華為ICT大賽2025-2026中國區(qū)(實踐賽)昇騰AI賽道校賽理論考試題單選題自己搭建一個網(wǎng)絡實現(xiàn)其功能，以下選項可A、CartoonGAN(GenerativeAdversarialNetworksforPhotoCartoonizD、水平鏡像A、直鏡像D、平移A、屬性抽取B、參數(shù)抽取C、實體抽取A、梯度消失問題D、過擬合問題參考答案：DA、srcustomizationclienB、Asrcustomshortrequest()C、get_short_response(A、網(wǎng)絡定義B、網(wǎng)絡執(zhí)行C、知識蒸餾D、權值初始化A、鏈式法則C、對等法則D、歸一法則參考答案：DA、正向計算B、反向傳播C、模型優(yōu)化13.在邏輯回歸中，加入L1范數(shù)，會產(chǎn)生什么效果?()A、可以做特征選擇B、能加快計算速度C、可以獲得更準確的結果D、可以減小訓練誤差A、MysqlA、Int8A、Deep與subjectA、智能座艙D、方向盤()個對應關鍵點坐標，對圖像進行()變換，將文檔圖像修正。A、4,仿射A、左右各有一波峰B、左邊比較平坦，右邊有波峰C、波形均勻沒有波峰D、右邊比較平坦，左邊有波峰25.以下選項中，哪個是語音合成接口對應的APIOD、POSTv1.0/voice/ttsA、召回率B、混淆矩陣C、均方誤差D、準確率A、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D、深度置信網(wǎng)絡28.以下那一項技術可以提供本體設計、信息抽取、知識映射、多源新等功能?A、分詞B、知識圖譜C、圖像搜索D、可視化參考答案：B29.以下哪種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型是用于手寫數(shù)字識別?()A、SSDB、觀測概率C、轉移概率31.以下哪一項是語音識別的簡稱?()參考答案：BA、debugC、性能優(yōu)化D、分布式訓練B、二階優(yōu)化C、數(shù)據(jù)加速D、內(nèi)存復用參考答案：B42.以下哪個選項屬于自然語言處理技術的三個層面?A、詞法分析C、語義分割D、音律分析43.以下哪個選項是基于統(tǒng)計的計算詞向量?44.以下哪個選項是華為Atlas系列芯片采用的架構?()B、高斯45.以下哪個選項是A1芯片業(yè)務從應用上的分類?()D、從內(nèi)存調(diào)用數(shù)據(jù)的能力參考答案：B48.以下哪個選項不屬于自然語言處理技術的三個層面()A、語音分析B、詞法分析C、句法分析D、語義分析49.以下哪個選項不屬于異騰AI處理器的硬A、TBEC、交叉熵代價函數(shù)刻畫了兩個概率分布之間的距離D、訓練的目的是使得損失函數(shù)達到最小61.以下關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡說法正確的是?()A、人工神經(jīng)網(wǎng)絡，是由人工神經(jīng)元互連組成的網(wǎng)絡B、人工神經(jīng)網(wǎng)絡是從微觀結構和功能上對人腦的抽象、簡化，是模擬人類智能的一條重要途徑C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡反映了人腦功能的若干基本特征，如并行信息處理、學習、聯(lián)想、D、以上答案都對參考答案：D62.以下關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡說法正確的是()A、人工神經(jīng)網(wǎng)絡，是由人工神經(jīng)元互連組成的網(wǎng)絡B、人工神經(jīng)網(wǎng)絡是從微觀結構和功能上對人腦的抽象、簡化，是模擬人類智能的一條重要途徑C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡反映了人腦功能的若干基本特征，如并行信息處理、學習、聯(lián)想、A、采用一種單向多層結構，每一層包含若干個神經(jīng)元，同一層的神經(jīng)元之間沒有互相連接，層間信息的傳送只沿一個方向進D、輸入節(jié)點并無計算功能，只是為了表征輸入矢量各元素的值。A、貝葉斯分類器應用于大型數(shù)據(jù)庫具有較高的準確性和快速的速度C、基于規(guī)則的方法使用顯性編程來解決問題D、基于規(guī)則的方法中規(guī)則可以被人工明確A、數(shù)據(jù)收集->數(shù)據(jù)清洗->特征提取與選擇->模型訓練->模型部署與整合->模型評估測試B、數(shù)據(jù)收集->特征提取與選擇->數(shù)據(jù)清洗->模型訓練->模型評估測試-C、數(shù)據(jù)收集->數(shù)據(jù)清洗->特征提取與選擇->模型訓練-&D、數(shù)據(jù)收集->數(shù)據(jù)清洗->模型訓練->特征提取與選擇->模型部署與整合->模型評估測試68.以下關于機器學習算法的描述中，哪一項是錯誤的?A、性能度量P代表評估機器學C、機器學習的算法一定是訓練于一個固定的數(shù)據(jù)集上D、部分學習算法可以被理解為在整個數(shù)據(jù)集上獲取經(jīng)驗A、深度學習是機器學習的一個分支B、深度學習與機器學習是互相包含的關系C、深度學習與機器學習同屬于人工智能但相互之間沒有關系A、當訓練完成之后，需要使用測試集進行測試，確保模型的泛化能力。