試卷科目：人工智能基礎人工智能基礎(習題卷22)PAGE"pagenumber"pagenumber/SECTIONPAGES"numberofpages"numberofpages人工智能基礎第1部分：單項選擇題，共131題，每題只有一個正確答案,多選或少選均不得分。[單選題]1.從已知事實出發(fā)，通過規(guī)則庫求得結論的產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式是A)正向推理B)反向推理C)雙向推理答案:A解析:[單選題]2.強化學習的學習依據(jù)是A)基于監(jiān)督信息B)基于評價C)基于對數(shù)據(jù)結構的假設答案:B解析:[單選題]3.我國人工智能的發(fā)展戰(zhàn)略是（）。A)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃B)國家制造創(chuàng)新C)?1438?戰(zhàn)略D)12320工業(yè)互聯(lián)答案:A解析:[單選題]4.在主成分分析中，將幾個主分量經(jīng)過線性組合構造為一個綜合評價函數(shù)時，每個主分量的權數(shù)為()。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答案:C解析:[單選題]5.用語音實現(xiàn)人與計算機之間的交互，主要涉及語音識別、自然語言理解和()技術。A)語音合成B)語言分析C)語義分析D)語義識別答案:A解析:[單選題]6.下列哪一種不屬于無監(jiān)督學習？（）A)聚類學習B)自組織神經(jīng)網(wǎng)絡學習C)自編碼器D)支持向量機答案:D解析:[單選題]7.以下()不屬于廣義上的數(shù)據(jù)可視化技術。A)類別可視化B)科學可視化C)信息可視化D)可視分析學答案:A解析:[單選題]8.謂詞F表示朋友關系，則公式(?x)(?y)F(x,y)表示（）A)表示對于個體域中的任何個體x都存在個體y，x與y是朋友B)表示在個體域中存在個體x，與個體域中的任何個體y都是朋友C)表示在個體域中存在個體x與個體y，x與y是朋友D)表示對于個體域中的任何兩個個體x和y，x與y都是朋友答案:A解析:[單選題]9.以下哪個聚類算法不是屬于基于原型的聚類（）A)模糊均值B)EM算法C)SOMD)LIQUE答案:D解析:[單選題]10.s=1forxinrange(3):s=s*x如果輸出變量s，程序運行結果是：A)1B)0C)3D)6答案:B解析:[單選題]11.用于檢測物體接觸面之間相對運動大小和方向的傳感器是()。A)接近覺傳感器B)接觸覺傳感器C)滑動覺傳感器D)壓覺傳感器答案:C解析:[單選題]12.假設precisi。n=TP/(TP+FP),recall=TP/(TP+FN),則在二分類問題中，當測試集的正例和負例數(shù)量不均衡時，以下評價方案中()是相對不合理的。A)Accuracy:B)F-value：C)G-mean：D)AUC：曲線下面積答案:A解析:測試集正例和負例數(shù)量不均衡，那么假設正例數(shù)量很少占10%,負例數(shù)量占大部分90%。而且算法能正確識別所有負例，但正例只有一半能正確判別。那么TP=0.05Xall,TN=0.9Xall,Accuracy=95%0雖然Accuracy很高，precisi。n是100%,但正例recall只有50%0[單選題]13.最小二乘法就是試圖找到一條直線，使所有樣本到直線上的（）之和最小。A)曼哈頓距離B)歐氏距離C)馬氏距離D)切比雪夫距離答案:B解析:[單選題]14.下列關于XGboost算法描述中錯誤的是A)由于其特殊原因，無法分布式化B)xgboost在代價函數(shù)里加入了正則項，用于控制模型的復雜度；C)可以處理帶有缺失值的樣本D)允許使用列抽樣來減少過擬合答案:A解析:[單選題]15.長短期記憶LSTM具有與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡相似的控制流，兩者的區(qū)別在于LSTM中增加了（）導致單元內(nèi)的處理過程不同。A)輸入門B)記憶門C)忘記門D)輸出門答案:C解析:長短期記憶LSTM具有與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡相似的控制流，兩者的區(qū)別在于LSTM中增加了忘記門導致單元內(nèi)的處理過程不同。[單選題]16.關于交叉驗證（CrossValidation）的描述，不正確的是A)交叉驗證（CrossValidation）是用來驗證分類器的性能一種統(tǒng)計分析方法B)K-foldCrossValidation就是將原始數(shù)據(jù)分成K組(一般是均分),將每個子集數(shù)據(jù)分別做一次驗證集,其余的K-1組子集數(shù)據(jù)作為訓練集,這樣會得到K個模型,用這K個模型最終的驗證集的分類準確率的平均數(shù)作為此K-CV下分類器的性能指標C)交叉驗證用于評估模型的預測性能，尤其是訓練好的模型在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，可以在一定程度上減小過擬合D)使用交叉驗證不會增加模型訓練的計算量答案:D解析:[單選題]17.以下屬于圖像處理的常用方法有（）。A)圖像變換B)圖像編碼壓縮C)圖像增強和復原D)以上答案都正確答案:D解析:圖像處理的常用方法包括圖像變換、圖像解碼和壓縮和圖像增強和復原。[單選題]18.下列關于半樸素貝葉斯描述錯誤的為(___)A)假設屬性之間完全獨立；B)假設屬性之間部分相關；C)獨依賴估計為半樸素貝葉斯最常用的策略；D)假設所以屬性都依賴于同一個屬性；答案:A解析:[單選題]19.福建公司人工智能平臺樣本庫單次最多上傳幾張圖片？A)200B)250C)300D)350答案:C解析:[單選題]20.通常使用的處理圖像數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡模型是（）A)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C)word2vecD)bert答案:A解析:通常使用的處理圖像數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡模型是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡[單選題]21.關于GoogLeNet描述正確的有：A)GoogLeNet僅僅是在寬度上進行了探索，所以它是一個很淺的網(wǎng)絡B)GoogLeNet在寬度上進行了探索，為后人設計更加復雜的網(wǎng)絡打開了思路C)GoogLeNet使用了Inception結構，Inception結構只有V1這一個版本D)GoogLeNet結合多種網(wǎng)絡設計結構所以是到目前為止分類效果最好的網(wǎng)絡結構答案:B解析:GoogLeNet在寬度上進行了探索，為后人設計更加復雜的網(wǎng)絡打開了思路[單選題]22.數(shù)字電網(wǎng)的核心驅動力是云計算.大數(shù)據(jù).物聯(lián)網(wǎng).（）.人工智能.區(qū)塊鏈等新一代數(shù)字技術A)傳感網(wǎng)B)移動互聯(lián)網(wǎng)C)RFIDD)嵌入式系統(tǒng)答案:B解析:[單選題]23.電網(wǎng)資源業(yè)務中臺13大中心不包括？A)電網(wǎng)資源中心B)作業(yè)管理中心C)基礎資源中心D)生產(chǎn)成本中心答案:C解析:[單選題]24.以下不屬于再縮放技術的是（）A)欠采樣B)過采樣C)梯度下降D)閾值移動答案:C解析:[單選題]25.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)段落匹配答案:D解析:情感分析又稱意見挖掘、傾向性分析等，是對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理、歸納和推理的過程，包括情感分類、觀點抽取、觀點問答等，沒有段落匹配。