人工智能基礎(chǔ)(習(xí)題卷9)

試卷科目：人工智能基礎(chǔ)人工智能基礎(chǔ)(習(xí)題卷9)PAGE"pagenumber"pagenumber/SECTIONPAGES"numberofpages"numberofpages人工智能基礎(chǔ)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.箱形圖能顯示出一組數(shù)據(jù)的最大值、最小值、()、上四分位數(shù)及下四分位數(shù)。A)中間數(shù)B)中位數(shù)C)中心數(shù)[單選題]2.RPA在流程設(shè)計過程中，優(yōu)先使用哪種方式設(shè)計流程（）。A)可視化控件操作B)圖片識別C)手寫代碼[單選題]3.下列選項中對泊松分布與二項分布的關(guān)系描述正確的是？A)泊松分布可以代替二項分布B)泊松分布是二項分布當(dāng)n很大p很小時的近似計算C)泊松分布與二項分布的數(shù)學(xué)模型都是拉格朗日概型D)泊松分布與二項分布沒有關(guān)系[單選題]4.無人機航測系統(tǒng)主要包括：飛行導(dǎo)航、飛行控制系統(tǒng)、地面監(jiān)控系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)等()。A)飛行平臺B)電池C)螺旋槳D)槳夾[單選題]5.對一幅100x100像素的圖像，若像元用8bit表示灰度值，霍夫曼編碼壓縮后的圖像數(shù)據(jù)量為40000bit,則圖像壓縮比例為（）。A)2：B)3：C)4：D)1：[單選題]6.如何對featuremaps繼續(xù)進(jìn)行卷積操作？通過多通道卷積。假設(shè)上一個卷積層已得到3個3X3的featuremaps，3個2x2的卷積核可表示為具有三個通道卷積核立方體，生成一個（）大小的featuremap。A)2X2B)3X3C)2X3D)6X6[單選題]7.在編制自動化需求時，實踐證明采用（）時最有效的方式A)流程圖B)視頻說明C)電子表格D)流程圖加視頻說明[單選題]8.（）年，人工智能首入中國政府工作報告意味著其已經(jīng)上升至國家戰(zhàn)略高度。A)2017B)2018C)2019習(xí)D)2020[單選題]9.謂詞公式中的連接詞包括（）。A)否定、合取、析取、蘊含和等價B)差集、交集、并集、屬于和不屬于C)與、或、非、同或和異或D)大于、小于、不大于、不小于、等于和不等于[單選題]10.根據(jù)課程3.6中所講的井字棋估值方法，以下局面估值為()。A)2B)1C)0D)-1[單選題]11.激光雷達(dá)由()、接收器、時間計數(shù)器、微電腦構(gòu)成。A)鏡頭B)光源C)激光發(fā)射器D)感光芯片[單選題]12.線性回歸的基本假設(shè)不包括（）0A)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(guān)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[單選題]13.一副照片在存放過程中出現(xiàn)了很多小的噪點，對其掃描件進(jìn)行()操作去噪效果最好。A)中值濾波B)高斯濾波C)均值濾波D)拉普拉斯濾波[單選題]14.?數(shù)據(jù)的故事化描述?是指為了提升數(shù)據(jù)的（）和（），將數(shù)據(jù)還原成關(guān)聯(lián)至特定的情景的過程。A)可理解性可記憶性可體驗性B)可接受性可記憶性可體驗性C)可接受性可記憶性可呈現(xiàn)性D)可理解性可記憶性可呈線性[單選題]15.下列哪個不是激活函數(shù)()。A)sigmodB)reluC)tanhD)hidden[單選題]16.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(lǐng)域、不同類型的問題，進(jìn)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(chuàng)造型人工智能[單選題]17.下列哪一項不是常見的機器學(xué)習(xí)模型正則化方法。A)數(shù)據(jù)優(yōu)化B)數(shù)據(jù)增強C)模型集成D)引入?yún)?shù)范數(shù)懲罰項[單選題]18.