在計算機算法中，下列哪個查找算法的平均時間復雜度為0(n)?A.順序查找B.二分查找C.插值查找D.B樹查找143.在大模型中使用集成方法的主要目的是什么?A.提高速度B.減少內存占用C.提高魯棒性144.不屬于人工智能的學派是()C.依賴于人類專家的指導和反饋來訓練模型C.根據上下文選擇正確的詞義147.句法分析和依存解析在NLP中有何不同?子B.兩者是相同的概念C.依存解析關注單詞之間的語法關系，句法分析關注詞組如何組成句子D.句法分析用于生成文摘，依存解析用于機器翻譯148.知識圖譜的主要目的是什么?B.信息檢索C.知識表示和推理149."知識融合"指的是什么?A.合并多個知識源的信息B.增加新的知識到圖譜中C.刪除冗余的知識D.更新知識圖譜150.()是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統。A.專家系統55thA.提高圖像對比度B.加速圖像處理過程C.改善圖像分辨率D.實現圖像尺度不變性151.智能客服機器人要理解用戶文字輸入的問題，先要進行操作，以便構成客戶提問向量，從而獲取客戶提問標簽。B.文本分析C.同類詞合并D.詞頻統計152.評估人工智能系統的性能時，下列哪個指標可以衡量系統的效率和資源利用率?A.系統的靈活性B.系統的能耗C.系統的知識表達能力D.系統的聲音識別準確率153.在審核中，數據質量如何定義?A.合法性和規范性B.趣味性和內容合法性C.音頻清晰度和圖片大小D.圖像色彩鮮艷程度A.驗證培訓內容156.為以下文本標題進行類別標注：注意!這樣的房子千萬不要買!A.房價走勢C.房產政策相關C.搜索準確性D.員工福利158.在計算機視覺中，什么是目標檢測?A.標記圖像中的關鍵點B.估計圖像的深度C.分割圖像中的對象D.檢測和定位圖像中的特定對象159.在語音信號處理中，下列哪種畸變是由于說話人與麥克風之間的距離變遠導致的?B.噪聲C.多徑效應D.混響160.在復雜綜合業務流程優化中，下列哪項是確定的優化目標?A.提高效率B.增加復雜性C.增加成本C.過時數據C.了解數據采集的環境條件C.生成藝術作品B.編程語言C.算法D.開發工具C.測試數據處理167.下列一般能作為OCR軟件識別對象的文件是0B.后綴為JPG的文件C.交叉驗證評估模型性能C.觸屏交互170.LSTM(長短期記憶網絡)相對于普通循環神經網絡的主要改進是什么?C.更快的訓練速度B.展示算法的功能和特點C.提供算法的使用方法D.介紹算法的背景和發展歷程172.智能客服機器人的工作原理主要包括四個部分：知識庫構建..問答匹配和機器人深度學習。A.用戶輸入B.AI模型訓練C.語義理解D.數據挖掘173.常見的音頻文件存儲的是什么?A.邏輯信息B.文本C.語音波形174.什么是自然語言處理?A.計算機理解和處理人類語言的技術B.將數據轉換成特定的格式的技術C.存儲數據的地方的技術D.數據分析的工具的技術175.在證據理論中，信任函數與似然函數的關系為()。176.機器學習的算法中，以下哪個不是無監督學習?A.聚類177.語音識別產品體系有四部分，下列哪項不是體系之一。()A.語音合成B.語音播放C.語音識別D.語義理解178.Python中的變量var如果包含字符串的內容，下面哪種數據類型不可能創建var?()179.優化器是訓練神經網絡的重要組成部分，使用優化器的目的不包含哪一項A.加快算法收斂速度B.減少手工參數的設置難度C.避過過擬合問題D.避過局部極值180.機器學習從不同的角度，有不同的分類方式，以下哪項不屬于按系統學習能力分類的類別A.監督學習B.無監督學習C.弱監督學習D.函數學習181.神經網絡中的感知機是由以下哪個科學家提出的?182.神將網絡訓練時，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?D.Sigmoid函數183.深度學習中的模型部署是指：A.將模型部署到生產環境中B.將模型部署到測試環境中C.將模型部署到開發環境中D.將模型部署到訓練環境中184.下列不是圖像處理時常用的?185.()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B.全局梯度下降每次更新權值都需要計算所有的訓練樣例A.數值計算D.模擬仿真189.神經網絡感知機只有()神經元進行激活函數處理，即只擁有一層A.輸出層B.輸入層C.感知層D.網絡層190.數據標注前要對數據進行清洗以達到更好的訓練識別效果，數據清洗方法下面說法不正確的是A.無效數據和缺失數據處理B.數據一致性檢查C.數據定義D.數據查重191.以下不屬于仿生算法的是()A.蟻群算法B.遺傳算法C.人工神經網絡D.歸并排序算法192.