[單選題]26.下列關于回歸分析中的殘差表述正確的是()A)殘差的平均值總為零B)殘差的平均值總小于零C)殘差的平均值總大于零D)殘差沒有此類規(guī)律答案:A解析:[單選題]27.假設某個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，某一層的輸入為32x32x3，卷積核大小為5x5，總共有10個卷積核，做卷積的時候stride=1，pad=2，那么這一層總共含有多少參數(shù)？A)576B)640C)760D)36864答案:C解析:[單選題]28.代碼arr5=np.arange（0,6）.reshape（[2,3]）;print（arr5[1,:]）的輸出結果是（）？A)[01]B)[345]C)[23]D)[012]答案:B解析:[單選題]29.（）實現(xiàn)對電氣量信息.設備運行狀態(tài)信息.環(huán)境信息.拓撲識別信息等感知測點進行運維管理。A)電網(wǎng)資源中心B)電網(wǎng)資產(chǎn)中心C)電網(wǎng)拓撲中心D)電網(wǎng)測點管理中心答案:D解析:[單選題]30.赫布學習規(guī)則是（）規(guī)則。A)自學習B)半監(jiān)督學習C)監(jiān)督學習D)無監(jiān)督學習答案:D解析:[單選題]31.下列哪個不是ROS的特點()。A)開源B)強實時性C)分布式架構D)模塊化答案:B解析:[單選題]32.有特征，有部分標簽的機器學習屬于（）。A)監(jiān)督學習B)半監(jiān)督學習C)無監(jiān)督學習D)強化學習答案:B解析:[單選題]33.語言模型的參數(shù)估計經(jīng)常使用MLE（最大似然估計）。面臨的一個問題是沒有出現(xiàn)的項概率為0，這樣會導致語言模型的效果不好。為了解決這個問題，需要使用()A)平滑B)去噪C)隨機插值D)增加白噪音答案:A解析:[單選題]34.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)最常常遇到的問題是：①.梯度消失②.詞語依賴位置較遠③.梯度爆炸④.維數(shù)災難A)①③④B)①②③C)①③④D)①②④答案:B解析:[單選題]35.下面關于模型預測性能的評估以及交叉驗證，說法正確的是（）A)在scikit-learn包里面使用交叉驗證方法，可以使用代碼：fromsklearnimportcross_validationB)課程中的交叉驗證，把數(shù)據(jù)集分成了5份，其中4份作為訓練集，剩下一份作為測試集，這種方法叫做留一交叉驗證法C)需要把數(shù)據(jù)分成訓練集和測試集，用測試集來評估從訓練集學習得來的模型的預測性能，是因為從訓練集學習得來的模型可能對于訓練集的數(shù)據(jù)擬合得很好，但是對于訓練集以外的數(shù)據(jù)沒有太大的泛化能力D)從訓練集中得到的模型，用訓練集的數(shù)據(jù)得到的預測準確率一般會比用測試集得到的預測準確率低答案:C解析:[單選題]36.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(yè)應用C)障礙人士護理D)航拍，航運答案:D解析:[單選題]37.只有非零值才重要的二元屬性被稱作：（）A)計數(shù)屬性B)離散屬性C)非對稱的二元屬性D)對稱屬性答案:C解析:[單選題]38.如果矩陣A的形狀是m×n，矩陣B的形狀是n×p，已知C=AB，則矩陣C的形狀是（）。A)p×mB)m×pC)m×nD)n×p答案:B解析:[單選題]39.神將網(wǎng)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(shù)減輕該問題?A)Relu函數(shù)B)Sigmoid函數(shù)C)tanh函數(shù)D)Softsign函數(shù)答案:A解析:[單選題]40.數(shù)字電網(wǎng)以現(xiàn)代（）與新一代信息網(wǎng)絡為基礎A)物理電網(wǎng)B)電力能源網(wǎng)絡C)傳統(tǒng)電網(wǎng)D)電網(wǎng)答案:B解析:[單選題]41.用TensorfIow處理圖像識別任務時，若輸入數(shù)據(jù)的形狀為[64,224,224,3],下面說法正確的是A)每一張圖片都是二值圖片B)每一張圖片都是三通道圖片C)模型一次處理224張圖片（batchsize為224）D)以上選項均不正確答案:B解析:[單選題]42.()的輸入為對弈的線路或歷史記錄，而其輸出為目標函數(shù)的一系列訓練樣本。A)執(zhí)行器B)評價器C)泛化器D)實驗生成器答案:B解析:[單選題]43.論域中具有某種相同屬性的確定的、可以彼此區(qū)別的元素的全體，稱為（）。A)個體B)集合C)函數(shù)D)元素答案:B解析:[單選題]44.隨機森林是Bagging的一個擴展變體，它在以決策樹為基學習器構建Bagging集成的基礎上，進一步在決策樹的訓練過程中引入了()選擇。A)隨機屬性B)分支屬性C)機器屬性D)以上都不對答案:A解析:[單選題]45.根據(jù)(___)(___)(___)_，目前的集成學習方法大致可分為兩大類，即個體學習器間存在強依賴關系、必須串行生成的序列化方法，以及個體學習器間不存在強依賴關系、可同時生成的并行化方法。A)個體學習器的數(shù)量B)個體學習器的生成方式C)個體學習器的的類型D)個體學習器的的強弱答案:B解析:[單選題]46.考慮值集{1、2、3、4、5、90}，其截斷均值（p=20%）是A)2B)3C)3.5D)5答案:C解析:[單選題]47.圖形學中，下面哪種變換前后圖形的長度、角度和面積不變()。A)等距變換B)相似變換C)仿射變換D)投影變換答案:C解析:[單選題]48.對于一個分類任務，如果開始時神經(jīng)網(wǎng)絡的權重不是隨機賦值的，而是都設成0,下面敘述正確的是（）。A)沒啥問題，神經(jīng)網(wǎng)絡會正常開始訓練B)神經(jīng)網(wǎng)絡可以訓練，但是所有的神經(jīng)元最后都會變成識別同樣的東西C)神經(jīng)網(wǎng)絡不會開始訓練，因為沒有梯度改變D)以上選項都不對答案:B解析:[單選題]49.混淆矩陣中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精確率是（）。A)1212122022年1月4日B)1212122022年1月2日C)1212122022年4月7日D)1212122022年2月3日答案:C解析:根據(jù)精確率計算公式可得。[單選題]50.Python使用（）符號標示注釋。A)&B)*C)#D)//答案:C解析:[單選題]51.已知：-大腦是有很多個叫做神經(jīng)元的東西構成，神經(jīng)網(wǎng)絡是對大腦的簡單的數(shù)學表達。-每一個神經(jīng)元都有輸入、處理函數(shù)和輸出。-神經(jīng)元組合起來形成了網(wǎng)絡，可以擬合任何函數(shù)。-為了得到最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡，我們用梯度下降方法不斷更新模型給定上述關于神經(jīng)網(wǎng)絡的描述，什么情況下神經(jīng)網(wǎng)絡模型被稱為深度學習模型？A)加入更多層，使神經(jīng)網(wǎng)絡的深度增加B)有維度更高的數(shù)據(jù)C)當這是一個圖形識別的問題時D)以上都不正確答案:A解析:[單選題]52.linux操作系統(tǒng)文件系統(tǒng)的文件都按其作用分門別類地放在相關的目錄中，對于外部設備文件，一般應將其放在（）目錄中。A)/binB)/etcC)/devD)/lib答案:C解析:[單選題]53.當不知道數(shù)據(jù)所處類別時，可以使用哪種技術促使同類數(shù)據(jù)與其他類數(shù)據(jù)分離?（）A)分類B)聚類C)關聯(lián)分析D)隱馬爾可夫鏈答案:B解析:[單選題]54.如果將數(shù)據(jù)科學比喻成?鷹?，那么，理論基礎、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)相當于?