人工智能應用方向模擬練習題含答案一、單選題（共48題，每題1分，共48分）1.下列選項中，屬于圖像識別技術應用的是（）A、人臉識別支付B、編寫word文檔C、制作多媒體D、制作ppt正確答案：A答案解析：圖像識別技術是指對圖像進行對象識別，以識別各種不同模式的目標和對象的技術。人臉識別支付利用了圖像識別技術來識別用戶的面部特征，從而實現支付功能。編寫word文檔、制作多媒體、制作ppt都不屬于圖像識別技術的應用范疇。2.以下關于知識圖譜的說法錯誤的是()。A、實體之間通過它們之間的一些關系來連接，通過這種方式形成"圖"B、實體內通過關系來刻畫內在屬性C、知識圖譜以結構化的形式、描述客觀世界中存在的概、實體和實體間的關系D、知識圖譜中一般每個實體都有一個ID來標識，稱為標識符正確答案：B答案解析：知識圖譜以結構化的形式描述客觀世界中存在的概念、實體和實體間的關系，實體之間通過關系連接形成“圖”，一般每個實體都有一個ID來標識。而實體的內在屬性是通過屬性來刻畫的，不是關系，所以選項B說法錯誤。3.可以有效解決過擬合的方法包括A、訓練更多的迭代次數B、增加樣本數量C、增加特征數量D、采用正則化方法正確答案：D4.下列哪些是卷積操作的優點？A、對事物不同部分的觀察之間能實現參數共享B、具有局部感受野C、可有效捕捉序列化數據的特征D、操作復雜度與輸入尺寸無關正確答案：A5.不屬于語音聲學特征的是？A、語義B、時長C、頻率D、振幅正確答案：A答案解析：語音的聲學特征包括頻率、時長、振幅等，而語義不屬于語音的聲學特征，它是語言所表達的意義內容。6.在語音識別中,按照從微觀到宏觀的順序排列正確的是()。A、幀-音素-單詞-狀態B、幀-狀態-音素-單詞C、音素-幀-狀態-單詞D、幀-音素-狀態-單詞正確答案：B答案解析：在語音識別中，微觀上先將語音信號劃分成幀，幀上有不同的狀態，狀態組合構成音素，宏觀上音素組合成單詞，所以順序是幀-狀態-音素-單詞。7.（）是汽車人工智能領域目前最為火熱的方向。A、數據驅動的產品優化B、整車的智能營銷C、駕駛輔助系統D、零部件的預測維修正確答案：C答案解析：汽車人工智能領域目前最為火熱的方向是駕駛輔助系統。隨著科技的發展，駕駛輔助系統不斷升級，具備了如自適應巡航、自動泊車、車道保持等多種功能，為駕駛者提供了更多便利和安全保障，在汽車行業中受到廣泛關注和應用，相比其他幾個選項更為火熱。8.一副照片在存放過程中出現了很多小的噪點，對其掃描件進行A、操作去噪效果最好。B、中值濾波C、高斯濾波D、均值濾波正確答案：A9.模型庫功能要求為：模型測試包括模型部署、（）測試和服務管理，模型測試服務發布應支持向導模式，宜支持一鍵自動發布測試服務，模型測試服務宜支持單卡內存級分配。A、離線B、在線C、自動D、手動正確答案：B答案解析：模型測試包括模型部署、在線測試和服務管理。模型測試服務發布應支持向導模式，宜支持一鍵自動發布測試服務，模型測試服務宜支持單卡內存級分配。在線測試能實時檢驗模型在實際運行環境中的性能等情況，是模型測試環節的重要組成部分。10.數據標注：宜支持（）標注，以模型來給未標注數據進行標注。A、手工B、智能C、自動D、動態正確答案：B答案解析：數據標注中提到支持以模型來給未標注數據進行標注，這種方式借助模型實現，具有智能化的特點，所以是智能標注，答案為B。11.下列哪個應用領域不屬于人工智能應用？（）A、自動控制B、人工神經網絡C、自然語言學習D、專家系統正確答案：A答案解析：人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工神經網絡、自然語言學習、專家系統都屬于人工智能應用領域。而自動控制是指在沒有人直接參與的情況下，利用外加的設備或裝置，使機器、設備或生產過程的某個工作狀態或參數自動地按照預定的規律運行。它不屬于人工智能應用領域。12.人工智能平臺架構及技術要求第1部分總體架構與技術要求編制的主要目的是指導公司人工智能平臺（），明確人工智能平臺總體架構與技術要求。