自然語言處理難點目前有四大類，下列選項中不是其中之一的是A.機器性能B.語言歧義性C.知識依賴D.語境193.移動機器人軌跡規劃中所用參數優化法是對()進行控制A.位置B.時間C.速度D.加速度194.如果將數據科學比喻成"鷹",那么,理論基礎.數據加工.數據計算.數據管理.數據分析.數據產品開發相當于"鷹"的()A.翅膀C.軀體D.頭腦195.企業實行民主管理的基本形式是()A.工會B.職工代表大會B.一種分類算法，用于處理非線性數據C.一種數據預處理技術，用于降低數據維度A.過擬合B.深藍199.關于aorb描述錯誤的是()。200.機器學習是一種：A.人工智能技術B.數據分析方法C.編程語言D.機械工程技術201.如果把知識按照作用來分類，下述()不在分類的范圍內。A.文字C.表格202.為了解決如何模擬人類的感性思維，例如視覺理解.直覺思維.悟性等，研究者找到一個重要的信息處理的機制是()A.專家系統B.人工神經網絡C.模式識別D.智能代理203.數據挖掘是指什么?C.圖像識別206.什么是隨機森林(RandomForest)?C.一種分類算法207.以下哪項不是強化學習算法?A.Q學習208.什么是邏輯回歸(LogisticRegression)?209.以下哪項不是邏輯回歸的優缺點?C.計算效率高D.對異常值敏感210.什么是卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetwork)?C.一種分類算法211.以下哪項不是卷積神經網絡的組成部分?A.卷積層B.池化層C.全連接層212.什么是遞歸神經網絡(RecurrentNeuralNetwork)?C.一種分類算法213.以下哪項不是遞歸神經網絡的特點?B.可以處理變長輸入C.具有記憶能力C.初始化權重A.SGD(隨機梯度下降)B.K-means算法216.在深度學習中，批量歸一化(BatchNormalization)的作用是：B.減少模型復雜度C.改善模型的泛化能力B.特征選擇C.特征降維217.深度學習中的注意力機制(Attention)主要用于：B.圖像生成C.文本分類D.文本生成218.深度學習中的遷移學習(TransferLearning)的目的是：A.提高模型的訓練速度B.提高模型的泛化能力C.減少模型的參數數量D.減少模型的復雜度219.深度學習中的擴展方法GAN的全稱是：A.GenerativeAndNeuralNeB.GenerativeAdversariD.GradientAdversaria220.深度學習中的LSTM是什么的縮寫?B.LongSequentialTrai221.深度學習中的Word2Vec是用來做什么的?A.詞嵌入B.圖像分類C.文本生成D.特征選擇222.在深度學習中，Dropout的作用是：A.減少模型的參數數量B.減少模型的復雜度C.防止模型過擬合D.加速模型訓練223.在深度學習中，學習率衰減的作用是：A.加速模型訓練B.減少模型的參數數量C.減少模型的復雜度C.機器學習算法通過試錯方法進行訓練D.以上都不是224.什么是深度學習?A.一種特殊的機器學習算法B.一種特殊的數據挖掘技術D.一種特殊的數據清洗技術C.檢查和修復數據錯誤226.什么是特征選擇?B.模型可以自動學習規則和邏輯228.以下哪個不是無監督學習的應用?B.異常檢測C.推薦系統229.以下哪個不是AI倫理問題?A.數據隱私B.自我學習能力C.就業崗位替代D.偏見和歧視230.以下哪個是AI系統的局限性?A.可以處理任何任務B.沒有容量限制C.對數據的依賴性較強D.不需要人類監督231.以下哪個不是AI系統的優勢?A.高速運算能力B.學習和適應能力C.無需電力供應D.大規模數據處理能力232.以下哪個不屬于AI系統的核心技術?A.數據挖掘B.自然語言處理C.神經網絡D.機器視覺233.神經網絡中的感知機是由以下哪個科學家提出的?C.更高安全D.分布式計算能力234.下列屬于列族數據庫的是()。235.Zookeeper的主要作用是()。A.分布式的海量日志采集.聚合和傳輸B.基于Hadoop的數據倉庫C.分布式列式數據庫D.分布式協調服務236.利用Sqoop從關系數據庫導入數據到Hive時，必須指定的參數237.下列()是阿里云提供的底層的分布式計算平臺。238.第二次信息化浪潮的出現標志是()。A.個人計算機開始普及B.人類開始全面進入互聯網時代C.計算.大數據.物聯網的快速發D.人工智能技術高速發展239.數據更重要的是能滿足分析需求。靈活.快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標，這指的是數據采集的()。A.全面性B.多維性C.無序性240.在計算機內部，數據的表示形式是()。A.八進制B.十進制C.