借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機搜索算法,非常適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復(fù)雜和非線性優(yōu)化問題的進(jìn)化算法，稱為（）A)遺傳算法B)DNA計算C)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D)蟻群算法[單選題]19.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源于方方面面，下列不可以作為數(shù)據(jù)源的是A)APP應(yīng)用B)地理信息C)一塊石頭D)商店訂單[單選題]20.圍棋AI()是基于AlphaBeta剪枝算法的。A)GNUB)MoC)DeepZenD)Alpha[單選題]21.熵是為消除不確定性所需要獲得的信息量，投擲均勻正六面體骰子的熵是：A)1比特B)2.6比特C)3.2比特D)3.8比特[單選題]22.CNN中用來完成分類的是（）A)卷積層B)池化層C)全連接層D)ReLU函數(shù)[單選題]23.第一個提出大數(shù)據(jù)概念的公司是()A)微軟公司B)谷歌公司C)臉譜公司D)麥肯錫公司[單選題]24.測控裝置對3/2接線方式下的處理機制，不正確的為()。A)具備3/2接線方式和電流及和功率計算功能B)裝置正常運行狀態(tài)下，處于檢修狀態(tài)的電壓或電流采樣值不參與和電流與和功率計算，和電流、和功率與非檢修合并單元的品質(zhì)保持一致C)裝置檢修狀態(tài)下，和電流及和功率正常計算，考慮電壓與電流采樣值檢修狀態(tài)，僅計算置檢修品質(zhì)的電壓、電流、功率等電氣量D)裝置檢修狀態(tài)下，和電流及和功率正常計算，不考慮電壓與電流采樣值檢修狀態(tài)，電壓、電流、功率等電氣量置檢修品質(zhì)[單選題]25.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(lǐng)域，主要研究計算機如何自動獲取知識和技能，實現(xiàn)自我完善，這門研究分支學(xué)科叫（）。A)專家系統(tǒng)B)機器學(xué)習(xí)C)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D)模式識別[單選題]26.（）通過傳感器獲取作業(yè)環(huán)境、操作對象的簡單信息。A)第一代機器人B)第二代機器人C)第三代機器人D)第四代機器人[單選題]27.在CNN中，梯度下降法的作用是（）。A)線性變換B)非線性變換C)求函數(shù)最小值D)加速訓(xùn)練[單選題]28.機器學(xué)習(xí)中，模型需要輸入什么來訓(xùn)練自身，預(yù)測未知?A)人工程序B)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C)訓(xùn)練算法D)歷史數(shù)據(jù)[單選題]29.下列有關(guān)Service與Topic通信區(qū)別的描述，說法錯誤的是()。A)多個Server可以同時提供同一個ServiceB)Topic是異步通信，Service是同步通信C)Topic通信是單向的，Service是雙向的D)Topic適用于傳感器的消息發(fā)布，Service適用于偶爾調(diào)用的任務(wù)[單選題]30.如下選項中，關(guān)于激光雷達(dá)的說法錯誤的是()。A)兩點同步難匹配、數(shù)據(jù)處理自動化程度低B)價格便宜、生產(chǎn)成本低C)對天氣、可見度等自然條件要求高D)很難獲取較全面的信息[單選題]31.C4.5在分類過程中使用的（）A)條件熵B)信息增益率C)交叉熵D)聯(lián)合熵[單選題]32.回歸任務(wù)最常使用的性能度量是（）A)精度B)ROCC)MSED)AUC[單選題]33.以下屬于PythonWeb開發(fā)框架第三方庫的是：A)DjangoB)WheelC)PygameD)WeRoBot[單選題]34.30)下面購物藍(lán)能夠提取的3-項集的最大數(shù)量是多少（）TID項集1牛奶,啤酒,尿布2面包,黃油,牛奶3牛奶,尿布,餅干4面包,黃油,餅干5啤酒,餅干,尿布6牛奶,尿布,面包,黃油7面包,黃油,尿布8啤酒,尿布9牛奶,尿布,面包,黃油10啤酒,餅干A)1B)2C)3D)4[單選題]35.在TensorFlow程序代碼中，node1被定義為．constant（3.0），node2被定義為tf.constant（4.0），現(xiàn)想要得到node1和node2的相加結(jié)果，應(yīng)該使用以下哪個操作？