鷹?的（）A)翅膀B)腳C)軀體D)頭腦答案:C解析:[單選題]55.在技術層面，人工智能正在從云計算向（）延伸，未來將形成云計算與（）協(xié)同發(fā)展的態(tài)勢，為人工智能提供更強大的基礎設施。A)分布式計算B)邊緣計算C)密集計算D)可信計算答案:B解析:在技術層面，人工智能正在從云計算向邊緣計算延伸，未來將形成云計算與邊緣計算協(xié)同發(fā)展的態(tài)勢，為人工智能提供更強大的基礎設施。[單選題]56.知識表示中，連接機制表示法是用()表示知識的一種方法。A)節(jié)點B)弧C)神經(jīng)網(wǎng)絡D)符號答案:C解析:[單選題]57.關于數(shù)據(jù)分析，下列說法正確的是（）。A)描述性分析和預測性分析是診斷性分析的基礎B)診斷性分析是對規(guī)范性分析的進一步理解C)預測性分析是規(guī)范性分析的基礎D)規(guī)范性分析是數(shù)據(jù)分析的最高階段，可以直接產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)價值答案:C解析:在數(shù)據(jù)分析中，流程分為以下方式：描述性分析、診斷性分析、預測性分析、規(guī)范性分析。[單選題]58.游戲設計中為角色用于路徑規(guī)劃，比較合適的算法是（）A)遺傳算法B)搜索技術C)模糊邏輯D)神經(jīng)網(wǎng)絡答案:B解析:[單選題]59.下面哪個不是人工智能的主要研究流派？A)符號主義B)經(jīng)驗主義C)模擬主義D)連接主義答案:C解析:[單選題]60.圖像處理任務中，數(shù)據(jù)集的真實標簽被稱為？A)GreatTrurhB)GreatTargetC)GroundTruthD)GroundTarget答案:C解析:[單選題]61.在Python中，設a=2，b=3，表達式a=3值是（）A)1B)0C)TrueD)FALSE答案:C解析:本題主要考查Python基本運算。Python比較運算優(yōu)先級高于邏輯運算，因此C選項正確。[單選題]62.慣性導航系統(tǒng)中的加速度計主要用于測量飛機運動的加速度，一般應由三個加速度計完成三個方向的測量，下列方向中不用的是()。A)東B)北C)天D)西答案:D解析:[單選題]63.圖的弧表示狀態(tài)之間的()。A)狀態(tài)B)關系C)目的D)結果答案:B解析:[單選題]64.可分解為偏差、方差與噪聲之和的是（）。A)訓練誤差B)經(jīng)驗誤差C)均方誤差D)泛化誤差答案:D解析:泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲之和。[單選題]65.在數(shù)據(jù)量大的情況下，對于相同的文本分類任務，對Bert模型和word2vec模型的分類效果判斷正確的是（）A)bert分類效果優(yōu)于word2vecB)word2vec分類效果優(yōu)于bertC)效果一致D)以上選項均不正確答案:A解析:在數(shù)據(jù)量大的情況下，對于相同的文本分類任務，bert分類效果優(yōu)于word2vec[單選題]66.事務對數(shù)據(jù)對象加鎖后擁有何種控制權是由封鎖的（）決定的。A)狀態(tài)B)類型C)數(shù)量D)屬性答案:B解析:在2PL中，鎖的類型分為排他鎖和共享鎖等。[單選題]67.在中期圖像識別技術（2003-2012）中，索引的經(jīng)典模型是（）。A)口袋模型B)詞袋模型C)膠囊模型D)增量模型答案:B解析:在中期圖像識別技術（2003-2012）中，索引的經(jīng)典模型是詞袋模型。[單選題]68.哪一項是創(chuàng)建列表的正確方法？A)nums="88","66","SZPT"B)nums=["88","66","SZPT"]C)nums={"88","66","SZPT"}D)nums=["88""66""SZPT"]答案:B解析:[單選題]69.線性判別分析常被視為一種經(jīng)典的（）技術。A)非監(jiān)督降維B)半監(jiān)督降維C)監(jiān)督降維D)半監(jiān)督SVM答案:A解析:[單選題]70.下列（）不屬于艾莎克.阿莫西夫提出的?機器人三定律?內(nèi)容？A)機器人不得傷害人，或任人受到傷害而無所作為B)機器人應服從人的一切命令，但命令與A相抵觸時例外C)機器人必須保護自身的安全，但不得與A，B相抵觸D)機器人必須保護自身安全和服從人的一切命令。一旦沖突發(fā)生，以自保為先答案:D解析:[單選題]71.神經(jīng)網(wǎng)絡中最基本的成分是()模型。A)神經(jīng)元B)閾值?C)興奮D)節(jié)點答案:A解析:[單選題]72.根據(jù)數(shù)據(jù)管理計劃，設計或選擇具體方法實行計劃中的工作內(nèi)容，屬于數(shù)據(jù)治理的哪一步()0A)計劃B)執(zhí)行C)檢查D)改進答案:B解析:數(shù)據(jù)治理并不是一次性工作，而是一種循序漸進的過程，主要包含計劃、執(zhí)行、檢查和改進等基本活動，即數(shù)據(jù)治理的PDCA模型，其中：①計劃(Plan)：數(shù)據(jù)管理方針和目標的確定，明確組織機構的數(shù)據(jù)管理的目的、邊界和工作內(nèi)容。②執(zhí)行(D。)：根據(jù)數(shù)據(jù)管理計劃，設計或選擇具體的方法、技術、工具等解決方案，實現(xiàn)計劃中的工作內(nèi)容。③檢查(Check)：定期檢查執(zhí)行效果，進行績效評估，并發(fā)現(xiàn)存在問題與潛在風險。④改進(Action)：根據(jù)檢查結果中發(fā)現(xiàn)的問題與風險，進一步改進自己的數(shù)據(jù)管理工作。[單選題]73.考察一個由三個卷積層組成的CNN：kemel=3x3,stride=2,padding=SAME。最低層輸出100個特征映射（featuremap）,中間層200個特征映射，最高層400個特征映射。輸入是200x300的RGB圖片，貝總參數(shù)的數(shù)量是（）。A)903400B)2800C)180200D)720400答案:A解析:第一層中由于第一個卷積kemel=3X3,輸入有3個通道（channel）,因此每個特征映射有3X3X3=27個weight,加上1個偏置項bias,每個特征映射對應28個參數(shù)。由于第一層有100個特征映射，因此有2800個參數(shù)；第二層中kemel=3X3,輸入是前一層的100個特征映射，因此每個特征映射有3X3X100=900個weight,加上1個偏置項bias,每個特征映射對應901個參數(shù)。由于共有200個特征映射，因此需要901X200=180200個參數(shù)；第三層中kemel=3X3,輸入是前一層的200個特征映射，因此（第三層的）每個特征映射有3X3X200=1800個weight,加上1個偏置項bias,每個特征映射對應1801個參數(shù)。由于第三層有400個特征映射。因此這一層共有1801X400=720400個參數(shù)。以上求和共有2800+180200+720400=903400個參數(shù)。[單選題]74.語音是一種典型的（）數(shù)據(jù)。A)無結構無序列B)有結構序列C)無結構序列D)有結構無序列答案:C解析:語音是一種典型的無結構序列數(shù)據(jù)。[單選題]75.在20K文檔的輸入數(shù)據(jù)上為機器學習模型創(chuàng)建了文檔-詞矩陣（document-termmatrix）。以下哪項可用于減少數(shù)據(jù)維度？（1）關鍵詞歸一化（KeywordNormalization）（2）潛在語義索引（LatentSemanticIndexing）（3）隱狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation）A)只有（1）B)（2）、（3）C)（1）、（3）D)（1）、（2）、（3）答案:D解析:[單選題]76.