C、如果出現(xiàn)過擬合，可以使用帶有正則項的LASSO回歸或者Ridge回歸，并調(diào)節(jié)超參數(shù)D、如果出現(xiàn)欠擬合，可以使用更加復雜的回歸模型，比如邏輯參考答案：DB、在實際工程應用中，分詞一般只采用一種分詞方法福C、中文不同于英文自然分詞，中文分詞是文本處理的一個基礎步驟。分詞性能的好壞直接影響比如詞性、句法等其他模塊的性能D、統(tǒng)計分詞的目的就是對分詞結果進行概率計算，獲得概率最大的分詞方式參考答案：BC、在實際工程應用中，分詞一般只采用一種D、中文不同于英文自然分詞，中文分詞是文本處理的一個基礎步驟。分詞性能的好73.以下關于標準RNN模型，說法正確的是?A、不存在一對一的模型結構B、反向傳播時不考慮時間方向C、不存在多對多的模型結構2參考答案：D74.以下關于K-means聚類算法的描述中，哪一項說法是正確的?A、簇內(nèi)相似性越小，簇間差別越小，聚類效果越好C、簇內(nèi)相似性越大，簇間差別越大，聚類效果越差D、簇內(nèi)相似性越大，簇間差別越大，聚類效果越好。75.以下關于CPU低時延設計的描述，錯誤的是哪一A、有很多ALU和很少cache,緩存合并訪問B、復雜邏控制單元，多分支程序可通過分支預測能力降低時延D、強大的ALU單元，可在很短時鐘周期完成計算76.以下常見分布中，哪一項是一般認為的線A、指數(shù)分布B、伯努利分布C、正態(tài)分布D、泊松分布A、BoostingB、aggingC、StackingD、MarkingA、代碼復雜度B、可解釋性D、泛化能力A、圖像生成B、文字生成參考答案：A81.以下不屬于NLP語言特征的是?()A、上下文詞特征D、灰度壓縮D、超曲面87.下面哪一項不屬于ModelArts平臺中數(shù)據(jù)管理D、迭代式智能標注框架參考答案：B88.下面哪一個模板可以實現(xiàn)圖像的銳化()A、<imgsrc="http:///19809489/user_import_<imgsrc="http:///19809489/user_impor4a340af25479212936198e6e<imgsrc="http:///19809489/user_impor<imgsrc="http:///19809489/user_import_questio89.下列選項中昇騰310和昇騰910屬性相同的是?A、最大功率90.下列選項中不屬于華為全棧解決方案范A、開源框架B、邊緣計算A、mindsporA、數(shù)據(jù)準備A、graph參考答案：D95.五官特征檢測API對輸入圖像進行人臉五官特征檢測，返回代表五官輪廓位置的關鍵點坐標，目前支持多少個landmark點?()A、1096.我們可以利用以下哪種方法實現(xiàn)反向傳播?()A、計算圖B、鏈式法則C、代價函數(shù)D、高階微分97.我們常說對720P的視頻格式，720代表什么?()A、視頻的幀率B、圖像分辨率的高度C、圖像分辨率的寬度D、視頻的灰度級98.圖像中的目標相對中心位置偏右了15個像素，可使用下面哪種平移量的平移坐標變換，將目標移動到畫面中心?()A、(0,15)參考答案：DA、圖像處理，圖像分析，圖像理解B、圖像分析，圖像理解，圖像處理D、圖像分析，圖像處理，圖像理解參考答案：D101.刷臉支付時，以下步驟正確的是?()A、圖像預處理——圖像識別——人臉檢測B、人臉識別——圖像預處理——圖像檢測C、圖像預處理——目標檢測——人臉識別D、圖像預處理——人臉識別——人臉分割102.數(shù)據(jù)在完成特征工程的操作后，在構建模型的過程中樹構建過程當中的步驟?D、決策樹生成103.數(shù)據(jù)是記錄信息的符號，是信息的載體和表示。下列關于數(shù)據(jù)在AI應用中確的是哪個選項?A、數(shù)據(jù)僅僅指excel中的表格數(shù)據(jù)C、對數(shù)據(jù)不需要預歐處理就可以直接輸入模型D、數(shù)據(jù)的質(zhì)量很重要，很大程度上決定模型的結果A、Tensor(shape=[3],dtype=Float64,value=[4Tensor(shape=[3],dtype=Float64,value=[4,00000000e+000,5,0Array(shape=[3],dtype=Float64,value=[4,00000000e+000,5,00000000e?X=Tensor(np.array([[1,2],[3,4A、mindspor?Tensor=Tensor(np.array([[0,A、["02"]D、芯片系統(tǒng)控制CPU參考答案：BA、數(shù)據(jù)增強B、語義分割C、信息檢索D、圖像生成參考答案：DA、符號主義B、連接主義C、行為主義D、以上都不是用以下哪種函數(shù)減輕該問題?A、Softsign函數(shù)B、Relu函數(shù)C、tanh函數(shù)D、Sigmoid函數(shù)參考答案：B113.深度學習中神經(jīng)網(wǎng)絡類型很多，以下神經(jīng)網(wǎng)絡信息是單向傳播的是：C、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D、GRU參考答案：BA、過擬合B、可能過擬合可能欠擬合D、欠擬合參考答案：DC、模型文件太大，無法轉換，需要壓縮模型文件。