二進制D.十六進制241.將原始數據進行集成.變換.維度規約.數值規約是以下哪個步驟的任務()A.頻繁模式挖掘B.分類和預測C.數據預處理D.數據流挖掘242.下面哪種不屬于數據預處理方法()。A.變量代換C.聚類確的是()C.數據預處理244.在Python中，下列關于集合說法錯誤的是()。B.集臺具有確定性，可以用in來判斷元素是否在集合內245.智能客服機器人的工作原理一般不包括oC.語義理解246.什么情況下會出現假負類?B.系統維護C.人機交互界面B.優化生產流程C.開發新的人工智能產品和應用B.系統的可視化界面C.系統的自主學習能力D.系統的決策可追溯性250.F1-score值的計算公式是什么?A.正確預測的樣本數/總樣本數B.真正正類的樣本數/全部預測為正類的樣本數C.能被算法正確預測為正類的樣本數/真正正類的樣本數D.精確率和召回率的加權調和平均251.()是機器學習過程中的中間輸出結果。A.模型B.輸入數據C.輸出數據D.參數252.決策樹的葉節點包含()。A.樣本的全集B.特征屬性測試C.決策的結果D.判斷的過程253.具有音頻畸變的語音類數據該如何處理?B.預處理算法C.放大音量D.無需處理254.視覺類業務數據主要審核哪幾個方面?A.數量.質量.是否有趣味性B.數量.是否符合市場需求.聲音質量C.質量.數量.是否符合業務指標D.質量.聲音質量.是否符合社會熱點255.類腦計算的主要目標是：A.模擬人類的大腦功能b)創建一個全新的智能B.創建一個全新的智能生物C.提高計算機的運算速度D.優化網絡安全性256.在混淆矩陣中，FN代表什么?A.真正類B.假正類C.真負類D.假負類257.在點云數據分割中，下列哪種方法常用于基于幾何特征的分割任務?A.基于顏色聚類算法B.高斯混合模型C.法線估計二.多選題1.在大模型的模型訓練中，哪些因素會影響模型的可解釋性?A、模型的復雜度B、訓練數據的標注質量C、模型的透明度D、模型的架構選擇2.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的準確性?A、訓練數據的質量B、模型的過擬合程度C、特征工程的有效性D、模型的泛化能力B、集成測試8.在優化中，哪些技術可以減少模型的延遲?9.在大模型的應用中，哪些因素會影響模型的用戶體驗?A、批量大小B、學習率16.以下哪些是常用的人機交互接口?D、堆排序20.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的可維護性?21.大模型在金融行業的應用面臨哪些挑戰?C、模型大小23.如何保護大模型的隱私?24.在大模型的訓練中，哪些因素可能會影響模型的穩定性?25.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的可維護性?A、可見性原則B、反饋原則27.以下哪個是計算機視覺中常用的目標跟蹤算法?(本題多選)28.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的更新和維護?A、正則化30.大模型如何與其他技術融合以提升性能?33.在過程中，以下哪些是常見的模型初始化方法?34.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響35.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性?36.當前大模型領域的創新方向有哪些?37.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響模型的兼容性?38.以下關于小批量梯度下降算法描述中，正確的是哪幾項?E、每次迭代所使用的訓練樣本數不固定，與整個訓練集的樣本數量39.以下有關語音合成實驗的說法中。正確A、語音合成技術的主要目的是幫助用戶將上傳的完整錄音文件通過B、用戶可根據API進行音色選擇、自定義音量、語速、為企業和個人提供個性化的發音服務C、華為云提供開放API的方式，幫助用戶通過實時訪問和調用API40.Adam優化器可以看做是以下哪幾項的結合?41.以下那些項屬于生成對抗訓練中的問題?B、模式崩塌C、過擬合E、數據增強效果顯著提升性能42.人工智能技術可以在()方面與元宇宙技術相結合。A、使用人工智能技術來模仿和取代人類行為。B、使用人工智能技術處理元宇宙產生的海量且復雜的數據。C、使用人工智能解決芯片的計算能力。D、使用人工智能技術在增強現實和虛擬現實中創造更智能、更身臨其境的世界。E、使用人工智能創造交互43.深度學習中常用的損失函數有?A、L1損失函數B、均方誤差損失函數C、交叉熵誤差損失函數D、自下降損失函數E、自上升損失函數44.