A、建設B、規劃C、運行D、設計正確答案：A答案解析：編制該部分內容的主要目的是為了指導公司人工智能平臺的建設工作，從總體架構和技術要求等方面給予規范和引導，以確保平臺建設的科學性、合理性和規范性，從而明確人工智能平臺總體架構與技術要求。13.以下兩種描述分別對應哪兩種對分類算法的評價標準？（1）警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少個是小偷的標準。A、精確率B、召回率C、ROCD、AUC正確答案：A答案解析：精確率是指預測結果為正例的樣本中實際為正例的比例，就如同警察抓的人中有多少個是小偷，所以該描述對應精確率，答案選A。召回率是指實際為正例的樣本中被預測為正例的比例；ROC是受試者工作特征曲線；AUC是ROC曲線下的面積，均不符合該描述。這里主要是通過對精確率定義的理解來與題目描述進行匹配，從而得出答案。14.知識圖譜在架構層面可分為（）和數據層A、知識層B、信息層C、模式層D、文本層正確答案：C答案解析：知識圖譜在架構層面主要分為模式層和數據層。模式層定義了知識圖譜的數據結構、關系類型等模式信息；數據層則存儲具體的實體、關系等數據。文本層、信息層、知識層不屬于知識圖譜架構層面的主要分類。15.小王和老張交換名片后，小王打開手機中安裝的靈云智能輸入法app，拍照老張的名片，很快得到名片文字信息并保存，這其中最主要應用的技術是（）A、模式識別B、文字合成C、圖像搜索D、圖像還原正確答案：A答案解析：靈云智能輸入法app拍照名片后能很快得到名片文字信息，這是利用了模式識別技術，通過對名片圖像中的文字模式進行識別和提取，從而轉換為可編輯的文字信息并保存。文字合成是將文字轉換為語音等其他形式，與該過程不符；圖像搜索是根據圖像內容查找相關圖像，不是獲取文字信息；圖像還原主要是恢復圖像原本樣子，也不符合此應用場景。16.要想讓機器具有智能，必須讓機器具有知識。因此，在人工智能中有一個研究領域，主要研究計算機如何自動獲取知識和技能，實現自我完善，這門研究分支學科叫A、機器學習B、模式識別C、神經網絡D、專家系統正確答案：D17.關于線性回歸的描述,以下說法正確的有: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正確答案：B答案解析：線性回歸基本假設包括隨機干擾項是均值為0的同方差正態分布，B正確，A中說方差為1不準確，D錯誤；多重共線性會使得參數估計值方差增大，C錯誤。18.據評估，2020年超過60%的人工智能應用程序在（）上運行。A、網絡平臺B、網絡平臺C、非開源平臺D、開源平臺正確答案：D答案解析：2020年超過60%的人工智能應用程序在開源平臺上運行，開源平臺為人工智能的發展提供了豐富的資源和廣闊的空間，促進了技術的快速迭代和創新。人工智能領域不斷發展，開源平臺以其開放性和共享性吸引了眾多開發者參與，許多人工智能算法、模型和工具在開源平臺上被開發和應用，使得大量人工智能應用程序基于開源平臺構建和運行。19.下列哪些網用到了殘差連接A、FastTextB、BERTC、GoogLeNetD、ResNet正確答案：D20.第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝世界圍棋冠軍的人工智能機器人是由谷歌公司開發的（）。A、AlphaGoB、AlphaGoodC、AlphaFunD、Alpha正確答案：A21.下列哪項屬于集成學習A、決策樹模型B、kNN分類C、AdaboostD、k-means正確答案：C答案解析：集成學習是將多個弱學習器組合成一個強學習器的方法。Adaboost是一種典型的集成學習算法，它通過迭代訓練多個弱分類器，并根據前一輪分類器的錯誤率調整樣本權重，最后將這些弱分類器線性組合得到強分類器。決策樹模型是一種基本的機器學習模型，kNN分類是基于最近鄰算法的分類方法，k-means是聚類算法，它們都不屬于集成學習。22.下列哪項網絡不屬于常用的深度神經網絡：()A、HopField網絡B、AlexNetC、ResNetD、VGG正確答案：A答案解析：HopField網絡不屬于常用的深度神經網絡。它是一種遞歸神經網絡，主要用于聯想記憶等任務，與深度神經網絡在結構和應用場景等方面有較大不同。