A、隨著神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層數(shù)的增加，模型的分類能力逐步減弱B、單層感知器的局限在于不能解決異或問題C、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡可用有向無環(huán)圖表示D、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡同一層的神經(jīng)元之間不存在聯(lián)系A、自然智能B、通用智能C、機器智能D、人的智能A、模型規(guī)模B、隱私數(shù)據(jù)安全D、知識產(chǎn)權119.取20度為一個區(qū)間統(tǒng)計一個call的HOG特征，對稱的角度歸為一類，這個cell特征長度為?A、10參考答案：D120.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡是一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡，各神經(jīng)元分層排列，是目前應用最廣泛，發(fā)展最迅速的人工神經(jīng)網(wǎng)絡之一。以下關于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡說法正確的是：A、具備計算能力的神經(jīng)元與上下兩層相連D、層間信息只沿一個方向傳遞問題中。以下哪一種是實現(xiàn)遷移學習常用的技A、重新訓練,y的取值可以選擇?()A、0.5B、1參考答案：BA、通過圖像處理技術，很多減肥藥廣告可以改變?nèi)宋锏耐庥^以達到減肥前后的對比B、通過GAN網(wǎng)絡生成家居圖像發(fā)布在租房和定酒店的平臺，以達到欺騙消費者的目C、通過圖像處理技術，把犯罪嫌疑人P在一個從未去過的地方或者將他與未見過的人D、高鐵站利用計算機視覺技術進行人臉識別，快速完成身份信參考答案：D124.某個汽車公司的產(chǎn)品，A廠占40%,B廠占60%,A的次品率是1%,B的次品率是2%,A、0.25125.某電商公司一直存在官網(wǎng)卡頓，網(wǎng)絡資源利用率不佳，運維困難的問題，B、交通智能體C、網(wǎng)絡智能體D、工業(yè)智能體126.面對行業(yè)研究與全場景AI應用之間的巨惠AI的技術創(chuàng)新不包括以下哪項?B、新編程語言C、新編程范式A、Dm_meanA、spanA、過去三年所有帶標簽的垃圾郵件和正常郵件數(shù)據(jù)郵箱地址B、郵箱地址C、過濾垃圾郵件D、垃圾件過濾正確率參考答案：DA、知識圖譜B、語音識別C、計算機視覺D、機器翻譯131.激活函數(shù)Sigmoid函數(shù)單調(diào)連續(xù)，輸出有界，網(wǎng)絡比較容易收斂，在一段時間內(nèi)使用比較廣泛，但是當網(wǎng)絡比較深時，容易導致什么問題?A、梯度減少問題B、梯度消失問題C、XOR問題D、過擬合問題參考答案：B132.機器學習中，從獲取數(shù)據(jù)到正式放入模型之前，以下哪一個選項不是這個過程的一部分?A、數(shù)據(jù)標準化C、數(shù)據(jù)降維D、數(shù)據(jù)可視化A、Boosting智能體實現(xiàn)的功能?A、交通參數(shù)感知B、多源數(shù)據(jù)融合C、實時路況檢測D、輔助自動駕駛參考答案：D4135.華為云API符合以下哪一項設計規(guī)范?C、程序設計D、PEP8通過調(diào)整圖像的()實現(xiàn)B、飽和度D、色相參考答案：DA、線性核函數(shù)B、多項式核函數(shù)C、高斯核函數(shù)D、泊松核函數(shù)參考答案：D138.關于通用的圖像識別流程，以下說法中哪一項是A、特征提取→圖像采集一→圖像預處理→圖像識別4B、圖像采集→>圖像預改處理→>特征提取—>圖像識別C、圖像預改處理→特征提取→圖像采集一→圖像識別D、圖像預政處理→圖像采集一→特征提取圖像識別A、在大部分情況下，網(wǎng)絡在高維的權重海量的訓練數(shù)據(jù)下可以獲得高性能B、利用算法自動提取特征C、特征可解釋性強140.關于人工智能和機器學習的關系，以下說法正確的是B、所有機器學習算法都涉及到非常多的人工神經(jīng)網(wǎng)絡C、所有的機器學習都是在模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本、C、sigmoid函數(shù)簡單易懂，沒有任何問題D、SoftA、高斯曲線呈鐘型，兩頭高，中間低C、標準差越大，曲線越瘦高D、高斯曲線呈鐘型，兩頭低，中間高參考答案：DA、反向傳播會經(jīng)過激活函數(shù)B、反向傳播可以結合梯度下降算法更新網(wǎng)絡權重C、反向傳播只能在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡中運用D、反向傳播指的是誤差通過網(wǎng)絡反向傳播144.關于CBOW與Skip-Gram算法。以下說法不正確的是?B、無論是CBOW模型還是Skip-gram模型。都是以Huffman樹作為基礎的。D、CBOW是根據(jù)某個詞前面的n個詞或者前后n個連續(xù)的詞，來計算某個詞出現(xiàn)多現(xiàn)樹停止生長，以下哪一個選項代表的是決策樹構建過程中的這一步驟?A、決策樹生成B、剪枝C、數(shù)據(jù)集重構D、特征選擇A、隨機分布D、變態(tài)分布A、大腦D、耳朵148.伽馬變化是()處理，直方圖均衡化是()處理，均值濾波是()處理。B、局部處理，點處理，大局處理C、點處理，大局處理，局部處理D、大局處理，點處理，局部處理149.反向傳播算法的做法是：計算之后將其進行反向傳播。