下列哪些選項是大模型SFT的特點?45.以下哪些因素可能限制大模型的廣泛應用?A、正則化47.在過程中，哪些技術可以加速模型的響應?A、量化59th48.以下哪些是計算機人機交互設計的原則?B、反饋原則C、一致性原則D、簡潔性原則49.以下哪個是計算機視覺中常用的目標跟蹤算法?(本題多選)50.在大模型的部署中，哪些因素會影響模型的更新和維護?51.哪些技術可以幫助提高大模型的泛化能力?52.大模型如何與其他技術融合以提升性能?53.下列哪些是常見的貪心算法?55.在大模型的訓練中，哪些方法可以用于提高模型對數據中噪聲的58.在大模型SFT中，以下哪些因素可能影響模型性能?A、模型大小59.以下哪些方法可以用于解決大模型訓練中的梯度消失或梯度爆炸62.下列哪些選項屬于tf.keras常用的關于網絡編譯的方法與接口?E、Dropout層設計63.在卷積神經網絡中，不同層具有不同的共同，可以起到降維作用A、輸入層C、卷積層D、池化層65.數據清洗過程中，總歸可以歸為3個階段，分別是67.以下哪些選項是人工智能深度學習學習框架?69.只有更完善的基礎數據服務產業，才是AI技術能更好發展的基E、數據不需要標準化處理也能直接用于所有AI74.為進行分類模型的訓練和性能評價，需要將輸入的標注數據劃分為D、訓練集E、框標注E、音量77.有大量銷售數據，但沒有標簽的的情況下，企業想甄別出VIP客A、邏輯回歸80.以下關于模型偏差和方差之間的組合，說法正確的有哪幾項?B、操作人員D、算力84.在深度學習任務中，遇到數據不平衡問題時，我們可以用以下哪87.在過程中，以下哪些是常見的模型初始化方法?89.在大模型的訓練中，哪些方法可以用于提高模型對數據中噪聲的90.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性?91.當前大模型領域的創新方向有哪些?92.在大模型的模型部署中，哪些因素會影響93.下列哪些是常見的查找算法?94.在大模型的部署中，哪些因素可能會影響模型的部署速度?A、自動數據標注D、增量學習96.在大模型的應用中，哪些因素可能會影響模型的跨領域適應性?97.大模型的魯棒性通常受到哪些因素的影響?98.以下哪些是機器學習的類型?99.在大模型訓練過程中，以下哪些技巧可以提高模C、決策樹解釋103.以下哪項是著名的計算機視覺國際會議?(本題多選)B、歸并排序D、堆排序C、法規與合規性問題B、量化121.以下哪項是著名的計算機視覺國際會議?(本題多選)D、支持向量機C、引入注意力機制性穩定性D、實體查詢C、追加了絕對值損失(L1正則)的線性回歸叫做Lasso回歸141.在深度學習中，遇到數據不平衡問題時，我們可以用以下哪些方142.智能眼鏡可以看到對方說話內容的字幕，這個需要用的什么技術B、根據個人認知1.微調訓練的數據集規模越大，模型性能一定越好。()2.在大模型中，embedding向量的質量不會隨著訓練的進行而提高。A.正確B.錯誤3.預訓練模型不能處理圖像和文本的多模態數據。()A.正確B.錯誤4.人工智能訓練師可以通過學習新的標注工具和技術來提高工作效率。()A.正確5.在高校教務管理中，大模型可以用于課程安排的智能優化。A.正確B.錯誤6.Embedding層在處理多義詞時，可以為每個單詞的不同含義生成不同的向量表示。()A.正確7.大模型可以用于智能家居系統，以理解和響應用戶的語音命令。()A.正確B.錯誤8.預訓練大模型時，數據集的規模越大，模型性能通常越好。B.錯誤9.微調訓練時，只需要考慮模型的準確率，不需要考慮訓練速度。()A.正確B.錯誤10.在電子商務中，大模型可以幫助提升用戶體驗，通過聊天機器人提供客服服務。()A.正確11.高等院校可以使用大模型來監測和分析學生在學習管理系統中的行為數據。()B.錯誤12.爬蟲可以通過增加請求頭中的User-Agent字段來模擬不同的瀏覽器訪問，以繞過一些簡單的反爬蟲策略。()A.正確B.錯誤13.微調訓練時，預訓練模型的參數應該全部固定不變。()A.正確B.錯誤14.人工智能訓練師不需要與業務團隊溝通，只需要按照技術文檔進A.正確15.人工智能訓練師的工作不包括對機器學習模型進行性能評估和調優。()A.正確B.錯誤16.在人工智能訓練過程中，模型的性能提升是一個線性過程，隨著訓練時間的增加，性能會逐漸提高。()A.正確B.錯誤17.強化學習中的探索-利用權衡[Exploration-ExploitationTrade-off]是指智能體在探索新動作和利用已知最優動作之間的選擇問題。A.正確18.預訓練模型永遠無法達到人類水平的智能。()A.正確19.國內在芯片制造方面已經實現了對大模型國產化算力的全面支撐。A.正確B.錯誤20.數據集成是指將互相關聯的分布式異構數據源集成到?