A)node1+node2B)node1.add（node2）C)tf.add（node1，node2）D)node2.add（node1）[單選題]36.假設(shè)我們有一個數(shù)據(jù)集，在一個深度為6的決策樹的幫助下，它可以使用100%的精確度被訓(xùn)練。現(xiàn)在考慮一下兩點，并基于這兩點選擇正確的選項。注意：所有其他超參數(shù)是相同的，所有其他因子不受影響。1深度為4時將有高偏差和低方差2深度為4時將有低偏差和低方差A(yù))只有1B)只有2C)1和2D)沒有一個[單選題]37.（）一定不屬于回歸模型A)邏輯回歸B)單變量線性回歸C)多項式回歸D)C4.5[單選題]38.（）庫是一個具有強大圖像處理能力的第三方庫。用途：圖像處理.A)numpyB)pandasC)MatplotlibD)PIL[單選題]39.PIL的ImageDraw.Draw(圖片)命令，在生成畫板時，使用的圖片必須是：A)已經(jīng)打開的B)未打開的C)A與B都可以D)A與B都不行[單選題]40.電力業(yè)務(wù)中典型的應(yīng)用場景不包括（）。A)登錄訪問不同系統(tǒng)B)復(fù)制和粘貼數(shù)據(jù)C)更改系統(tǒng)的配置D)數(shù)據(jù)過濾[單選題]41.粉塵較多的場合不應(yīng)采用傳感器()。A)光柵B)磁柵C)感應(yīng)同步器D)相機[單選題]42.以下不屬于微信小程序AI應(yīng)用的是？A)微軟小冰B)形色識花C)猜畫小歌D)舊照片修復(fù)[單選題]43.使用python語言，如何解釋下面的執(zhí)行結(jié)果?print(1.2-1.0==0.2)FalseA)Python的實現(xiàn)有錯誤B)浮點數(shù)無法精確表示C)布爾運算不能用于浮點數(shù)比較D)Python將非0數(shù)視為False[單選題]44.下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的描述，正確的是（）A)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，層數(shù)與神經(jīng)元數(shù)量正相關(guān)，層數(shù)越多，神經(jīng)元數(shù)量越多B)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的層次越深，其學(xué)習(xí)特征越多，10層的結(jié)構(gòu)要優(yōu)于5層結(jié)構(gòu)C)深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，學(xué)習(xí)到的特征一般與神經(jīng)元的參數(shù)量有關(guān)，也與樣本的特征多少有關(guān)D)網(wǎng)絡(luò)的層次越深，其訓(xùn)練時間越久，5層的網(wǎng)絡(luò)比4層的訓(xùn)練時間長[單選題]45.設(shè)x=10；y=20，下列語句能正確運行結(jié)束的是：A)max=x>y?x:yB)whileTrue:passC)min=xifx<yelseyD)if(x>y)print(x)[單選題]46.群智能算法是基于()對給定的目標(biāo)尋找最優(yōu)解的啟發(fā)式搜索算法。A)集合B)數(shù)組C)群體行為D)個體行為[單選題]47.命題?小李的父親是教師?的個體Teacher(father(Li..是一個（）。A)函數(shù)B)常量C)變量D)謂詞[單選題]48.加速度傳感器的基本力學(xué)模型是()。A)彈簧-阻尼系統(tǒng)B)彈簧-質(zhì)量系統(tǒng)C)阻尼-質(zhì)量系統(tǒng)D)彈簧系統(tǒng)[單選題]49.以下哪項不屬于RPA抓屏技術(shù)？（）A)抓取句柄元素B)抓取網(wǎng)頁標(biāo)簽C)爬蟲抓取信息D)OCR識別抓取[單選題]50.基于統(tǒng)計的異常點檢測算法不包括A)基于正態(tài)分布的異常點檢測算法B)基于距離的異常點檢測算法C)3δ原則D)簡單統(tǒng)計分析[單選題]51.泛化誤差可分解為偏差、方差與噪聲之和，當(dāng)學(xué)習(xí)器擬合程度不夠強時，是()主導(dǎo)了泛化錯誤率。A)偏差B)方差C)噪聲D)差與方差共同[單選題]52.