得益于人工智能技術的興起，一些行業(yè)崗位將呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢，但下面()不屬于其中之一A)數(shù)據(jù)科學家B)機器學習工程師C)計算機維修工程師D)AI硬件專家答案:C解析:[單選題]77.電力、石、天然氣以及水利部門對無人機最普遍的應用是()。A)測繪B)監(jiān)測C)架線與選線D)救援答案:C解析:[單選題]78.（）問題更接近人類高級認知智能，有很多重要的開放問題。A)自然語言處理B)計算機視覺C)語音識別D)知識圖譜答案:A解析:自然語言處理問題更接近人類高級認知智能，有很多重要的開放問題。[單選題]79.除了正常的通信以外，無人機在航拍或執(zhí)行特定的任務時還需要一些()。A)導航技術B)遙控技術C)電路技術D)飛行技術答案:A解析:[單選題]80.Boosting是一可將弱學習器提升為強學習器的算法，最著名的代表是(___)(___)。A)BaggingB)隨機森林C)AdaBoostD)決策樹答案:C解析:[單選題]81.VGG模型于2014年被提出，是最流行的（）模型之一，在ImageNet比賽中，達到了Top5錯誤率7.3%。A)CNNB)KNNC)RNND)DNN答案:A解析:VGG模型于2014年被提出，是最流行的CNN模型之一，在ImageNet比賽中，達到了Top5錯誤率7.3%。[單選題]82.常用的的灰度內(nèi)插法不包括()。A)雙線性內(nèi)插法B)三次多項式C)最近鄰元法D)三次內(nèi)插法答案:B解析:[單選題]83.一般一顆決策樹不包含A)一個根節(jié)點B)若干個內(nèi)部節(jié)點C)若干個外部節(jié)點D)若干個葉子節(jié)點答案:C解析:一般一顆決策樹包含：一個根節(jié)點、若干個內(nèi)部節(jié)點和若干個葉子節(jié)點[單選題]84.pandas提供了對各種格式數(shù)據(jù)文件的讀取和寫入工具,其中不包括哪種?A)CSV文件B)文本文件C)工作簿文件D)EXE文件答案:D解析:[單選題]85.下列哪一種學習方式不屬于弱監(jiān)督學習（）A)半監(jiān)督學習B)遷移學習C)聚類學習D)強化學習答案:C解析:[單選題]86.下列不屬于RPA通用組件設計中心功能的是A)流程交付全生命周期管理B)成果庫管理C)應用共享管理D)第三方設計器管理答案:C解析:[單選題]87.假設我們有一個使用ReLU激活函數(shù)(ReLUactivationfunction)的神經(jīng)網(wǎng)絡，假如我們把ReLU激活替換為線性激活，那么這個神經(jīng)網(wǎng)絡能夠模擬出同或函數(shù)(XNORfunction)嗎？A)可以B)不好說C)不一定D)不能答案:D解析:[單選題]88.啟發(fā)式搜索是尋求問題（）解的一種方法A)最優(yōu)B)一般C)滿意D)最壞答案:C解析:[單選題]89.下列不是RPA信息抓取技術的是（）。A)對象句柄元素抓取B)網(wǎng)頁標簽抓取C)OCR識別D)語音識別答案:D解析:[單選題]90.TensorFlow2.0中可用于張量合并的方法有?A)joinB)concatC)splitD)unstack答案:B解析:[單選題]91.()是人類的一種重要的智能行為。A)模仿B)智能C)學習D)刺激答案:C解析:[單選題]92.壓電式加速度傳感器是適合測量下列哪種信號()。A)適于測量任意B)適于測量直流C)適于測量緩變D)適于測量動態(tài)答案:D解析:[單選題]93.在支持向量機中，軟間隔支持向量機的目標函數(shù)比硬間隔支持向量機多了一個（）。A)偏置項bB)系數(shù)C)松弛變量D)兩種情況的目標函數(shù)相同答案:C解析:[單選題]94.以下可對異步電動機進行調(diào)速的方法是()。A)改變電動機轉子繞組匝數(shù)B)改變電壓的大小C)改變電壓的相位D)改變電動機的供電頻率答案:D解析:[單選題]95.()是用來評估神經(jīng)網(wǎng)絡的計算模型對樣本的預測值和真實值之間的誤差大小。A)損失函數(shù)B)優(yōu)化函數(shù)C)反向傳播D)梯度下降答案:A解析:[單選題]96.在深度優(yōu)先搜索策略中，open表的數(shù)據(jù)結構是A)先進先出B)先進后出C)根據(jù)估價函數(shù)值重排D)后進后出答案:B解析:[單選題]97.自拍時，手機前置鏡頭顯示的畫面需要通過哪個變換后，才能是真實的場景圖像A)直鏡像B)水平鏡像C)旋轉D)平移答案:B解析:[單選題]98.以下不屬于數(shù)據(jù)變換的方法有()A)平滑處理B)標準化C)特征構造D)去除虛假數(shù)據(jù)答案:D解析:[單選題]99.電動無人機在空中飛行產(chǎn)生振動，除了螺旋槳外，含有一個很重要的的原因就是無刷電機自身產(chǎn)生的振動。對于無刷電機，需要使用()來對電機進性測試。A)震動檢測器B)轉速檢測儀C)動平衡機D)拉力測試以答案:A解析:[單選題]100.下列關于RPA通用組件任務調(diào)度功能描述錯誤的是A)單任務調(diào)度B)執(zhí)行器調(diào)度C)多任務調(diào)度D)故障轉移答案:B解析:[單選題]101.下列對于等距離散化和等頻離散化的敘述中，不正確的是（）0A)等距離散化是將連續(xù)型特征的取值區(qū)間均勻地劃分成多個區(qū)間段B)等距離散化對數(shù)據(jù)離群值不敏感C)等頻離散化考慮了區(qū)間段中的樣本個數(shù)，使每個區(qū)間段的樣本數(shù)相同D)等頻離散化會將相似的樣本劃分到不同的區(qū)間答案:B解析:等距離散化對數(shù)據(jù)離群值敏感。[單選題]102.人臉識別的本質(zhì)是對兩張照片中人臉()的計算。A)準確度B)相似度C)差異度D)特征距離答案:B解析:[單選題]103.下列哪項不屬于知識圖譜的分布式表示方法（）A)word2vecB)TransDC)TransHD)TransE答案:A解析:word2vec屬于文字的向量表示。[單選題]104.ROIPooling存在幾次取整過程？A)1B)2C)3D)nan答案:B解析:[單選題]105.以Le-net5為例，輸入圖像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，則經(jīng)第一次卷積操作后，輸出ferturemap大小為A)29x29B)27x27C)28x28D)30x30答案:C解析:以Le-net5為例，輸入圖像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，則經(jīng)第一次卷積操作后，輸出ferturemap大小為28x28[單選題]106.下列關于RBM的說法，錯誤的是（）。A)學習過程很快B)RBM訓練可以看作對一個深層BP網(wǎng)絡的網(wǎng)絡權值參數(shù)的初始化C)RBM不用人工選擇特征D)RBM有標簽樣本集答案:A解析:RBM學習率更新相比DBN速度較慢。[單選題]107.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能通過卷積以及池化等操作將不同種類的鳥歸為一類。關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能達到該效果的原因，下列說法不正確的是（）。A)同樣模式的內(nèi)容（如鳥嘴）在圖像不同位置可能出現(xiàn)B)池化之后的圖像主體內(nèi)容基本不變C)不同種類鳥的相同部位（如鳥嘴）形狀相似D)池化作用能使不同種類鳥變得相似答案:D解析:特征維數(shù)的減少并不會讓之前的特征丟失。[單選題]108.色彩的三原色模型是()。A)紅、綠、藍B)紅、黃、藍C)黃、綠、藍D)紅、綠、黃答案:B解析:[單選題]109.數(shù)字化班組建設需要實現(xiàn)的四化中，哪一項與?提高人工智能圖像識別模型分析準確率，支撐無人機巡視.線路監(jiān)拍等應用，提升隱患識別.風險管控和處置能力。開展標準規(guī)范數(shù)字化，建立專業(yè)知識庫，強化現(xiàn)場技術支撐能力。?相對應？A)業(yè)務在線化B)作業(yè)移動化C)信息透明化D)支撐智能化答案:D解析:[單選題]110.IMU為慣性測量單元。