起，使?戶能夠以透明的?式訪問這些數據源。A.正確B.錯誤21.人臉比對服務調用時只傳一張圖像可以B.錯誤22.Prompt工程中的軟prompt是模型參數的一部分，可以在訓練過程中學習。A.正確23.預訓練模型在低資源語言上的表現與高資源語言相同。()A.正確24.人工智能訓練師不需要了解機器學習算法的原理，只需按照指南操作即可。A.正確25.人工智能訓練師在模型訓練過程中，不需要關注計算資源的消耗。26.在大模型中，embedding向量的維度是固定的，不能根據任務需求進行調整。27.在制造業中，大模型可以通過分析生產線數據來優化流程。()移概率和獎勵函數。()B.錯誤29.預訓練大模型時，只使用單一的預訓練任務就可以達到最佳效果。A.正確B.錯誤30.人工智能訓練師在標注數據時，應該考慮到數據集的平衡性。()A.正確B.錯誤31.Python中的全局變量和局部變量具有不同的作用域。()B.錯誤取數據的Python庫。()A.正確33.智能體在強化學習中只能通過值迭代或策略迭代等方法來學習最優策略。()A.正確B.錯誤34.大模型預訓練的目的是為了在大規模無標注數據上學習通用的知識表示。()A.正確B.錯誤35.預訓練模型可以直接用于生成任務，無需任何調整。()A.正確B.錯誤36.大模型微調訓練是在預訓練模型的基礎上，使用特定任務的數據集進行訓練的過程。()A.正確B.錯誤37.Prompt工程主要關注于模型的輸入，因此與模型壓縮和加速技術無關。()A.正確38.人工智能訓練師不需要具備數據分析和統計知識。()A.正確39.PyTorch的社區支持和活躍度通常高于TensorFlow。()A.正確B.錯誤40.大模型知識庫在處理低質量或噪聲數據時，能夠自動過濾和糾正錯誤信息。A.正確B.錯誤41.大模型可以協助圖書館進行資料管理和推薦系統的建設。()A.正確42.Embedding層只適用于文本數據，不能用于其他類型的數據。()A.正確43.預訓練模型的預訓練階段不需要考慮數據的語義結構。()A.正確44.Prompt工程主要關注于設計和優化用于機器學習模型的文本輸入。A.正確B.錯誤45.Python中的異常處理機制使用try-except語句來捕獲和處理運行時。()A.正確B.錯誤46.Prompt工程中的硬prompt是固定的，不能在訓練過程中更新。A.正確B.錯誤47.大模型不能用于生成藝術作品，如繪畫或音樂創作。()A.正確B.錯誤48.預訓練模型的預訓練階段不涉及任何形式的正則化。()答案：B49.TensorFlow不支持與其他深度學習框架的互操作性，模型轉換較為困難。答案：B50.預訓練模型的大小與它們的性能直接相關。()答案：B51.爬蟲可以使用正則表達式來匹配和提取網頁中的特定信息。()答案：A52.大模型國產化算力的提升對于推動國內科技創新和產業升級具有重要意義。A.正確B.錯誤53.預訓練模型在處理噪聲數據時非常脆弱。()A.正確B.錯誤54.大模型知識庫在機器翻譯中可以提高翻譯的準確性和流暢性。()A.正確B.錯誤55.TensorFlow在科研領域的使用率高于PyTorch。()A.正確B.錯誤56.微調訓練時，只能使用有標注的數據集。()A.正確B.錯誤57.多模態大模型只能用于分類和回歸任務，不能用于生成任務。()A.正確B.錯誤58.預訓練模型在小數據集上的表現通常優于在大數據集中的表現。A.正確B.錯誤59.通過大模型，高等院校可以實現個性化學習路徑的推薦。()A.正確60.通過大模型，高等院校可以實現智能化的學生考勤管理。()A.正確B.錯誤61.微調訓練后的模型可以直接用于其他任務，無需任何調整。()A.正確62.大模型無法應用于實驗室管理和科研設備維護。()A.正確63.智能體可以與其他智能體進行交互和合作，以共同完成復雜的任務。()B.錯誤64.智能體在探索和利用之間需要找到平衡，以在強化學習中取得良好的性能。A.正確B.錯誤65.數據清洗和預處理是人工智能訓練過程中的一個可選步驟，不是必須的。()A.正確66.在訓練過程中，人工智能訓練師只需要關注模型的準確率，無需關注其他指標。()A.正確B.錯誤67.爬蟲只能用于抓取文本數據，不能抓取圖片.視頻等多媒體內容。A.正確68.強化學習中的時序差分方法[TemporalDifferenceMethods]結合了動態規劃和蒙特卡洛方法的優點，可以在線學習并快速更新價值估計。()A.正確B.錯誤69.Prompt工程中的硬prompt和軟prompt可以混合使用，以結合它A.正確70.多模態大模型通常能夠實現跨模態學習，即利用一種模態的信息來增強另一種模態的學習效果。()A.正確B.錯誤71.大模型學習框架通常具有大量的參數，以提高模型的表示能力和A.正確B.錯誤72.