以下哪一項為空白處的正B、各個輸入樣本的平方差之和C、各個網(wǎng)絡權重的平方差之和A、簡單二分類問題B、OR問題C、AND問題D、XOR問題參考答案：D線圖?A、Encoder-OnlyB、Decoder-O152.傳統(tǒng)機器學習和深度學習是人工智能核心技術，在工程流A、模型評估C、數(shù)據(jù)清洗D、模型構建參考答案：B153.參數(shù)合成方法最大的問題是?()C、波形不確定D、語速未知154.不屬于語音識別預處理的步驟是哪個?()A、去重C、靜音切除D、標準化參考答案：A155.不屬于LSTM的cell當中的門的選項是?A、輸入門A、華為C、微軟D、谷歌A、ScalarC、像素值累積差值D、類間方差參考答案：D164.ModelArts自動學習中的預測分析功能可以用于哪種應用()A、識別花朵種類B、分割圖片中的物體C、人臉識別D、預測房價參考答案：DA、部署上線->模型訓練->數(shù)據(jù)標注B、模型訓練->數(shù)據(jù)標注->部署上線C、數(shù)據(jù)標注->模型訓練->部署上線D、數(shù)據(jù)標注->部署上線->模型訓練166.ModelArts數(shù)據(jù)管理功能對應深度學習開發(fā)流程中的哪個部分()A、數(shù)據(jù)準備B、代碼調(diào)試C、推理D、訓練A、該描述正確自動學習和自動標注是最重要的功能B、該描述措誤，ModelArts僅支持自動學習、自動標注和代碼調(diào)C、該描述正確，自動學習和自動標注可以極大的提升AI項目的效率。D、該描述措誤，ModelArts支持自動學習、預置模型和代碼調(diào)試。參考答案：D168.ModelArts開發(fā)環(huán)境的作用是什么()5A、訓練B、預測C、代碼預測D、數(shù)據(jù)準備169.ModelArts服務與()服務相結合可以輕松將模型部署到“端”?170.MindX包括多個組件，提供了集群調(diào)度、邊緣推理、應用快速開發(fā)等功能，其中哪個組件提供了開源模型下載功能?171.MindSpre中根據(jù)指定的軸，對輸入Tensr進行數(shù)據(jù)重排的函數(shù)是()?哪一項優(yōu)先級完成數(shù)據(jù)類型轉換?A、On-Device執(zhí)行C、內(nèi)存專用B、MindSporeDeployC、MindSporeServingD、MindSporeExport模型的什么特性?A、涌現(xiàn)B、真實性D、可解釋性179.John在使用AscendCL開發(fā)一個實時推理的應用，在編寫代碼時，應該選擇同步還是異步的接口?A、選擇同步C、選擇同步和異步都可以D、代碼中必須同時使用同步和異步180.John想要通過神經(jīng)網(wǎng)絡，將一段視頻中的眾多個動物檢測出來，并確定概位置，則John可以選擇以下哪個網(wǎng)絡?寫，而昇騰AI芯片上有專門用于圖像預處理的硬件模塊，可以提高圖像預處理效率，這個模塊是什么?A、CLB、0到100C、1到100D、0到99參考答案：A184.CD-DNN-HMM模型的最主要改變以下哪一點?()D、引入上下文信息參考答案：D185.CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetwork)中包C、算子適配插件D、GE(GraphEngin參考答案：B一起，使用什么方法可以將字符分隔開()A、開運算C、閉運算D、伽馬矯正參考答案：A結構。其表示方法是唯一的?！标P于上述描述，以下哪一個說法是正確的?A、該說法正確，知識表示是專家系統(tǒng)的一種188.“人工智能對于所有的數(shù)據(jù)都可以處理?！标P干上述描述，以下哪一個說確的?A、該說法錯誤是深度學習能對所有的數(shù)據(jù)都可以處理B、該說法正確，AI可以處理任何數(shù)據(jù)，C、該說法正確AI對于數(shù)據(jù)有很的學習能力D、該說法措誤，需要對致?lián)M行預處理等操作才可以輸入模型參考答案：D型進行訓練。”關于上述描述，以下哪一個說法是正確的?A、該描述錯誤，批量推理不需要訓練操作B、該描述錯誤，推理之前要對模型進行訓練才可以C、該描述正確，推理意味著訓練結束D、該描述正確，批量推理就是不需A、分辨率B、像素數(shù)量C、量化等級D、存儲的數(shù)據(jù)量多選題1.自然語義處理的難點有?()(核實)A、分詞B、語用歧義C、單字識別D、命名實體識別A、分詞B、句法結構分析C、語義分析3.自然語言處理的基本方法有?()C、監(jiān)理模型D、強化模型4.在語音技術實現(xiàn)時經(jīng)常會遇到很多問題和難點，屬于語音識別難A、方言識別B、高噪音場景識別C、遠場麥克風識別D、多人場景識別5.在使用華為云通用文字識別做實驗時，輸出結果包含非常多的信息。關信息，正確的有哪些選項?'B、輸出信息中的Statuscode表示服務狀態(tài)，200表示訪問服務正常。,包含文字區(qū)域四個頂點的二維坐標Xy)。參考答案：ABCD6.在神經(jīng)網(wǎng)絡中常有權重共享現(xiàn)象，以下哪些神經(jīng)A、感知器D、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡A、L1學習中常用的優(yōu)化器A、dagrad優(yōu)化器D、動量優(yōu)化器疏的，這時就可以使用稀疏張量來表征這些數(shù)據(jù)，關于MindSpre中稀疏張量描述正A、稀疏張量是一種特殊張量，其中絕大部分元素的值為零。