它包含三軸加速度計和三軸陀螺儀，主要用于感知飛行器在三個軸向上的運動狀態(tài)()。A)俯仰B)滾轉C)偏航D)以上都是答案:D解析:[單選題]111.ILP系統(tǒng)通常采用(___)的規(guī)則生成策略A)自底而上B)自頂而下C)自大而小D)自小而大答案:A解析:[單選題]112.編譯程序的最終目標是A)發(fā)現(xiàn)源程序中的語法錯誤B)改正源程序中的語法錯誤C)將源程序編譯成目標程序D)將某一高級語言程序翻譯成另一高級語言程序答案:C解析:[單選題]113.隨機森林是一種集成學習算法，是（）算法的具體實現(xiàn)。A)BoostingB)BaggingC)StackingD)Dropping答案:B解析:隨機森林是一種集成學習算法，是Bagging算法的具體實現(xiàn)。[單選題]114.人工智能的三個階段包含了計算智能、()、認知智能。A)弱人工智能B)感知智能C)行為智能D)強人工智能答案:B解析:人工智能的三個階段包含了計算智能、感知智能、認知智能。目前仍處于初級階段。[單選題]115.不確定推理過程的不確定性不包括（）A)證據(jù)的不確定性B)規(guī)則的不確定性C)推理過程的不確定性D)知識表示方法的不確定性答案:D解析:[單選題]116.2019年，DeepMind開發(fā)出一種（）來近似計算薛定諤方程，在精度和準確性上都滿足科研標準，為深度學習在量子化學領域的發(fā)展奠定了基礎，A)深度神經(jīng)網(wǎng)絡B)費米神經(jīng)網(wǎng)絡C)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡答案:B解析:2019年，DeepMind開發(fā)出一種費米神經(jīng)網(wǎng)絡來近似計算薛定諤方程，在精度和準確性上都滿足科研標準，為深度學習在量子化學領域的發(fā)展奠定了基礎，[單選題]117.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(jīng)網(wǎng)絡模型，訓練所用的數(shù)據(jù)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）?，F(xiàn)在想要使用這個模型來解決另外一個問題，問題數(shù)據(jù)集中僅包含一種車（福特野馬）而目標變?yōu)槎ㄎ卉囕v在照片中的位置。（）A)除去神經(jīng)網(wǎng)絡中的最后一層，凍結所有層然后重新訓練B)對神經(jīng)網(wǎng)絡中的最后幾層進行微調(diào)，同時將最后一層（分類層）更改為回歸層C)使用新的數(shù)據(jù)集重新訓練模型D)所有答案均不對答案:B解析:[單選題]118.ORB-SLAM它是由三大塊、三個線程同時運行的，這三部分不包括()。A)追蹤B)定位C)地圖構建D)閉環(huán)檢測答案:C解析:[單選題]119.機器人操作系統(tǒng)ROS的全稱是()。A)RobotOperatingSystemB)RequestofServiceC)ReactOperatingSystemD)RouterOperatingSytstem答案:A解析:[單選題]120.（）是指能夠按照人的要求，在某一個領域完成一項工作或者一類工作的人工智能。A)超人工智能B)強人工智能C)弱人工智能D)人工智能答案:C解析:[單選題]121.通過對大量的平行語料進行統(tǒng)計分析，構建統(tǒng)計翻譯模型，進而使用此模型進行翻譯。該翻譯方式是（）A)知識庫式翻譯系統(tǒng)B)統(tǒng)計式翻譯系統(tǒng)C)范例式翻譯系統(tǒng)D)直譯式翻譯系統(tǒng)答案:B解析:[單選題]122.下列關于K-Means聚類說法錯誤的是（）A)聚類的簇個數(shù)會由模型自動給出B)可以使用多組隨機的初始中心點進行計算C)聚類前應當進行維度分析D)聚類前應當進行數(shù)據(jù)標準化答案:A解析:聚類的簇個數(shù)由人為確定。[單選題]123.飛機的姿態(tài)需要通過加速度計、()等慣性傳感器進行測量。A)陀螺儀B)GPSC)雙目傳感器D)位置傳感器答案:C解析:[單選題]124.若按照一定的順序依次訪問樹中的每一個結點，而且每個結點只被訪問一次，則稱這樣的操作為（）A)排序B)查找C)遍歷D)建立答案:C解析:[單選題]125.關于級聯(lián)相關網(wǎng)絡描述錯誤的是(___)A)屬于結構自適應網(wǎng)絡，網(wǎng)絡結構也是其優(yōu)化目標；B)主要成分為級聯(lián)、相關、歸約；C)無需設置網(wǎng)絡層數(shù)、隱層神經(jīng)元數(shù)目；D)訓練速度快，但數(shù)據(jù)較小時容易陷入過擬合；答案:B解析:[單選題]126.常見密碼系統(tǒng)包含的元素是：()A)明文，密文，信道，加密算法，解密算法B)明文，摘要，信道，加密算法，解密算法C)明文，密文，密鑰，加密算法，解密算法D)消息，密文，信道，加密算法，解密算法答案:C解析:[單選題]127.python源程序執(zhí)行的方式（）A)編譯執(zhí)行B)解析執(zhí)行C)直接執(zhí)行D)邊編譯邊執(zhí)行答案:B解析:[單選題]128.由RC網(wǎng)絡與集成運算放大器組成的帶通濾波器需要的電容元件的個數(shù)最少為()。A)1B)2C)3D)4答案:B解析:[單選題]129.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(tài)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(tài)分布C)多重共線性會使得參數(shù)估計值方差減小D)基本假設包括不服從正態(tài)分布的隨機干擾項答案:B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(tài)分布[單選題]130.下列屬于特征降維的方法有A)主成分分析PCAB)數(shù)據(jù)采樣C)正則化D)最小二乘法答案:A解析:[單選題]131.聚類算法已經(jīng)默認所有的記錄都是（）的實體。A)相關聯(lián)B)有備份C)不獨立D)獨立E)原型聚類F)密度聚類G)層次聚類答案:B解析:（）算法假設聚類結構能通過樣本分布的緊密程度確定。第2部分：多項選擇題，共54題，每題至少兩個正確答案,多選或少選均不得分。[多選題]132.機器學習的主要應用領域包括？A)圖像識別B)認知模擬C)規(guī)劃問題求解D)數(shù)據(jù)挖掘答案:ABCD解析:[多選題]133.特征選擇的目的是（）。A)減少特征數(shù)量、降維B)使模型泛化能力更強C)增強模型擬合能力D)減少過擬合答案:ABD解析:特征選擇的主要目的是減少特征的數(shù)量、降低特征維度、使模型泛化能力更強、減少過擬合。[多選題]134.下列方法中，可以用于特征降維的方法包括（）。A)主成分分析PCAB)線性判別分析LDAC)深度學習SparseAutoEncoderD)矩陣奇異值分解SVD答案:ABD解析:[多選題]135.以下4個選項中,可以看作是一條語句的有().A)A:{;}B)B:a=0,b=0,c=0;C)C:if(a>0);D)D:if(b==0)+m=1;n=2;答案:ABC解析:[多選題]136.以下哪些方法屬于特征選擇的標準方法:()A)嵌入B)過濾C)包裝D)抽樣答案:ABC解析:[多選題]137.基因遺傳算法的兩個常用的結束條件為()。A)達到一定的迭代次數(shù)B)適應度函數(shù)達到一定的要求C)達到一定的變異次數(shù)D)達到一定的交叉次數(shù)答案:AB解析:[多選題]138.下列屬于CNN關鍵層的是()。A)輸入層B)卷積層C)激活層D)池化層答案:ABCD解析:CNN關鍵層有：①輸入層，對數(shù)據(jù)去均值，做dataaugmentati。n等工作；②卷積層，局部關聯(lián)抽取feature；③激活層，非線性變化；④池化層，下采樣；⑤全連接層，增加模型非線性；⑥高速通道，快速連接；⑦BN層，緩解梯度彌散。[多選題]139.目前，遷移學習主要通過（）方式來實現(xiàn)。