下列關(guān)于線性回歸說法錯誤的是A)在現(xiàn)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[單選題]53.下列關(guān)于if語句的表述，錯誤的是：A)if語句最多可以實現(xiàn)四路分支的選擇B)if/else語句里，條件為真時，執(zhí)行if后的代碼塊；條件為假時，執(zhí)行else后的代碼塊C)Python代碼不僅能順序執(zhí)行還能分支執(zhí)行。D)Python條件判斷里的else是可選的。[單選題]54.推理機的功能是模擬領(lǐng)域?qū)＜业?)。A)推理過程B)學(xué)習(xí)過程C)激勵過程D)思維過程[單選題]55.將一顆質(zhì)地均勻的骰子（一種各個面分別標(biāo)有1，2，3，4，5，6個點的正方體玩具）先后拋擲2次，則出現(xiàn)向上的點數(shù)之和為大于8的偶數(shù)的概率為A)1/12B)1/9C)1/6D)1/4[單選題]56.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)給定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集。請問標(biāo)簽為離散的類型，稱為分類，標(biāo)簽為連續(xù)的數(shù)字，又稱為什么呢？A)給定標(biāo)簽B)離散C)分類D)回歸[單選題]57.人工智能平臺邏輯架構(gòu)分為基礎(chǔ)資源層、平臺層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層。其中，平臺層不提供（）服務(wù)。A)計算框架和通用算法庫B)模型庫C)算法和模型的調(diào)用D)樣本庫[單選題]58.（）是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由節(jié)點和邊組成，每個節(jié)點表示一個?實體?，每條邊為實體與實體之間的?關(guān)系?。A)知識圖譜B)詞性標(biāo)注C)關(guān)系提取D)關(guān)系構(gòu)建[單選題]59.人工智能之父是（）。A)圖靈B)恰佩克C)諾貝爾D)奧巴[單選題]60.Bagging集成學(xué)習(xí)中，每個基學(xué)習(xí)器之間的關(guān)系是A)相加關(guān)系B)相關(guān)關(guān)系C)后面的模型必須建立在前面的模型之上D)相互獨立[單選題]61.()是配電物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)邊緣計算功能的載體，以?邊云協(xié)同.邊緣智能?為核心特征，是數(shù)據(jù)匯集.計算和應(yīng)用集成的開放式平臺。A)邊設(shè)備B)端設(shè)備C)云主站D)通信管網(wǎng)[單選題]62.二十世紀(jì)五十年代后期初，基于（）的?連接主義?開始出現(xiàn)，代表性工作有感知機和Adaline。A)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B)機器學(xué)習(xí)C)邏輯表示D)深度學(xué)習(xí)[單選題]63.用決策樹法訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)集時，（）最節(jié)約時間。A)增加樹的深度B)增加學(xué)習(xí)率C)減少數(shù)的深度D)減少樹的個數(shù)[單選題]64.有關(guān)深度學(xué)習(xí)加速芯片，以下的說法中不正確的是：（）A)GPU既可以做游戲圖形加速，也可以做深度學(xué)習(xí)加速B)用于玩游戲的高配置顯卡，也可以用于深度學(xué)習(xí)計算。C)GoogleTPU已經(jīng)發(fā)展了三代，它們只能用于推斷（Inference）計算，不能用于訓(xùn)練（Training）計算D)FPGA最早是作為CPLD的競爭技術(shù)而出現(xiàn)的[單選題]65.關(guān)于RPA業(yè)務(wù)處理準(zhǔn)確性的說法錯誤的是（）。A)RPA按照既定的設(shè)計步驟來嚴(yán)格執(zhí)行，故準(zhǔn)確性為100%B)RPA的流程處理基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，所以理論上可以達(dá)到100%準(zhǔn)確性C)RPA并非永遠(yuǎn)都不會出錯D)出現(xiàn)之前未測試的情況，可能導(dǎo)致RPA機器人出現(xiàn)錯誤操作[單選題]66.