10.在構建好神經(jīng)網(wǎng)絡net后，使用mindspore.model進行訓練，需要傳入net和以下哪些參數(shù)?B、評價指標C、正則化方法E、梯度更新策略A、殘差層C、位置編碼D、前饋網(wǎng)絡層參考答案：BC模型泛化能力的有哪些?A、對文字類數(shù)據(jù)進行隨機刪除C、對圖片數(shù)據(jù)進行裁剪、反轉操作D、復制當前數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)量。13.語音信號的時域參數(shù)包括哪些()A、短時能量B、短時過零率C、短時自相關系數(shù)D、短時平均幅度差函數(shù)14.語音任務中數(shù)據(jù)預處理內(nèi)容包括哪些()A、分幀B、標準化15.語音合成方法有哪些?()A、共振峰合成器B、串聯(lián)共振峰合成器C、并聯(lián)共振峰合成器D、PSOLA方法16.與批量梯度下降法相比，以下哪些選項是小批量梯度下降法的優(yōu)點?()A、在一次參數(shù)更新中計算速度快C、穩(wěn)定D、沒有梯度消失A、緩解梯度消失問題B、緩解梯度爆炸問題C、全局可導D、節(jié)省計算量18.與ASIC芯片相比，以下哪些選項是FPGA芯片的特征?A、實現(xiàn)相同功能時，需要的芯片規(guī)模更大。B、相同工藝條件下，功耗更小。D、運行時無需加載配置，可立即運行。19.用于訓練場景的Atlas產(chǎn)品有?A、tlas300型號：9000C、Atlas800型號：9000D、Atlas90020.異騰AI處理器主要的硬件架構包括以下哪些選項?B、多層級的片上系統(tǒng)緩存或緩沖區(qū)C、芯片系統(tǒng)控制CPUD、數(shù)字視覺預處理模塊A、語音合成技術的主要目的是幫助用戶將上傳的完整的錄音文件通過處理生成語音對應的文字內(nèi)容B、用戶可根據(jù)API進行音色選擇、自定義音量、語速，為企業(yè)和個人提供個性化的發(fā)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(diào)用API獲取語音合成結果,將用戶輸入的文字合成為音頻。D、語音合成，又稱文語轉換，是一種將文本轉換成逼真語音的服務。22.以下算法中屬于有監(jiān)督學習中分類算A、決策樹C、隨機森林D、支持向量機A、情感分析B、中文分詞D、詞性標注24.以下屬于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的是?()參考答案：CD25.以下屬于分類性能度量指標的是?()D、低誤振率27.以下哪種場景，語音識別效果可能會不好?()大小參考答案：BD31.以下哪些選項屬于神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)?()D、多人數(shù)據(jù)標注B、全場景支持C、高效部署D、分布式訓練A、只能生成256x256的圖像，生成分辨率更高的圖像時效果比較差C、當同一類物體在圖像中重尋時，無法生成高質(zhì)量的圖像D、pix2pix可以應用于自動著色，A、Pix2PixA、InceptionA、音樂生成D、情感分析40.以下哪些項是神經(jīng)網(wǎng)絡在感知機的基礎上做B、輸出層的神經(jīng)元也可以不止一個，可以有多個輸出D、對激活函數(shù)做擴展，包括Sigmoid函數(shù)、Softmax和ReLU等。A、梯度下降法B、最小二乘法C、牛頓法D、擬牛頓法42.以下哪些算法可以應用于文本分類?()A、樸素貝葉斯A、中文分詞A、問答C、在英文翻譯成中文時，encoder模型負責將英文轉換為中文，decoder模參考答案：BCDB、智能交通C、文字識別D、場景監(jiān)控49.以下哪些OpenCV函數(shù)可以用于處理坐標變換?A、cv2.erode(image,kernB、cv2.flippicture(im,O)C、v2.warpAffine(imA、多種開發(fā)模式滿足不同需求B、靈活、高效、性價比高C、預預置訓練模型，加速AI落地D、彈性訓練提升訓練效率D、固定窗口神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型想要更好的性能，就要減小窗口，窗口越小，參數(shù)量52.以下關于雙峰法自適應閾值分割方法的描述中，正確的A、雙峰法按圖像的灰度特性，將圖像分成前景和背景兩部分。前景和背景之間的類間方差越大，說明構成圖像的兩部分的差別越大B、如果圖像灰度直方圖呈明顯的雙峰狀，則選取雙峰之間的谷底所對應的灰度值作為圖像分割的閾值C、直方圖雙峰法是一種易于理解的自適應閾值算法D、如果圖像的灰度直方圖很平坦，或者有多個波峰，無法用雙峰法取得合53.以下關于數(shù)據(jù)預處理的描述中，哪些選項B、數(shù)據(jù)降維簡化數(shù)據(jù)屬性，避免維度爆炸。C、數(shù)據(jù)標準化通過標準化數(shù)據(jù)來減少噪聲，以及提高模型準確D、機器學習最后輸出的結果需要借助模型，因此訓練模型比數(shù)據(jù)預處理更重要。54.以下關于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡缺點的描述，正確的是A、連接只存在于層與層之間，每一層中的節(jié)點無連接關系B、輸入和輸出的維度是固定的，無法處理變長數(shù)據(jù)C、每次的輸入是獨立的，分割了前后輸入數(shù)據(jù)之間D、反向傳播中容易發(fā)生梯度消失A、輸出門B、遺忘門C、記憶門D、輸入門56.