A)樣本遷移B)特征遷移C)模型遷移D)標簽遷移答案:ABC解析:[多選題]140.下列哪些假設是我們推導線性回歸參數(shù)時遵循的（）？A)X與Y有線性關系（多項式關系）B)模型誤差在統(tǒng)計學上是獨立的C)誤差一般服從0均值和固定標準差的正態(tài)分布D)X是非隨機且測量沒有誤差的答案:ABCD解析:[多選題]141.人工神經(jīng)網(wǎng)絡特點和優(yōu)越性主要表現(xiàn)在（）A)自學習功能B)自動識別功能C)高速尋找優(yōu)化解的能力D)聯(lián)想存儲功能答案:ACD解析:[多選題]142.在聚類分析當中，（）等技術可以處理任意形狀的簇。A)MIN（單鏈）B)MAX（全鏈）C)組平均D)Chameleon答案:AD解析:[多選題]143.以下哪幾項是數(shù)據(jù)科學的重要活動（）A)數(shù)據(jù)加工B)數(shù)據(jù)審計C)數(shù)據(jù)分析D)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)答案:ABCD解析:[多選題]144.關于界面坐標定位說法正確的是（）。A)與界面開啟位置無關B)一般會受到分辨率影響C)一般會受到頁面縮放影響D)穩(wěn)定性非常低答案:BCD解析:[多選題]145.實時計算類應用主要通過（）來實現(xiàn)。A)流計算組件B)內(nèi)存計算組件C)MPP數(shù)據(jù)庫D)Hadoop的后臺定時分析計算任務答案:AB解析:實時計算類應用主要通過流計算組件、內(nèi)存計算組件來實現(xiàn)。[多選題]146.NumPy是使用（）進行（）的基礎軟件包。A)JavaB)數(shù)據(jù)處理C)科學計算D)Python答案:CD解析:[多選題]147.電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)邏輯子網(wǎng)的劃分的技術有哪些()。A)MPLS-VPN技術B)安全隧道技術C)PVC技術D)靜態(tài)路由答案:ABCD解析:[多選題]148.Analytics1.0的主要特點有（）。A)分析活動滯后于數(shù)據(jù)的生成B)重視結構化數(shù)據(jù)的分析C)以對歷史數(shù)據(jù)的理解為主要目的D)注重描述性分析答案:ABCD解析:著名管理學家Th。masHDavemp。rt于2013年在《哈佛商業(yè)論壇（HarvardBusinessReview）｝上發(fā)表一篇題為《第三代分析學（Analytics3.0）》的論文，將數(shù)據(jù)分析的方法、技術和工具--分析學（Analytics）分為三個不同時代--商務智能時代、大數(shù)據(jù)時代和數(shù)據(jù)富足供給時代，即Analytics1.0、Analytics2.0和Analytics3.0。其中，Analytics1.0是商務智能時代（1950-2000年），Analyticsl.。中常用的工具軟件為數(shù)據(jù)倉庫及商務智能類軟件，一般由數(shù)據(jù)分析師或商務智能分析師負責完成。Analyticsl.。的主要特點有分析活動滯后于數(shù)據(jù)的生成、重視結構化數(shù)據(jù)的分析、以對歷史數(shù)據(jù)的理解為主要目的、注重描述性分析。[多選題]149.下列哪些屬于AI的子領域?A)機器學習B)計算機視覺C)語音識別D)自然語言處理答案:ABCD解析:[多選題]150.BERT模型的主要創(chuàng)新點都在pre-train方法上，即用了（）和（）兩種方法分別捕捉詞語和句子級別的representation。A)MaskedLMB)MaskedMLC)NextSentencePredictionD)PreSentencePrediction答案:AC解析:[多選題]151.統(tǒng)計模式分類問題中，當先驗概率未知時，可以使用()。A)最小最大損失準則B)最小誤判概率準則C)最小損失準則D)N-P判決答案:AD解析:[多選題]152.傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點包括（）。A)數(shù)據(jù)一致性高B)數(shù)據(jù)冗余度低C)簡單處理的效率高D)產(chǎn)品成熟度高答案:ABD解析:略。[多選題]153.原則上RPA不可以處理業(yè)務中的（）類場景A)含客戶敏感信息B)關鍵業(yè)務審批C)涉及安全生產(chǎn)等需人工操作確認D)跨不同業(yè)務系統(tǒng)的操作答案:ABC解析:[多選題]154.聚類試圖將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個通常是___________的子集，每個子集稱為一個?簇?，每個簇對應一定的概念（如無籽瓜、淺色瓜等），這些概念對聚類算法是___________的，聚類過程僅能自動形成簇結構，簇對應的概念含義由使用者來把握和命名。A)相交B)不相交C)事先已知D)事先未知答案:BD解析:[多選題]155.GMM適合處理的語音領域任務包括哪些？A)語音識別B)語音合成C)語音降噪D)語音跟蹤答案:CD解析:[多選題]156.PIL庫中常用的圖片的融合或者合成函數(shù)有哪些？A)PIL.image.beta_composite(im1,im2)B)PIL.image.alpha_composite(im1,im2)C)PIL.image.blend(im1,im2,alpha)D)PIL.Iposite(im1,im2,mask)答案:BCD解析:[多選題]157.按知識的作用及表示劃分為（）。A)事實性知識B)過程性知識C)控制性知識D)領域性知識答案:ABC解析:[多選題]158.以下關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）的描述正確的有()A)神經(jīng)網(wǎng)絡對訓練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒B)可以處理冗余特征C)訓練ANN是一個很耗時的過程D)至少含有一個隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡答案:BCD解析:[多選題]159.選擇下列哪些屬于可以通過機器學習解決的任務？A)聚類B)分類C)劃分D)派生答案:AB解析:[多選題]160.數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查的常用方法A)完整性檢驗B)缺失值檢驗C)一致性檢驗D)冗余性檢驗答案:ABCD解析:[多選題]161.以下屬于語音識別轉寫應用場景的是（）A)視頻字幕生成B)AIUI智能對話交互C)訪談會議記錄D)法院審訊記錄答案:CD解析:[多選題]162.圖像的目標檢測算法需要完成？A)目標位置的計算B)目標類別的判斷C)置信度的計算D)目標邊緣的計算答案:ABC解析:[多選題]163.關于參數(shù)傳遞中，形參與實參的描述正確的是（）A)python實行按值傳遞參數(shù)，值傳遞是指調(diào)用函數(shù)時將常量或變量的值（實參）傳遞給函數(shù)的參數(shù)（形參）。B)實參和形參存儲在各自的內(nèi)存空間中，是兩個不相關的獨立變量。C)在參數(shù)內(nèi)部改變形參的值，實參的值一般是不會改變的。D)實參和形參名字必須相同。答案:ABC解析:[多選題]164.推動數(shù)據(jù)驅動的電網(wǎng)規(guī)劃升級，應采取的措施包括()。A)實現(xiàn)發(fā)展業(yè)務全環(huán)節(jié)數(shù)字化管理B)深化各層級電網(wǎng)規(guī)劃應用C)提升數(shù)字化智能評審能力D)提升數(shù)據(jù)驅動的智能規(guī)劃能力答案:ABC解析:[多選題]165.關于回歸和分類的描述正確的是（）A)兩者均是學習輸入變量和輸出變量之間潛在關系模型。B)在回歸分析中，學習得到一個函數(shù)將輸入變量映射到連續(xù)輸出空間。C)回歸是一種無監(jiān)督學習、分類學習是有監(jiān)督學習。