無人機航測系統(tǒng)主要特點是:(）、方便操作、作業(yè)靈活、容易獲取信息和影像精度高。（）A)打擊準(zhǔn)確度高B)噴灑面積大C)飛行準(zhǔn)備時間短D)容易操作[單選題]67.以下分割方法中不屬于區(qū)域算法的是（）。A)分裂合并B)閾值分割C)區(qū)域生長D)邊緣檢測[單選題]68.在人工智能學(xué)說中，有?鳥飛派?一說。意思是：人類通過觀察鳥類飛行，發(fā)明了飛機，但飛機飛行的方式與鳥類有很大不同。該學(xué)說指的是：()A)人類研究人工智能，向自然界學(xué)習(xí)是唯一的途徑B)人類并不一定要完全實現(xiàn)人類智能，而是使用機器模擬智能并達(dá)到與人類智能相同的功能C)人類研究人工智能必須要完全符合智能現(xiàn)象的本質(zhì)D)以上都不對[單選題]69.()指的是只有輸入變量，沒有相關(guān)的輸出變量，目標(biāo)是對數(shù)據(jù)中潛在的結(jié)構(gòu)和分布建模，以便對數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的學(xué)習(xí)。A)無監(jiān)督學(xué)習(xí)B)監(jiān)督學(xué)習(xí)C)強化學(xué)習(xí)D)半監(jiān)督學(xué)習(xí)[單選題]70.美國康奈爾大學(xué)提出來了兩層神經(jīng)元組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，()。A)分類器B)感知器C)組合器D)視覺器[單選題]71.列哪個不屬于常用的文本分類的特征選擇算法（）A)卡方檢驗值B)互信息C)信息增益D)主成分分析[單選題]72.在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中我們目的是讓損失函數(shù)不斷減小，我們常用以下哪種方法最小化損失函數(shù)A)梯度下降B)DropoutC)交叉驗證D)正則化[單選題]73.以下選項不是聚類算法的是（）A)分層聚類B)K平均值聚類C)兩步聚類D)離散聚類[單選題]74.人工智能的含義最早由一位科學(xué)家于1950年提出，并且同時提出一個機器智能的測試模型，請問這個科學(xué)家是(.A)明斯基B)扎德C)圖靈D)馮.[單選題]75.隨機森林與Bagging中基學(xué)習(xí)器多樣性的區(qū)別是（）。A)都來自樣本擾動B)都來自屬性擾動C)來自樣本擾動和自屬性擾動D)多樣本集結(jié)合[單選題]76.Python中列表類型（list）是序列類型，它的特點不包括（）A)元素之間存在先后關(guān)系B)可通過序號訪問各元素C)元素類型可以不同D)列表不屬于迭代類型[單選題]77.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-2B)n^2C)[n/2]注[x]表示對x取整D)n[單選題]78.智能機器人可以根據(jù)（）得到信息。A)思維能力B)行為能力C)感知能力D)學(xué)習(xí)能力[單選題]79.關(guān)于wordembedding下列敘述正確的是①.向量維數(shù)較低②.向量之間有更強的相關(guān)關(guān)系③.向量不再是稀疏的④.向量中的值更容易計算A)①③④B)①②③C)①③④D)①②④[單選題]80.5//2的計算結(jié)果是A)3B)2.5C)2D)1[單選題]81.()的本質(zhì)是將低層次數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高層次數(shù)據(jù)的過程。A)數(shù)據(jù)處理B)數(shù)據(jù)計算C)數(shù)據(jù)加工D)整齊數(shù)據(jù)[單選題]82.以下()不屬于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具。A)WekaB)SASC)SPSSD)Matlab[單選題]83.目標(biāo)檢測常用性能指標(biāo)的是（）A)信噪比B)平方誤差C)mAPD)分辨率[單選題]84.下列不能作為數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)源的是（）。