多模態大模型的輸出通常是單一的，例如只能生成文本或只能識別圖像。()A.正確B.錯誤73.在預訓練過程中，使用更多的計算資源一定可以得到更好的模型。A.正確B.錯誤74.Python的os模塊提供了與操作系統交互的方法，如讀取環境變量.執行系統命令等。()A.正確75.數據爬蟲是一種自動化程序，用于從互聯網上抓取和提取結構化或非結構化的數據。()A.正確B.錯誤76.TensorFlow是一個高性能的數值計算庫，特別適合用于大規模數據處理和機器學習應用。()A.正確B.錯誤77.Embedding層在訓練過程中是固定的，不會進行更新。()A.正確B.錯誤78.微調訓練時，只需要使用下游任務的數據集，無需考慮預訓練數據集。()A.正確B.錯誤79.大模型無法幫助氣象學家進行天氣預報和氣候變化分析。()A.正確B.錯誤80.國內企業在開發大模型時，更傾向于使用國外成熟的算力解決方案，而非國產算力。()A.正確81.人工智能訓練師只負責數據標注，不負責模型調優。()A.正確B.錯誤82.為了提高星火大模型的性能，只需要增加訓練數據的數量即可。B.錯誤83.高等院校使用大模型需要投入大量資源，不適合小規模應用。()A.正確B.錯誤84.空值是指缺失或不知道具體的值，可能是一條記錄中的某個屬性缺失，也可能是整條記錄都丟失。A.正確85.數據質量的數據一致性是指在數據庫中，不同表中存儲和使用的同一數據應當是等價的，表?數據有相等的值和相同的。B.錯誤86.數據質量的數據相關性是指數據與特定的應用和領域有關。A.正確B.錯誤87.數據質量的時效性是指有些數據會隨時間而變化的。A.正確B.錯誤88.學習率越大，訓練速度越快，最優解越精確。A.正確B.錯誤89.線性回歸是一種有監督機器學習算法，它使用真實的標簽進行訓練。A.正確90.最小二乘法是基于預測值和真實值的均方差最小化的方法來估計線性回歸學習器的參數w和b。A.正確B.錯誤91.查全率越高，意味著模型漏掉的樣本越少，當假陰性的成本很高時，查全率指標有助于衡量模型的好壞。A.正確B.錯誤92.列表.元組和字符串都支持雙向索引，有效索引的范圍為[-L,L],L為列表.元組或字符串的長度。A.正確B.錯誤93.列表.元組和字符串屬于有序序列，其中的元素有嚴格的先后順序。A.正確B.錯誤94.一般的，一棵決策樹包含一個根結點.若干個內部結點和若干個葉根結點包含樣本全集。A.正確B.錯誤95.在各類機器學習算法中，過擬合和?擬合都是可以徹底避免的。A.正確B.錯誤96.尋找最優超參數費時費力，應該在模型訓練之前就指定最優參數。A.正確B.錯誤97.準確率是所有正確識別的樣本占樣本總量的比例。當所有類別都同等重要時，采用準確率最為簡單直觀。A.正確98.Pandas中利用merge函數合并數據表時默認的是內連接方式。A.正確99.同一個列表中的元素的數據類型可以各不相同。A.正確100.產品自有數據就是自身產品銷售過程中產生的數據A.正確B.錯誤101.調查問卷是以問題的形式系統的記載調查內容的一種印件。B.錯誤102.互聯網數據分布在網頁的不同位置，我們很難采集下來。A.正確B.錯誤103.Excel是按照數據結構來組織，存儲和管理數據的倉庫。A.正確104.商務數據指用戶在電子商務網站購買商品的過程中，網站記錄用戶行為的大量數據。A.正確B.錯誤105.采集交易數據主要是為了通過數據分析評估客戶價值，將潛在客戶變為價值客戶。A.正確B.錯誤106.評價數據主要以圖片的形式出現。B.錯誤107.商務數據可以監控競爭對手的動態。A.正確B.錯誤108.商務數據不同幫助企業和個人共享客戶信息。A.正確109.數據采集?稱數據獲取，是利用設備或技術手段從現實環境及網絡獲取數據并放入系統內部進行使用。A.正確B.錯誤B.錯誤111.常見的采集方法包括web爬蟲采集和API接口采集。A.正確B.錯誤112.Web爬蟲主要分為通用網絡爬蟲和聚焦網絡爬蟲。B.錯誤113.調用網站白?提供的應用程序編程接口，可以實現網絡數據采集。A.正確B.錯誤114.數據采集工具分為編程類和可視化采集工具兩類。A.正確B.錯誤115.數據采集工具可以針對某個主題從微博爬取相關信息。A.正確B.錯誤116.數據采集工具不能爬取學術信息。A.正確B.錯誤117.Python是一款服務器端解釋性開源?編譯腳本語言。A.正確B.錯誤118.在Prompt工程中，使用預訓練語言模型作為基礎模型總是有益的。()A.正確119.強化學習中的折扣因子γ用于控制未來獎勵的重視程度，γ越大則越重視遠期的獎勵。()A.正確B.錯誤120.TensorFlow僅適用于深度學習領域，無法應用于其他類型的機器學習問題。()A.正確121.預訓練模型的泛化能力只取決于其規模。()A.正確B.錯誤122.