D)在分類模型中，學習得到一個函數(shù)將輸入變量映射到離散輸出空間。答案:ABD解析:[多選題]166.KNN是一種（）。A)勤奮學習模型B)參數(shù)模型C)懶惰學習模型D)非參數(shù)模型答案:CD解析:[多選題]167.PMU裝置的核心特征包括()A)基于標準時鐘信號的同步相量測量B)失去時鐘信號的守時能力C)PMU與主站之間實時通信D)對電網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)的監(jiān)測分析答案:ABC解析:[多選題]168.強化學習是一種重要的機器學習方式，其主要目標是（）A)給數(shù)據(jù)打標簽B)將數(shù)據(jù)按類別聚合C)使智能體獲得最大獎賞D)實現(xiàn)特定目標答案:CD解析:強化學習（ReinforcementLearning,RL）是機器學習的范式和方法論之一，用于描述和解決智能體（agent）在與環(huán)境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或實現(xiàn)特定目標的問題[多選題]169.關于神經(jīng)網(wǎng)絡，下列說法正確的是？A)增加網(wǎng)絡層數(shù)，可能會增加測試集分類錯誤率B)增加網(wǎng)絡層數(shù)，一定會增加訓練集分類錯誤率C)減少網(wǎng)絡層數(shù)，可能會減少測試集分類錯誤率D)減少網(wǎng)絡層數(shù)，一定會減少訓練集分類錯誤率答案:AC解析:[多選題]170.規(guī)范安全管控中心建設運行，實現(xiàn)智能化遠程督查及異常情況的()。A)自動感知B)自動判斷C)自動處理D)自動警報答案:ABC解析:[多選題]171.虛擬現(xiàn)實技術的三大特性是()A)沉浸性B)交互性C)虛擬性D)想象性答案:ABD解析:[多選題]172.與傳統(tǒng)的分布式程序設計相比，Mapreduce封裝了（）等細節(jié)，還提供了一個簡單而強大的接口A)并行處理B)容錯處理C)本地化計算D)負載均衡答案:ABCD解析:[多選題]173.根據(jù)訓練數(shù)據(jù)是否擁有標記信息，學習任務通常分為哪幾類？（）A)監(jiān)督學習B)無監(jiān)督學習C)強化學習D)以上都是答案:AB解析:[多選題]174.截止2019年底，TensorFlow發(fā)布過的版本有?A)1B)3C)2D)0.1答案:ACD解析:[多選題]175.有哪些方法可以讓圖像分割的邊緣更加平滑？A)條件隨機場crfB)空洞卷積C)最近鄰插值D)加入邊緣檢測模塊答案:AD解析:[多選題]176.2023年，具備全面的區(qū)塊鏈技術探索能力，與5G.().物聯(lián)網(wǎng).邊緣計算等新興信息技術融合創(chuàng)新，實現(xiàn)基于區(qū)塊鏈的能源數(shù)據(jù)高效治理。A)云計算B)人工智能C)大數(shù)據(jù)D)數(shù)據(jù)中心答案:ABC解析:[多選題]177.神經(jīng)網(wǎng)絡方法具有較強的()等能力。A)識別能力B)反饋能力C)容錯能力D)自適應學習能力E)并行信息處理能力答案:CDE解析:八、機器學習與深度學習[多選題]178.()是狀態(tài)空間最基本的搜索策略。A)正向搜索B)逆向搜索C)深度優(yōu)先搜索D)寬度優(yōu)先搜索E)目的搜索答案:CD解析:[多選題]179.決策樹的劃分選擇有()。A)增益系數(shù)B)信息增益C)增益率D)基尼系數(shù)E)信息增益量答案:BCD解析:[多選題]180.（）一起被譽為20世紀三大科學技術成就。A)人工智能B)能源技術C)空間技術D)生物技術E)原子能技術答案:ACE解析:第3部分：判斷題，共68題，請判斷題目是否正確。[判斷題]181.圖像分割就是按照應用要求，把圖像分成不同像素的區(qū)域，從中提取出感興趣的目標。A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]182.貝葉斯網(wǎng)學習而言，模型就是一個貝葉斯網(wǎng)，每個貝葉斯網(wǎng)描述了一個在訓練數(shù)據(jù)上的概率分布A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]183.推理的本質(zhì)是在信息不足的情況下能夠最大程度的得到最靠譜的結論()A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]184.時序預測和回歸預測一樣，也是用已知的數(shù)據(jù)預測未來的值，但這些數(shù)據(jù)的區(qū)別是變量所處時間的不同A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]185.單層人工神經(jīng)網(wǎng)絡無法解決不可線性分割點問題。()A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]186.當訓練數(shù)據(jù)近似線性可分時，通過硬間隔最大化，也學習一個線性的分類器，即線性支持向量機，又稱為硬間隔支持向量機。A)正確B)錯誤答案:錯解析:當訓練數(shù)據(jù)線性可分時，通過硬間隔最大化，也學習一個線性的分類器，即線性支持向量機，又稱為硬間隔支持向量機[判斷題]187.訓練完SVM模型后，不是支持向量的那些樣本我們可以丟掉，也可以繼續(xù)分類。（）A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]188.DL/T860設備模型中?數(shù)據(jù)集(DataSet)?包含在邏輯節(jié)點LLN0中。A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]189.Python是一種跨平臺、開源、免費的高級動態(tài)編程語言。A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]190.LR更側重全局優(yōu)化，而樹模型主要是局部的優(yōu)化。A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]191.協(xié)作性不是分分布式人工智能的特點。（）A)正確B)錯誤答案:錯解析:0[判斷題]192.2016年9月，國務院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，10月，十八屆六中全會將大數(shù)據(jù)上升為國家戰(zhàn)略。A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]193.對于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對分類結果沒有影響A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]194.當在內(nèi)存網(wǎng)絡中獲得某個內(nèi)存空間時，通常選擇讀取矢量形式數(shù)據(jù)而不是標量，這里需要基于內(nèi)容的尋址或基于位置的尋址來完成A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]195.進行PCA降維時需要計算協(xié)方差矩陣。（）A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]196.人工智能研發(fā)者的多元化有助于滿足不同人群的需求，避免潛在的歧視問題。()A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]197.云計算提供的支撐技術，有效解決了大數(shù)據(jù)分析、研發(fā)的問題，比如虛擬化技術、并行計算、海量存儲和海量管理等。A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]198.