而AlexNet、ResNet、VGG都是在深度學習發展過程中具有重要影響力的深度神經網絡。23.以下CNN模型中，最早識別手寫數字的是A、LeNet-5B、AlexNetC、ResNet50D、ResNet152正確答案：A答案解析：LeNet-5是最早用于識別手寫數字的CNN模型之一。它由YannLeCun等人在1998年提出，在手寫數字識別任務上取得了很好的效果。AlexNet是在2012年提出，主要推動了深度學習在圖像分類等領域的發展，并非最早用于手寫數字識別。ResNet50和ResNet152是更晚些時候提出的深度殘差網絡，主要用于更復雜的圖像分類等任務，不是最早用于手寫數字識別的。24.自然語言處理機制涉及兩個流程，其中，()是指能以自然語言文本來表達給定的意圖。A、自然語言理解B、自然語言輸入C、自然語言處理D、自然語言生成正確答案：D答案解析：自然語言生成是指能以自然語言文本來表達給定的意圖。自然語言理解是研究如何讓計算機理解人類自然語言的技術；自然語言處理是更廣泛的概念，涵蓋了自然語言理解和自然語言生成等多個方面；自然語言輸入主要側重于接收自然語言文本，而不是表達給定意圖。所以能以自然語言文本來表達給定意圖的是自然語言生成。25.（）通過將文檔看成其中單詞的袋裝形式，被用于在NLP和文本挖掘中生成文本表征A、詞袋模型B、one-hot編碼C、獨熱編碼D、languagemodel正確答案：A答案解析：詞袋模型（BagofWords）通過將文檔看成其中單詞的袋裝形式，被用于在NLP和文本挖掘中生成文本表征。它不考慮單詞的順序，只關注單詞的出現頻率。one-hot編碼和獨熱編碼本質上是類似的，是對單個詞匯的一種編碼方式，不是直接用于生成文檔整體表征的；languagemodel是用于語言建模的，與將文檔看成單詞袋裝形式來生成文本表征的方式不同。26.下列哪個選項中的模型屬于集成學習A、C4.5B、kNN分類C、AdaboostD、k-means正確答案：C答案解析：集成學習是將多個弱學習器組合成一個強學習器的方法。Adaboost是一種典型的集成學習算法，它通過迭代訓練多個基分類器，并根據前一輪基分類器的表現調整樣本權重，最終將這些基分類器線性組合起來得到一個強分類器。而C4.5是決策樹算法，kNN分類是基于最近鄰的分類算法，k-means是聚類算法，它們都不屬于集成學習。27.在有監督學習中，我們如何使用聚類方法？1.我們可以先創建聚類類別，然后在每個類別上用監督學習分別進行學習2.我們可以使用聚類“類別id”作為一個新的特征項，然后再用監督學習分別進行學習3.在進行監督學習之前，我們不能新建聚類類別4.我們不可以使用聚類“類別id”作為一個新的特征項，然后再用監督學習分別進行學習A、2和4B、1和3C、1和2D、3和4正確答案：C答案解析：在有監督學習中使用聚類方法，可以有以下兩種方式：1.先創建聚類類別，然后在每個類別上用監督學習分別進行學習。這樣做可以利用聚類對數據進行初步的劃分，使得在每個類別上進行監督學習時數據更具同質性，可能會提高學習效果。2.使用聚類“類別id”作為一個新的特征項，然后再用監督學習分別進行學習。將聚類得到的類別信息作為新的特征加入到數據中，為監督學習提供更多的信息維度，有助于模型更好地學習和分類。所以選項1和2是正確的使用方式。28.Dropout是一種在深度學習環境中應用的正規化手段，他是這樣運作的，在一次循環中我們先隨機選擇神經層中的一些單元并將其臨時隱藏，然后再進行該次循環中神經網絡的訓練和優化過程，在下一次循環中，我們又將隱藏另外一些神經元，如此直至訓練結束。根據以上描述，Dropout技術在下列哪種神經層中不能發揮優勢？A、仿射層B、卷積層C、RNN層D、以上都不對正確答案：C29.以下哪種方法不屬于特征選擇的標準方法？A、抽樣B、包裝C、過濾D、嵌入正確答案：A答案解析：特征選擇的標準方法主要有過濾、包裝和嵌入。抽樣不屬于特征選擇的標準方法。30.機器感知研究如何用機器或計算機模擬，延伸和擴展（)的感知或認知能力。