強化學習中，智能體[agent]不需要與環境[environment]進行交互就可以學習。()B.錯誤123.提高大模型國產化算力是保障國家信息安全和戰略安全的重要舉措。()A.正確124.使用爬蟲技術時，需要遵守Robots.txt文件中的規則，以尊重網站的爬蟲策略。()A.正確B.錯誤125.微調訓練時，不需要考慮模型的過擬合問題。()B.錯誤126.Python的標準庫包含了大量的模塊和函數，用于執行常見的任務，如文件操作.網絡編程等。()A.正確B.錯誤127.大模型可以在金融領域用于信用評分和欺詐檢測。()A.正確B.錯誤128.TensorFlow提供了靈活的API接口，支持多種編程語言和平臺。A.正確B.錯誤129.大模型知識庫的應用不需要考慮隱私和安全問題。()A.正確B.錯誤130.數據標注的準確性和效率對機器學習模型的性能至關重要。A.正確B.錯誤131.大模型只能處理單一語言的數據，無法處理多語言環境下的高校數據。()A.正確B.錯誤132.強化學習中的價值函數[ValueFunction]用于估計未來獎勵的期望總和。()A.正確133.TensorFlow的模型量化技術可以減小模型大小，同時保持較高的推理精度。()A.正確B.錯誤134.人工智能訓練師在模型訓練過程中，不需要關注計算資源的消耗。A.正確135.在大模型中，embedding向量的維度是固定的，不能根據任務需求進行調整。()A.正確B.錯誤136.在制造業中，大模型可以通過分析生產線數據來優化流程。A.正確B.錯誤137.強化學習中的模型[model]是指智能體對環境的表示，包括狀態轉移概率和獎勵函數。()A.正確B.錯誤138.數據標注的準確性只影響模型的訓練階段，不影響模型的推理階段。()A.正確139.強化學習中的狀態[State]是指智能體所處的環境情況，用于描述環境的信息。()A.正確B.錯誤140.爬蟲只能用于抓取文本數據，不能抓取圖片.視頻等多媒體內容。A.正確B.錯誤141.強化學習中的時序差分方法[TemporalDifferenceMethods]結合了動態規劃和蒙特卡洛方法的優點，可以在線學習并快速更新價值估計。()A.正確142.Prompt工程中的硬prompt和軟prompt可以混合使用，以結合它們的優點。()A.正確B.錯誤143.多模態大模型通常能夠實現跨模態學習，即利用一種模態的信息來增強另一種模態的學習效果。()A.正確B.錯誤144.大模型學習框架通常具有大量的參數，以提高模型的表示能力和泛化性能。()A.正確B.錯誤145.多模態大模型的輸出通常是單一的，例如只能生成文本或只能識別圖像。()A.正確146.在預訓練過程中，使用更多的計算資源一定可以得到更好的模型。A.正確B.錯誤147.Python的os模塊提供了與操作系統交互的方法，如讀取環境變量.執行系統命令等。()答案：A148.數據爬蟲是一種自動化程序，用于從互聯網上抓取和提取結構化或非結構化的數據。()149.TensorFlow是一個高性能的數值計算庫，特別適合用于大規模數據處理和機器學習應用。()答案：A150.Embedding層在訓練過程中是固定的，不會進行更新。()151.微調訓練時，只需要使用下游任務的數據集，無需考慮預訓練數據集。()B.錯誤答案：B152.大模型無法幫助氣象學家進行天氣預報和氣候變化分析。()B.錯誤153.國內企業在開發大模型時，更傾向于使用國外成熟的算力解決方案，而非國產算力。()A.正確B.錯誤154.人工智能訓練師只負責數據標注，不負責模型調優。()A.正確B.錯誤155.為了提高星火大模型的性能，只需要增加訓練數據的數量即可。A.正確B.錯誤156.高等院校使用大模型需要投入大量資源，不適合小規模應用。()A.正確B.錯誤157.Python的Scikit-learn庫是一個簡單高效的機器學習庫，提供了大量的算法和工具。()158.Prompt工程中的離散prompt比連續prompt更易于理解和解釋。159.國內在推動大模型國產化算力方面還需要加強基礎研究和人才培養。()160.TensorFlow提供了自動微分功能，可以方便地計算神經網絡訓練中的梯度。答案：A161.Python的虛擬環境[virtualenv]可以幫助開發者為每個項目創建獨立的Python環境，避免包依賴沖突。()B.錯誤162.強化學習中的深度強化學習[DeepReinforcementLearning]是將深度學習與強化學習相結合的方法，可以處理高維狀態空間和復雜的動作空間。()A.正確B.錯誤163.反爬蟲機制是網站為了保護自身數據安全和用戶隱私而采取的一系列技術手段。()A.正確164.數據采集器是進行數據采集的機器或者工具。A.正確165.在人工智能訓練的模型訓練階段，需要在新的數據上達到理想的A.正確B.