在有監(jiān)督學習中，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(jiān)督學習分別進行學習A)正確B)錯誤答案:對解析:我們可以為每個聚類構建不同的模型，提高預測準確率，?類別id?作為一個特征項去訓練，可以有效地總結了數(shù)據(jù)特征[判斷題]199.樸素貝葉斯模型在數(shù)據(jù)特征關聯(lián)性較強的分類任務上性能表現(xiàn)不佳。A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]200.如果D5000安全認證模塊的證書系統(tǒng)證書部署B(yǎng)誤,D5000安全認證模塊將無法通過驗證。A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]201.在訓練完SVM之后，我們可以只保留支持向量，而舍去所有非支持向量。仍然不會影響模型分類能力A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]202.在處理序列數(shù)據(jù)時，較容易出現(xiàn)梯度消失現(xiàn)象的模型是RNN。A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]203.假言推理(A→B)^A→B，假言三段論(A→B)^(B→C)→(A→C)A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]204.虹膜識別技術是人體生物識別技術的一種。()A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]205.主備調(diào)系統(tǒng)之間的AGC應具備可靠的邏輯閉鎖以及投運狀態(tài)指示功能,保證只有一套AGC投入運行。A)正確B)錯誤C)正確D)錯誤答案:錯解析:[判斷題]206.從計算角度上，Sigmoid和tanh激活函數(shù)均需要計算指數(shù)，復雜度高，而ReLU只需要一個閾值即可得到激活值。A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]207.BP算法是神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展歷程中里程碑式的算法。A)正確B)錯誤答案:對解析:0[判斷題]208.聚類是指將對具有共同趨勢或結構的數(shù)據(jù)進行分組。A)正確B)錯誤答案:對解析:0[判斷題]209.擴展庫os中的方法remove（）可以刪除帶有只讀屬性的文件。A)正確B)錯誤答案:錯解析:見函數(shù)庫[判斷題]210.深度學習算法中，人可以掌控機器?思考?的具體過程,但數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量的不可控可能導致人工智能被教壞。()A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]211.在Python中定義函數(shù)時不需要聲明函數(shù)參數(shù)的類型和函數(shù)的返回值類型。A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]212.世界主要發(fā)達國家把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]213.MSE是評價邏輯回歸模型效果時的指標A)正確B)錯誤答案:錯解析:0[判斷題]214.如果在線性回歸模型中額外增加一個變量特征之后，R-Squared和AdjustedR-Squared都會增大A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]215.決策樹不包含內(nèi)部結點（internalnoe）A)正確B)錯誤答案:錯解析:0[判斷題]216.基本單位是字節(jié)(Byte)A)正確B)錯誤C)正確D)錯誤答案:對解析:[判斷題]217.框架表示法是馬文.明斯基首創(chuàng)（）A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]218.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，卷積層保留主要特征A)正確B)錯誤答案:錯解析:錯誤[判斷題]219.運算能力的高低對人工智能的影響很小A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]220.如果自變量X和因變量Y之間存在高度的非線性和復雜關系，那么樹模型很可能優(yōu)于經(jīng)典回歸方法A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]221.使用線性函數(shù)作為激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，能模擬出同或函數(shù)(XNORfunction)A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]222.假如現(xiàn)在有個神經(jīng)網(wǎng)絡，激活函數(shù)是ReLU，若使用線性激活函數(shù)代替ReLU，該神經(jīng)網(wǎng)絡能表征XNOR函數(shù)A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]223.XGBoost使用了一階和二階偏導，二階導數(shù)有利于梯度下降的更快更準。使用泰勒展開取得二階倒數(shù)形式，可以在不選定損失函數(shù)具體形式的情況下用于算法優(yōu)化分析。A)正確B)錯誤答案:對解析:基礎知識[判斷題]224.產(chǎn)生式規(guī)則是知識表示的一種形式,其形式如下:IF〈前件〉THEN〈后件〉。（T)A)正確B)錯誤答案:對解析:0[判斷題]225.視頻樣本無標注要求。截取的圖像樣本應標注并滿足圖像標注要求。A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]226.行動者德性倫理學認為德性來源于行為者的美好的動機()A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]227.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是更善于處理圖像的網(wǎng)絡A)正確B)錯誤答案:對解析:正確[判斷題]228.誤差的反向傳播，即從第一個隱藏層到輸出層,逐層修改神經(jīng)元的連接權值參數(shù),使得損失函數(shù)值最小。()。A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]229.gensim包中，word2vce的參數(shù)size表示詞向量維度A)正確B)錯誤答案:對解析:[判斷題]230.Keras只是tensorflow的一個接口。A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]231.現(xiàn)在，深度學習雖然超越了機器學習模型的神經(jīng)科學觀點，但是并不能應用于那些并非受神經(jīng)科學啟發(fā)的機器學習框架。A)正確B)錯誤答案:錯解析:現(xiàn)在，深度學習雖然超越了機器學習模型的神經(jīng)科學觀點，也可以應用于那些并非受神經(jīng)科學啟發(fā)的機器學習框架。[判斷題]232.產(chǎn)生式的結論又稱為前件或左部。()A)正確B)錯誤答案:錯解析:[判斷題]233.知識發(fā)現(xiàn)方法中沒有機器學習方法。（）A)正確B)錯誤答案:錯解析:0[判斷題]234.LLE(LocallyLinearEmbedding)可以將以彎曲或扭曲的狀態(tài)埋藏在高維空間中的結構簡單地表示在低維空間中A)正確B)錯誤答案:對解析:0[判斷題]235.只