A、計算機B、機器C、人D、機器人正確答案：C答案解析：機器感知主要研究如何用機器或計算機模擬、延伸和擴展人的感知或認知能力，旨在讓機器具備類似人類的感知功能，如視覺、聽覺、觸覺等感知能力。31.人工智能平臺應支持資源橫向擴展和系統平滑升級，資源擴展和系統升級過程應不影響現有訓練任務和（）服務。A、判斷B、推理C、識別D、提供正確答案：B32.以下不屬于現階段知識圖譜技術類別的是()。A、推理技術B、構建技術C、應用技術D、展示技術正確答案：D答案解析：現階段知識圖譜技術類別主要包括構建技術、推理技術和應用技術。構建技術用于知識圖譜的構建，推理技術基于知識圖譜進行推理，應用技術將知識圖譜應用于各種場景。而展示技術并非知識圖譜的核心技術類別，主要是關于如何將知識圖譜呈現給用戶的方式，不屬于知識圖譜本身的技術范疇。33.樣本庫功能要求為：數據接入包括（）文件導入、HDFS數據導入、FTP文件導入、NFS數據導入和數據庫數據導入。A、遠程B、本地C、云端D、SAMBA正確答案：B答案解析：樣本庫的數據接入功能中，文件導入包含本地文件導入，這是常見的數據接入方式之一，其他幾種如遠程、云端、SAMBA等不符合文件導入的常規分類，HDFS、FTP、NFS等雖然是數據接入方式，但題干強調的是文件導入，這里本地文件導入是符合要求的選項。34.對于圖像識別問題（比如識別照片中的貓），神經網絡模型結構更適合解決哪類問題？A、多層感知器B、卷積神經網絡C、循環神經網絡D、感知器正確答案：B答案解析：卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，簡稱CNN）是一類專門為處理具有網格結構數據（如圖像、音頻）而設計的神經網絡。在圖像識別任務中，卷積神經網絡能夠自動提取圖像的特征，對圖像中的物體進行準確分類，非常適合解決像識別照片中的貓這類圖像識別問題。多層感知器（MLP）是一種前饋神經網絡，雖然也能用于一些分類問題，但在處理圖像數據時不如CNN有效。循環神經網絡（RNN）主要用于處理序列數據，如時間序列、自然語言等，不太適合直接處理圖像識別問題。感知器是神經網絡的基礎模型，結構較為簡單，在處理復雜圖像識別任務時能力有限。所以對于圖像識別問題，卷積神經網絡模型結構更適合。35.下列屬于基于統計的自然語言處理進路的是()。A、基于貝葉斯公式B、基于深層語法的翻譯C、基于淺層語法的翻譯D、基于中間語的翻譯正確答案：A答案解析：基于統計的自然語言處理進路常常會用到貝葉斯公式等統計方法來處理語言相關的問題。而基于中間語的翻譯、基于深層語法的翻譯、基于淺層語法的翻譯不屬于基于統計的自然語言處理進路。36.人工智能平臺應提供模型推送功能，可通過云邊協同套件推送至（）設備。A、邊側B、中間C、核心D、側邊正確答案：A答案解析：人工智能平臺通過云邊協同套件推送模型至邊側設備，以實現更高效的模型應用和數據處理，邊側設備靠近數據源，能快速響應并進行本地計算和處理，符合云邊協同的場景需求。37.在下面的選項中，哪些操作屬于預剪枝A、信息增益B、可視化樹模型C、計算最好的特征切分點D、限制樹模型的深度正確答案：D答案解析：預剪枝是在決策樹構建過程中，通過提前設定一些條件來限制樹的生長，避免過擬合。限制樹模型的深度是一種常見的預剪枝方法，當樹達到一定深度后就停止生長。而信息增益用于選擇特征，計算最好的特征切分點是構建決策樹的常規步驟，可視化樹模型主要是用于展示樹的結構，不屬于預剪枝操作。38.從給定的句子、段落中識別人名、地名、機構名、專有名詞的過程稱為？A、詞干提取B、命名實體識別C、停用詞D、詞形還原正確答案：B答案解析：命名實體識別是指從文本中識別出人名、地名、機構名、專有名詞等特定類型的實體。詞干提取是將詞語還原為詞干形式；停用詞是指在文本處理中通常被忽略的高頻詞；詞形還原是將詞語還原為其基本形式。而題干描述的過程符合命名實體識別的定義。39.計算智能和感知智能的關鍵技術已經取得較大突破，弱人工智能應用條件基本成熟。但（）的算法尚未突破，前景仍不明朗。A、視頻智能B、觸覺智能C、認知智能D、語音智能正確答案：C答案解析：認知智能的算法尚未突破，前景仍不明朗。