以下關于決策樹的描述中，哪些選項C、構建決策樹的關鍵步驟就是按照所有的特征屬性進行劃分操作，對所有的劃分操D、決策樹的構造就是進行屬性的選擇，確定各個特征屬性之間的樹結構。參考答案：BCDA、增大感受野B、提取圖像邊緣的信息C、保證輸出特征圖的尺寸滿足要求D、防止過擬合58.以下關于矩形窗和漢明窗的描述，正確的是哪些選項?()A、矩形窗平滑性較好，但波形細節(jié)丟失，并且會產(chǎn)生泄露現(xiàn)象(對，新版PPT253頁率)C、漢明窗可以有效克服泄露現(xiàn)象，應用范圍最為廣泛D、矩形窗的旁瓣峰值較大，因此其頻譜泄漏比較嚴重59.以下關于機器學習算法與傳統(tǒng)基于規(guī)則方法的區(qū)別中A、傳統(tǒng)的基于規(guī)則的方法，其中的規(guī)律可以人工顯性的明確出來B、傳統(tǒng)基于規(guī)則的方法使用顯性編程來解決問題C、機器學習中模型的映射關系是自動學習的D、機器學習所中模型的映射關系必須是隱性的A、單層感知器可以解決XOR問題。C、單層感知器使用高維X向量做輸入，在高維空間對輸入的樣本進行三分類，向量做輸入，在高維室間對輸入的樣本進行二分類參考答案：BD61.以下關于詞袋模型和TF-IDF的描述，正確的是哪些選項?A、詞袋模型無法區(qū)分常用詞和專有名詞對文本的重要性C、詞袋向量化或TF-IDF向量化后的B、轉折點定義的曲面也是有“棱角”的，在某些回歸問題中，顯得不夠平滑C、在0處不可導，強行定義了導數(shù)D、無上界，訓煉相對發(fā)散63.以下關于MindSpore子模塊dataset說A、提供了針對語音、文本、圖像等數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增強功能B、提供了部分開源數(shù)據(jù)集的加載接口C、提供了快速劃分訓練集和驗證集的方法E、TPRecord格式的數(shù)據(jù)C、智慧家居A、連通域分割D、閾值分割A、評估B、訓練D、輸出模型A、通過API網(wǎng)關向下層服務發(fā)送請求時，必須使用AK、SK對請求進行簽名B、訪問密鑰ID和私有訪問密鑰一起使用，對請求進行加密簽名C、AK:訪問密鑰ID。與私有訪問密鑰關聯(lián)的唯一標識D、SK:與訪問密鑰ID結合使用的密鑰，對請求進行加密簽名、可標識發(fā)送方，并防止請求被修改B、在分類問題中，將類別數(shù)據(jù)編碼成為對應的數(shù)值表示C、在文本中，通過詞嵌入將詞轉化為詞向量也是一種數(shù)據(jù)轉換對數(shù)據(jù)進行初步的預處理后，D、需要將其轉換為一種適合機器學習模型的表示形式70.文本向量化方法有?()參考答案：ABC71.為了衡量數(shù)據(jù)中心的效率，主要參考以下哪幾項指標?D、碳使用效率C、圖像增強D、圖像濾波,通過圖像的內(nèi)容生成多個描述標簽，可應用于哪個場景?A、模糊圖像的修復C、照片的檢索分類D、智能相冊管理75.調(diào)用華為云服務時，以下哪些信息會用來進行認證?()A、當前時間C、調(diào)用服務名稱A、多步迭代B、步長會影響收斂性C、更新方向梯度的反方向D、更新方向梯度的同方向CoT與Few-shot-CoT相比有哪些優(yōu)點?()B、無需人工設計示例C、更好的可擴展性D、通用性強8參考答案：BCD估結果會展現(xiàn)以下哪些選項?()A、召回率B、精確率C、準確率D、F1值文本數(shù)據(jù)，其維度為(batchsize,inputlength),而輸出的維度包括以下哪幾項?A、由文字生成圖像B、生成人臉照片C、照片修復D、由2D圖片生成3D模型參考答案：ABC81.深度學習中以下哪些步驟是由模型自動完成的?B、特征選擇C、分析定位任務D、特征提取參考答案：BDA、DropoutB、增加參數(shù)懲罰C、增加更多的樣本D、增大摸型復雜度提高在訓練集上的效果83.如果深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸問題我們常用的解決方法為.A、梯度剪切類?D、像人一樣行動A、計算智能D、機器學習A、自然語言處理B、控制系統(tǒng)C、計算機視覺D、語音識別87.人工智能的技術方向之一是語音技術，語音前A、自適應技術B、神經(jīng)網(wǎng)絡A、交通A、Docker91.某公司打算選擇模型用于部署應用，以下哪些模型是基于Transf92.某廠商希望開發(fā)一款應用，可以實現(xiàn)實時人像摳圖然后完成背景替換，使用AscendCL/AscendCompuingLanguage開發(fā)，據(jù)預處理部分使用了OpenCV編寫，在實際運行的時候發(fā)現(xiàn)效果很不理想，幀數(shù)很低,可以采用以下哪些方式提升效果?A、長度不確定B、命名實體的構成規(guī)律復雜C、各類命名實體的數(shù)量眾多D、嵌套情況復雜94.決策樹的構建過程一般包含以下哪些選項A、特征選擇B、聚類C、剪枝D、決策樹生成95.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中1x1卷積的作用包含以下哪幾項?A、控制輸出特征圖的通道數(shù)。D、調(diào)節(jié)超參數(shù)。C、參數(shù)共享D、全連接97.