錯誤166.scikit-learn中的KMeans構建模塊是用來構建回歸算法的。A.正確B.錯誤167.在數據導入到人工智能測試平臺前需要進行數據清洗。A.正確B.錯誤168.個性化推薦系統的目標是提供與用戶興趣相關的產品或服務建A.正確169.sklearn中提供了常用的數據集和數據預處理方法。A.正確170.改變流程執行方式是復雜綜合業務流程優化的一個方法。A.正確171.在深度學習中，循環神經網絡RNN由于其具有記憶性的特點，常用于自然語言處理等領域。A.正確B.錯誤172.人工智能科學是一門綜合學科，涉及多個學科的研究。A.正確B.錯誤173.傾斜目標框標注比非傾斜目標框更加貼合目標物體的輪廓。A.正確B.錯誤174.在明確算法測試需求時，只需要明確測試目的及需求。A.正確B.錯誤175.CTPN文本檢測算法最后會將文本切割成單個字符。A.正確B.錯誤176.智能語音可以實現人機對話，并進行語義理解和回應。B.錯誤177.屬性標注是根據事物的屬性進行打標簽。A.正確B.錯誤178.機器學習包括人工智能。B.錯誤179.Transformer內部由編碼器和Decoder構成A.正確B.錯誤180.點云數據能夠體現物體的內部結構。A.正確B.錯誤181.最優化決策支持利用人工智能計算來實現系統的最優性能，以及得出達到最優業務指標的分配或決策。A.正確182.在OCR識別中，卷積神經網絡可以取代傳統方式中特征提取分類器的角色。A.正確B.錯誤183.在單個業務數據的處理過程中，數據可視化和探索性分析是可選步驟，對最終的數據處理結果沒有影響。A.正確B.錯誤184.關系標注中，實體數量應該盡量多，以便提升關系標注質量。A.正確185.在人工智能項目中，數據處理規范文檔是必不可少的。A.正確186.智能客服機器人通過自主深度學習來不斷積累新知識和完善知識庫。其中一種較新的深度學習方法是使用圖神經網絡構來建推薦算A.正確B.錯誤187.模式識別只適用于圖像和聲音等傳感器數據的處理。A.正確B.錯誤188.TensorFlow在圖像識別.自然語言處理和強化學習等多個領域都有廣泛的應用。()A.正確B.錯誤189.預訓練模型無法處理多語言的數據。()A.正確B.錯誤190.一般來說，知識庫中存儲的問答信息越多，涉及的知識越廣泛，智能客服機器人能回答的問題也越多。A.正確191.語音內容轉寫的基本原則是"所看即所寫"。A.正確B.錯誤192.決策樹算法采用樹形結構，使用層層推理來實現最終的結果分類。B.錯誤193.電商網站上將商品描述分類為多個標簽，需要選擇單標簽文本分類A.正確B.錯誤194.數據清洗中的缺失值清洗策略不需要考慮缺失值的重要性。A.正確B.錯誤195.人工神經網絡是一種模擬人腦神經元之間相互連接的計算模型。A.正確B.錯誤196.數據標注規范文檔只需要按照標注團隊的需求制定就可以了。B.錯誤197.標注框應該緊貼標注對象的邊緣A.正確B.錯誤198.文本識別算法CRNN中使用ReLU損失函數，將循環神經網絡獲取的標簽特征分布通過一系列的計算操作轉換為真實的預測值。A.正確B.錯誤199.AI云平臺中已訓練好的內置模型，只能直接使用，無法根據任務A.正確B.錯誤200.目標檢測任務中，標注框的大小和位置對于檢測任務的效果沒有A.正確201.對于不同類型的AI模型，其所采用的評價指標也不盡相同。如分類和回歸常用的評價指標就不相同。A.正確B.錯誤202.以手機為例，人工與智能的交互方式有文字與語音兩種。A.正確B.錯誤203.一般情況下，用于訓練模型的數據不需要任何處理就可以直接使用。A.正確204.語音清洗是對語音進行重新錄制和編輯，以提高語音質量。A.正確標準問題需要擴展多個類似的句子，機器人才可以正常使用。A.正確207.情感數據標注規范中，應該區分文字表達和口語表達的情緒差別。208.池化層是一種重采樣技術，可以增加數據的空間維度，從而降低計算復雜度。A.正確209.每個神經網絡層都包含多個神經元，可以通過反向傳播算法進行優化。210.在模型訓練時，應該根據硬件資源的充足程度來選擇合適的算法類型。A.正確211.不同于基于關鍵詞搜索的傳統搜索引擎，知識圖譜可用來更好地查詢復雜的關聯信息，從語義層面理解用戶意圖，改進搜索質量。()A.正確B.錯誤212.尺寸界線用細實線繪制，并應由圖形的輪廓線.軸線或對稱中心線處引出，不可直接以這些線作為尺寸界線。A.正確B.錯誤213.CNN的全稱是卷積神經網絡，是否正確?()A.正確214.RNN循環神經網絡是用來處理文本.視頻.音頻等序列數據。A.正確215.在超參數搜索空間較大的情況下，采用隨機搜索，會優于網絡搜索的效果。B.錯誤216.二分類過程中，我們可將任意類別設為正例。A.正確B.錯誤217.語音識別指的是將音頻數據識別為文本數