視頻智能、語音智能在計算智能和感知智能階段已有較大發展，應用條件基本成熟。觸覺智能相關內容在題干中未提及。而認知智能在算法等方面還面臨諸多挑戰，有待進一步突破。40.機器翻譯屬于下列哪個領域的應用？A、自然語言系統B、人類感官模擬C、專家系統D、機器學習正確答案：A答案解析：機器翻譯旨在實現不同自然語言之間的轉換，屬于自然語言處理領域，自然語言系統是自然語言處理相關的范疇，所以機器翻譯屬于自然語言系統的應用。機器學習是實現機器翻譯的一種手段；專家系統側重于利用專家知識解決特定領域問題；人類感官模擬與機器翻譯無關。41.自然語言理解是人工智能的重要應用領域，下面列舉中的（）不是它要實現的目標。A、自動程序設計B、對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯C、機器翻譯D、理解別人講的話正確答案：A答案解析：自然語言理解主要關注對自然語言的處理，包括理解、分析、翻譯等。自動程序設計是利用編程語言來編寫程序，與自然語言的理解和處理并非直接相關，它不屬于自然語言理解要實現的目標。而理解別人講的話、對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯、機器翻譯都屬于自然語言理解的范疇。42.我們可以利用以下哪種方法實現反向傳播？A、代價函數B、計算圖C、高階微分D、鏈式法則正確答案：D答案解析：反向傳播主要是基于鏈式法則來實現的。鏈式法則用于計算復合函數的導數，在神經網絡中，通過鏈式法則可以計算代價函數關于網絡中各個參數的梯度，從而實現反向傳播算法來更新網絡參數。計算圖是一種表示計算過程的工具，它有助于理解和實現反向傳播，但不是實現反向傳播的本質方法。代價函數是用于衡量模型預測結果與真實值之間差異的函數，是反向傳播的目標，但不是實現反向傳播的方法。高階微分與反向傳播的直接實現關系不大。43.在大規模的語料中，挖掘詞的相關性是一個重要的問題。以下哪一個信息不能用于確定兩個詞的相關性。（）A、互信息B、最大熵C、卡方檢驗D、最大似然比正確答案：B答案解析：在確定兩個詞的相關性時，互信息、卡方檢驗、最大似然比等都是常用的方法。而最大熵主要用于構建概率模型等方面，并非直接用于確定兩個詞的相關性。所以不能用于確定兩個詞相關性的是最大熵，答案選B。44.造成自然語言處理困難的根本原因是自然語言文本和對話的各個層次上廣泛存在的各種合樣的（)A、一致性或多義性B、一致性或統一性C、歧義性或多義性D、復雜性或重復性正確答案：C答案解析：自然語言文本和對話在各個層次上廣泛存在歧義性或多義性。比如一個簡單的詞語可能有多種含義，一句話在不同語境下也可能有不同的理解，這給自然語言處理帶來了極大的困難。而一致性、統一性、復雜性、重復性并非造成自然語言處理困難的根本原因。45.人工智能的近期目標是A、降低搭建成本B、實現機器智能C、實現自我學習D、超越人類正確答案：B答案解析：人工智能的近期目標是實現機器智能，讓計算機系統能夠模擬人類的智能行為，具備一定的感知、理解、學習和決策能力等，朝著這個方向不斷發展和進步，逐步提升智能化水平。46.高速上的ETC屬于下列那種技術（）。A、CVB、NLPC、RSD、CS正確答案：A答案解析：ETC是不停車電子收費系統，屬于計算機視覺（CV）技術的應用。它通過攝像頭識別車輛上的ETC標簽來實現快速收費，利用了計算機視覺中的圖像識別等技術。NLP是自然語言處理技術，RS是遙感技術，CS是計算機科學領域的統稱，均與ETC技術不相關。47.在圖像智能處理中，圖像分類的目標主要是要確定什么內容？A、對象類別B、對象位置C、對象邊框D、對象背景正確答案：A答案解析：圖像分類的主要目標是確定圖像中對象所屬的類別，通過對圖像特征的提取和分析來判斷圖像中物體屬于哪一個類別，而不是確定對象位置、對象邊框或對象背景。48.假設你訓練SVM后，得到一個線性決策邊界，你認為該模型欠擬合。在下次迭代訓練模型時，應該考慮：（）A、增加訓練數據B、減少訓練數據C、計算更多變量D、減少特征正確答案：C答案解析：在訓練SVM得到線性決策邊界且認為模型欠擬合時，增加訓練數據可能無法直接解決欠擬合問題，減少訓練數據會使情況更糟，減少特征會丟失信息不利于模型性能提升。