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)共亨的優(yōu)點包含以下哪幾項?A、特征進行降維B、緩解圖像位置不變性的問題C、減少內(nèi)存需求D、輸出圖像類別參考答案：BCA、語音導航B、智能相冊C、圖片搜索D、視頻動作分析理、分析和理解，進行身份識別的一種智能服務，當前華為云幾種子服務A、人臉搜索B、人臉跟蹤C、人臉檢測D、人臉比對101.華為云ModelArts中有AIGallery,可以提供以下哪些內(nèi)容?A、預置算法D、數(shù)據(jù)集102.華為云ModelArts中推出了ModelBox用于端邊云聯(lián)合開發(fā)，以其優(yōu)化策略?A、算子自動切分B、硬件親和性C、模型克隆D、算子優(yōu)化103.華為的AI發(fā)展戰(zhàn)略包括哪幾個方面()A、打造全棧方案C、投資開放生態(tài)和人才培養(yǎng)D、內(nèi)部效率提升A、私有云A、檢測異常點D、識別目標的位置參考答案：BCDA、符號主義偏向于理論邏輯推理；連接主義邏輯性弱，解釋性較弱，著重于結果。C、行為主義偏向于應用實踐，從環(huán)境不斷學習以不斷修正動作。108.關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的結構，下列哪些說法是B、卷積運算的目的是提取輸入的不同特征，第一層卷積層可能只能提取一些低級的C、全連接層把所有局部特征結合變成全局特征用來計算最后每一類的得分。參考答案：BCD109.關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡池化層，以下哪些描述是A、經(jīng)過池化的特征圖像變小了B、池化操作采用掃描窗口實現(xiàn)C、池化層可以起到降維的作用D、常用的池化方法有最大池化和平均池化A、假如隨機變量X服從某種分布，似然是指在給定參數(shù)的條件下，X=x的可能性.C、假如隨機變量X服從某種分布，似然是指X=x條件下某一組參數(shù)的真實性大小D、假如隨機變量X服從某種分布，概率是指X=x的條件下某一組參數(shù)有真實性大小參考答案：BCA、反向傳播算法使得神經(jīng)網(wǎng)絡的效果有了更大的提B、如果網(wǎng)絡中存在數(shù)個隱藏層。也可以使用求導的鏈式法則逐層求導，選優(yōu)參數(shù)C、損失函數(shù)中產(chǎn)生的誤差，是通過輸入層到隱藏層到輸出層逐漸積累形成的。112.關于L1正則化與L2正則化，以下哪項表是正確的?A、L1正則項有利于增強模型的泛化能力B、L1,L2正則項不能作用在損失函數(shù)之上113.根據(jù)批量大小，梯度下降常用的方法有哪些?A、SGDB、GD114.對于SVM來說，以下哪些選項可以被當作核函數(shù)?A、高斯核函數(shù)B、線性核函數(shù)D、多項式核函數(shù)115.對于Mindspre自定義數(shù)據(jù)集描述正確的A、對于MindSpre暫不支持直接加載的數(shù)據(jù)集，可以構造自定義數(shù)據(jù)加載類或自定義數(shù)據(jù)集生成函數(shù)的方式來生成數(shù)據(jù)集，然后通過GeneratrDataset接口實現(xiàn)自定義方式的數(shù)據(jù)集加載B、可迭代的數(shù)據(jù)集是實現(xiàn)了—getitem_和_len_方法的數(shù)據(jù)集，表C、生成器也屬于可迭代的數(shù)據(jù)集類型，其直接依賴Py的方式逐步獲取數(shù)據(jù)樣本。這種類型的數(shù)據(jù)集特別適用于隨機訪問成本太高或者不可參考答案：AB116.對掃描的文檔做字符識別時，由于掃描件沒有角度傾斜，造成識別困難，可以使用下面的哪些技術手段進行校正?()117.對話系統(tǒng)按使用目的分主要有哪幾種?()A、任務型B、聊天C、知識回答D、推薦118.當使用機器學習建立模型的過程中，以下哪些屬于必備的操作?B、數(shù)據(jù)獲取C、特征選擇119.大模型可以應用在哪些場景中?A、情感分析B、機器翻譯C、基因序列解讀D、病例分析120.達芬奇架構計算單元主要包含的計算資源有?A、向量計算單元B、標量計算單元C、張量計算單元D、矩陣計算單元121.從技術架構來看AI芯片的分類包括?A、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C、高斯混合模型D、隱馬爾科夫模型參考答案：CDA、規(guī)則十分復雜或者無法描述比如人臉識別和語音識別B、任務的規(guī)會隨時間改變，比如生產(chǎn)線上的瑕疵檢測比如預測商品銷售的趨勢C、數(shù)據(jù)分布本身隨時間變化，需要程序不停的重新適應D、規(guī)則復雜程度低且問題的規(guī)模較小的問題D、計算損失函數(shù)A、自由變量C、中斷D、遞歸A、文件大小129.ModelArts中自動學習功能不需要代碼編寫和模型開發(fā)經(jīng)驗。下列哪些選項屬于A、自動設計模型B、自動訓練C、部署模型130.ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，“一站式”是指AI開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，包括以下哪些選項?A、模型部署B(yǎng)、模型訓練E、算法開發(fā)131.ModelArts涵蓋如下哪些模塊()B、開發(fā)環(huán)境C、AI市場E、部署上線A、MindSpre是一個同時支持云、邊緣以及端側的全場景深度學習框架B、MindSpre旨在實現(xiàn)易開發(fā)、高效執(zhí)行、全場景統(tǒng)一部署三大目標C、易開發(fā)表現(xiàn)為API友好、調(diào)試難度低D、高效執(zhí)行包括計算效率、數(shù)據(jù)預處理效率和分布式訓練效率133.Mindspre關于網(wǎng)絡構建描述正確的是?A、神經(jīng)網(wǎng)絡模型是由神經(jīng)網(wǎng)絡層和Tensr操作構成的B、frward函數(shù)是定義要執(zhí)行的計算邏輯，所有繼承類中都必須重寫此方法般有哪幾種表現(xiàn)?A、MindExpressB、MindTB、分幀D、倒譜分析A、增加網(wǎng)絡層數(shù)138.jieba.cut方法的3個參數(shù)分別是()A、sep10參考答案：BCDA、CV計算機視覺B、ASR自動語音識別C、NLU自然語言141.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142.Dropout層的主要作用是?()A、提取特征B、防止過擬合C、增強泛化能力A、計算神經(jīng)元的層數(shù)C、反向計算每個神經(jīng)元的誤差值D、計算每個權重的梯度參考答案：BCD144.Attention機制的計算過程中，為得到注意力分數(shù)，需要用哪些選項進行相似度計算?A、query145.以下哪些場景會使用目標跟蹤的技術()A、智能交通D、自動駕駛科，自然語言處理要言之表型，建議計算框架來實現(xiàn)這樣的語言模型，根據(jù)這樣的語A、正確B、錯誤6.自然語言處理必須進行詞性標注。()A、正確參考答案：BA、正確B、錯誤8.直方圖是以灰度級為橫坐標，縱坐標為灰度級頻率的圖。()A、正確B、錯誤習來的小網(wǎng)絡可以具備和大的復雜網(wǎng)絡相接近的性能效果A、正確B、錯誤A、正確B、錯誤目標跟蹤中的哪一種任務，不能將算法混合使A、正確B、錯誤參考答案：BA、正確B、錯誤B、錯誤B、錯誤A、正確B、錯誤A、正確B、錯誤參考答案：A22.隱馬爾科夫模型的模型參數(shù)包A、正確23.隱藏層就是神經(jīng)網(wǎng)絡中輸入與輸出層之間的中間層，訓練數(shù)據(jù)A、正確24.異騰310和異騰910采用的都是達芬奇架構A、正確25.一款APP,對著植物盆栽拍照后，就能顯示植物名稱和養(yǎng)殖方法，其核心是使用圖A、正確B、錯誤A、正確B、錯誤參考答案：BA、正確B、錯誤28.業(yè)務面網(wǎng)絡采用雙層的Leaf-Spine組網(wǎng)，通過大帶寬接口接入到LeaA、正確B、錯誤參考答案：BA、正確B、錯誤A、正確31.學習率是根據(jù)誤差梯度調(diào)整權重數(shù)值的系數(shù)?()A、正確B、錯誤32.為防止過擬合，在訓練過程中，可以插入對驗證集數(shù)據(jù)的33.圖像預處理的主要目的是消除圖像中無關的信息，恢復有關信息的可檢測性、最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進特征提取、圖像分割、匹配和識A、正確B、錯誤圖均衡化APIA、正確B、錯誤35.圖像分割就是分割出圖像中包含人的部分?()A、正確B、錯誤參考答案：B36.圖像的直方圖操作是統(tǒng)計了整幅圖像的灰度值分布頻率，當圖像畫面A、正確37.圖像的直方圖操作是統(tǒng)計了整幅圖像的灰度值分布頻率，B、錯誤A、正確B、錯誤40.圖像標簽服務調(diào)用后，只有一個相應的標簽值返回()A、正確B、錯誤B、錯誤A、正確43.通過灰度化的技術可以將一副彩色圖像變化為灰度圖像，也可以通過反原一副灰度圖像的色彩。()B、錯誤44.通常情況下，梯度下降方法在接近目標點區(qū)域的極小范圍內(nèi)，下降的幅B、錯誤參考答案：A45.調(diào)用華為云文字識別API時，可以返回文字塊的區(qū)域位置信息，坐標A、正確B、錯誤A、正確B、錯誤48.雙線性插值法的各種指標都是最近鄰插值法要好，最近鄰插值法在實際經(jīng)被雙線性插值法淘汰A、正確參考答案：B49.雙峰法能夠自動求取圖像的最佳分隔閾值，但并不適用于所有的灰度圖任務。()B、錯誤度也為100,A、正確B、錯誤57.使用Mindspore.nn.Conv2d(1,3,5,has_bias=False,weightinit='normal')接口，可以創(chuàng)建輸入通道數(shù)為1、輸出的通道數(shù)為5、卷積核大小為3*3、使用norma1算子B、錯誤A、正確B、錯誤參考答案：B59.生成對抗網(wǎng)絡中，判別網(wǎng)絡的輸入主要是生成網(wǎng)絡生成A、正確B、錯誤60.深度學習的模型訓練需要大量的數(shù)據(jù)，實際操作中，可以A、正確B、錯誤64.人工智能的目標是：讓計算機和人一樣聰明()B、錯誤65.人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種旨在模仿人腦結A、正確B、錯誤A、正確67.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡接收前一層的輸出，并輸出給下一層采用一一層包含若干個神經(jīng)元，同一層的神經(jīng)元之間沒有相互連接，層間信息的傳送只沿一B、錯誤68.目標檢測位置的準確度可以用IoU值評估，注的并集和交集的比值。()B、錯誤A、正確B、錯誤71.聯(lián)邦學習在保證數(shù)據(jù)隱私安全的前提下，利用不同數(shù)也可以使用其他開發(fā)者訓練好的模型