而計算更多變量可以增加模型的復雜度，從而有可能解決欠擬合問題，所以應該考慮計算更多變量。二、多選題（共27題，每題1分，共27分）1.圖像文件均應以（）、（）等常用格式存儲。A、JPGB、pngC、GIFD、BMP正確答案：AB2.多源融合感知技術可應用于機房安保，其中機房場景需要實現全感知，包括人員（）等安全。A、設備B、網絡C、環境D、事件正確答案：ABCD答案解析：多源融合感知技術應用于機房安保時，機房場景要實現全感知，人員安全方面涵蓋多個要素。人員設備安全關乎設備的正常運行及人員操作設備的安全保障；網絡安全影響機房數據傳輸等功能，對人員利用網絡資源至關重要；環境安全如溫濕度、潔凈度等直接影響人員在機房的工作狀態和設備性能；事件安全包括各類異常事件的監測預警，保障人員處于安全的機房環境，所以ABCD選項都正確。3.（）是構建人工智能應用的四個核心組件，也是人工智能安全重點防護對象。A、人工智能訓練數據B、人工智能業務C、人工智能算法D、機器學習框架平臺正確答案：ABCD答案解析：人工智能業務是人工智能應用的具體體現，其安全運行至關重要；人工智能算法是實現人工智能功能的核心邏輯，存在安全風險；人工智能訓練數據的質量和安全性直接影響模型效果和應用安全；機器學習框架平臺是支撐人工智能開發的基礎軟件環境，也需要重點防護，所以這四個核心組件都是人工智能安全重點防護對象。4.下列屬于語音識別主要步驟的有：（）。A、音頻信號特征提取B、語言模型處理C、聲學模型處理D、語音輸入E、語義識別正確答案：ABCD5.經過全面訓練的計算機視覺模型可以開展對象的（），具有更強大的特征學習和表示能力A、跟蹤B、分類C、檢測D、識別正確答案：ABCD6.智能電網調度的應用場景有哪些？A、電網模擬仿真器B、新能源發電預測/母線復合預測C、多能互補的發用電平衡D、異常事件/故障下的輔助決策模型正確答案：ABCD答案解析：選項A中電網模擬仿真器可用于對電網運行情況進行模擬分析，為調度提供參考；選項B的新能源發電預測/母線復合預測有助于提前掌握電力供應情況，優化調度策略；選項C的多能互補的發用電平衡能使調度更好地協調多種能源的發電與用電，提升能源利用效率；選項D的異常事件/故障下的輔助決策模型能在電網出現異常時幫助調度快速做出合理決策，這些都是智能電網調度的應用場景。7.下列屬于圖像目標檢測算法的有。A、R-CNNB、VGGC、YOLOD、LeNet正確答案：AC答案解析：R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetworks）是一種經典的圖像目標檢測算法。YOLO（YouOnlyLookOnce）也是非常知名的圖像目標檢測算法。而VGG是一種圖像分類的卷積神經網絡架構，主要用于圖像分類任務，并非專門的目標檢測算法。LeNet是最早用于手寫數字識別的卷積神經網絡，也不是目標檢測算法。所以屬于圖像目標檢測算法的是R-CNN和YOLO，即選項A和C。8.人工智能平臺技術架構要求主要包括：（）的要求。A、服務層B、應用層C、資源層D、能力層正確答案：ABCD答案解析：人工智能平臺技術架構要求主要包括應用層、服務層、能力層和資源層的要求。應用層直接面向用戶提供各種人工智能應用；服務層為應用層提供支撐服務；能力層提供核心的人工智能能力；資源層提供硬件、數據等基礎資源。9.人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、（）等。A、圖像識別B、專家系統C、自然語言處理D、語言識別正確答案：ABCD答案解析：人工智能領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。語言識別是讓機器能夠識別和理解人類語言；圖像識別是使機器具備識別圖像內容的能力；自然語言處理致力于讓機器處理和理解人類的自然語言；專家系統則是基于領域專家知識構建的智能系統，能像專家一樣解決特定領域問題。10.圍繞電力企業審計典型業務場景，基于自然語言處理技術，實現對各類審計依據、審計對象、審計結果中()的自動化抽取，建立信息關聯關系，提升審計過程中的信息獲取、比對及統計效率。A、關鍵結構B、標簽C、信息字段正確答案：ABC11.當我們在分析一份數據的時候，如果發現這份數據的特征變量很多，成千上萬，如果直接基于所有的特征變量進行分析，會浪費過多的時間成本及計算資源，為了應對這種情況，我們可以采用降維的方式對數據進行預處理，如下技術中，哪些屬于降維技術A、主成分分析B、因子分析C、獨立主成分分析D、SVM正確答案：ABC答案解析：主成分分析是一種常用的降維技術，它通過線性變換將多個相關的特征變量轉化為少數幾個互不相關的主成分，這些主成分保留了原始數據的大部分信息。因子分析也是一種降維技術，它通過尋找潛在的公共因子來解釋多個變量之間的相關性，將多個變量表示為公共因子和特殊因子的線性組合。獨立主成分分析同樣是降維技術，它在主成分分析的基礎上，使得各個主成分之間相互獨立，更有效地提取數據中的特征。而SVM（支持向量機）主要用于分類和回歸問題，不屬于降維技術。12.AI智能商業化應用已進入井噴階段，面臨著AI系統安全、（）等安全問題。A、數據安全與隱私保護B、AI模型攻防C、大數據威脅情報D、應用安全正確答案：ABCD答案解析：AI智能商業化應用進入井噴階段，面臨多方面安全問題。A選項數據安全與隱私保護很關鍵，因為AI系統處理大量數據，數據泄露和隱私侵犯風險高。B選項AI模型攻防也不容忽視，惡意攻擊者可能利用模型漏洞進行攻擊。C選項大數據威脅情報能幫助提前發現針對AI相關大數據的潛在威脅。D選項應用安全確保AI應用在實際運行中不被惡意利用或遭受安全漏洞影響。所以ABCD四個選項都正確。13.問答系統由哪些流程組成()。A、預處理B、召回C、排序D、決策正確答案：ABCD14.人工智能平臺功能應包括：（）。A、模型庫B、訓練運行平臺C、數據庫D、樣本庫正確答案：ABD15.可以實現圖像分類識別的算法有_。A、LeNetB、AlexNetC、VGGD、ResNet正確答案：ABCD答案解析：LeNet是最早成功應用于數字識別的卷積神經網絡，可用于圖像分類識別。AlexNet是在ImageNet競賽中取得重大突破的卷積神經網絡，推動了深度學習在圖像領域的發展，能實現圖像分類識別。VGG網絡結構簡潔且性能優良，在圖像分類等任務中有廣泛應用。ResNet通過引入殘差塊解決了深層網絡訓練困難的問題，在圖像分類等方面表現出色。所以以上這些算法都可以實現圖像分類識別。16.智能推薦系統的特點包括()。A、根據用戶的購買記錄記憶用戶的偏好B、根據瀏覽時間判斷商品對用戶的吸引力C、推薦用戶消費過的相關產品D、根據用戶的喜好進行相關推薦正確答案：ABCD答案解析：智能推薦系統能夠根據用戶的購買記錄精準記憶用戶偏好，所以選項A正確；通過瀏覽時間等行為數據可判斷商品對用戶的吸引力，選項B正確；會推薦用戶消費過的相關產品，選項C正確；還能依據用戶喜好進行相關推薦，選項D正確。17.正在快速發展及應用生物識別產品包括（）A、人臉識別B、指紋識別C、聲紋識別D、虹膜識別正確答案：ABCD答案解析：指紋識別、人臉識別、虹膜識別、聲紋識別都是目前正在快速發展及應用的生物識別產品。指紋識別技術成熟且應用廣泛，如手機解鎖等；人臉識別在安防監控、身份驗證等領域大量應用；虹膜識別具有高度準確性和唯一性，在一些高端安全場景中發揮作用；聲紋識別也在金融、客服等領域逐漸得到應用。18.車庫門禁的車牌識別系統中使用的兩個重要技術包括()。A、車紋識別B、人臉識別C、圖像分割D、圖像識別正確答案：CD答案解析：車牌識別系統中，圖像分割是將圖像中的車牌區域與其他背景區域分開，以便后續準確識別車牌信息；圖像識別則是對分割后的車牌圖像進行字符識別等操作來確定車牌號碼。車紋識別和人臉識別并非車牌識別系統的重要技術。19.在進行智能調度員的模型訓練時，需要進行哪些訓練？A、聲學訓練B、句篇訓練C、句式訓練D、專詞訓練正確答案：ABCD答案解析：智能調度員的模型訓練是一個復雜的過程，需要從多個方面進行訓練以提高模型的性能和準確性。專詞訓練有助于模型準確識別和處理特定領域的專業詞匯；句篇訓練能讓模型更好地理解和生成自然流暢的句子和篇章；句式訓練可以提升模型對不同句式結構的理解和運用能力；聲學訓練則聚焦于語音相關的內容，使模型能夠更準確地處理和生成語音。這四個方面的訓練相互配合，共同提升智能調度員模型的表現。20.人工智能中臺可支撐（）和企業經營等電力業務。A、設備運維B、安全管控C、客戶服務D、電網調度正確答案：ABCD答案解析：人工智能中臺通過整合各類數據和算法，能夠為設備運維提供智能診斷與預測性維護支持；助力電網調度實現更精準高效的運行安排；優化客戶服務流程，提供更智能的服務體驗；加強安全管控，進行風險預警與智能防控等，從而支撐設備運維、電網調度、客戶服務、安全管控和企業經營等電力業務。21.下面屬于計算機視覺的應用場景有（）A、人臉識別門禁B、輔助駕駛C、醫療圖片分析D、商品掃描識別正確答案：ABCD答案解析：計算機視覺是一門研究如何使計算機“看”的科學，其應用場景非常廣泛。人臉識別門禁利用計算機視覺技術識別面部特征來控制門禁，屬于計算機視覺應用；輔助駕駛中通過攝像頭等設備利用計算機視覺識別道路、車輛、行人等，屬于該領域應用；醫療圖片分析利用計算機視覺技術對X光、CT等醫療圖片進行分析診斷，是其應用場景；商品掃描識別借助計算機視覺技術識別商品信息，同樣屬于計算機視覺的應用場景。22.智能調度員作為人工智能技術在語音上的應用，需要用到哪些技術？A、ASRB、NLPC、DMD、TTS正確答案：ABCD答案解析：智能調度員作為人工智能技術在語音上的應用，需要多種技術協同工作。ASR（自動語音識別）用于將語音轉換為文本，以便后續處理；NLP（自然語言處理）對文本進行理解、分析和處理；DM（對話管理）負責管理對話流程，使交互更加流暢和智能；TTS（文本轉語音）則將處理后的文本轉換為語音進行播報，實現與用戶的語音交互。所以這四個選項中的技術都是智能調度員所需要用到的。23.故障及影響分析輔助決策系統的整體流程是？A、發現B、研判C、風險分析D、反饋正確答案：ABCD答案解析：整體流程為首先發現故障（A），接著對故障進行研判（B），然后基于研判結果進行風險分析（C），最后將分析結果進行反饋（D）。24.計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類（）圖像以及圖像序列的能力A、理解B、處理C、提取D、分析正確答案：ABCD答案解析：計算機視覺旨在使計算機具備模仿人類視覺系統的能力，包括提取圖像中的關鍵信息，對圖像進行各種處理操作，理解圖像所表達的含義，以及對圖像進行深入分析等一系列與人類視覺相關的功能。所以計算機要擁有類似人類提取、處理、理解、分析圖像以及圖像序列的能力。25.ResNet的特點有_。A、增強特征的獲取能力B、模型參數明顯增加C、特種的重用D、減少深層網絡的梯度消失問題正確答案：ACD答案解析：1.**選項A**：-ResNet通過引入殘差塊，使得深層網絡的訓練更加容易，有效地減少了深層網絡的梯度消失問題。在傳統的神經網絡中，隨著網絡層數的增加，梯度消失問題會變得越來越嚴重，導致網絡難以訓練。而ResNet通過殘差結構，讓梯度可以更直接地反向傳播，從而緩解了梯度消失問題。2.**選項B**：-ResNet存在特征重用現象。殘差塊中會重復利用一些特征信息，使得網絡在學習過程中能夠更好地捕捉到數據中的重要特征，提高了模型的效率和性能。3.**選項C**：-ResNet并不是模型參數明顯增加。與一些復雜的網絡結構相比，ResNet通過合理的設計，在保證性能提升的同時，并沒有大幅增加模型參數。它通過殘差結構簡化了網絡的復雜度，使得參數數量相對可控。4.**選項D**：-ResNet增強了特征的獲取能力。殘差塊的設計使得網絡能夠更好地學習到數據的特征表示，通過不斷地堆疊殘差塊，能夠提取到更豐富、更有代表性的特征，從而提高了模型在各種任務上的表現，增強了特征的獲取能力。26.基于深度學習的目標檢測技術一般分為以下幾種模型（）。A、單階段模型B、雙階段模型C、三階段模型正確答案：AB答案解析：單階段模型直接從圖像中預測目標的類別和位置，如YOLO系列。雙階段