A)醫(yī)院里的病歷、檢查、診斷等與健康相關(guān)的數(shù)據(jù)B)物聯(lián)網(wǎng)中涉及設(shè)備運行情況的日志數(shù)據(jù)C)金融領(lǐng)域客戶的借款記錄以及信用情況D)個人電腦中用于備忘的日記[單選題]85.FPN中根據(jù)ROI的（）來分配所屬層級？A)分類分?jǐn)?shù)B)最大邊長度C)面積D)nan[單選題]86.字符串是用一對_____括起來的。A)A冒號（：）B)B井號（#）C)C引號（'）D)D空格[單選題]87.說一下深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、人工智能的關(guān)系A(chǔ))深度學(xué)習(xí)>人工智能>機器學(xué)習(xí)B)深度學(xué)習(xí)>機器學(xué)習(xí)>人工智能C)機器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)>人工智能D)人工智能>機器學(xué)習(xí)>深度學(xué)習(xí)[單選題]88.如果我們用了一個過大的學(xué)習(xí)速率會發(fā)生什么？（）A)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會收斂B)不好說C)都不對D)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不會收斂[單選題]89.假定特征F1可以取特定值：A、B、C、D、E和F，其代表著學(xué)生在大學(xué)所獲得的評分。在下面說法中哪一項是正確的？A)特征F1是名義變量(nominlvrible)的一個實例。B)特征F1是有序變量(ordinalvariale)的一個實例。C)該特征并不屬于以上的分類。D)以上說法都正確。[單選題]90.根據(jù)《國家電網(wǎng)公司電力安全工作規(guī)程-變電部分》Q/GDW1799.1-2013要求，在運行中若必須進(jìn)行中性點接地點斷開的工作時，應(yīng)先建立()的旁路接地才可以進(jìn)行斷開工作。A)明顯B)有效C)牢固D)可靠[單選題]91.（）反映的是模型每一次輸出結(jié)果與模型輸出期望之間的誤差，即模型的穩(wěn)定性。反應(yīng)預(yù)測的波動情況。A)標(biāo)準(zhǔn)差B)方差C)偏差D)平方差[單選題]92.遵守法律法規(guī)不要求()。A)延長勞動時間B)遵守操作程序C)遵守安全操作規(guī)程D)遵守勞動紀(jì)律[單選題]93.現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的模塊，包括哪些A)多分枝結(jié)構(gòu)B)殘差連接C)BatchNormalizationD)SigMoid激活函數(shù)[單選題]94.歸結(jié)原理的特點是（）A)發(fā)明新的概念和關(guān)系B)發(fā)現(xiàn)更多的規(guī)則C)緩解過擬合的風(fēng)險D)將復(fù)雜的邏輯規(guī)則與背景知識聯(lián)系起來化繁為簡[單選題]95.在RPA通用組件包括五大中心,其中（）功能模塊可分為應(yīng)用集市和應(yīng)用運行。A)運維中心B)運營中心C)設(shè)計中心D)應(yīng)用共享中心[單選題]96.專用與通用人工智能討論的是智能的（）問題。A)分層B)深度C)寬窄D)語言處理[單選題]97.6維力與力矩傳感器主要用于()。A)精密加工B)精密測量C)精密計算D)精密裝配[單選題]98.表達(dá)式eval('500/10')的結(jié)果是：A)?500/10?B)500/10C)50D)50[單選題]99.數(shù)據(jù)探索是指針對目標(biāo)可變、持續(xù)、多角度的搜索或分析任務(wù)，下列哪項不是其搜索過程的特點()。A)有選擇B)有策略C)有目標(biāo)D)反復(fù)進(jìn)行的[單選題]100.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的局部連接是指：在進(jìn)行圖像識別的時候，不需要對整個圖像進(jìn)行處理，只需要關(guān)注圖像中某些（）的區(qū)域。A)一般B)特殊C)連續(xù)D)重點[單選題]101.下列關(guān)于MapReduce說法不正確的是（）。A)MapReduce是一種計算框架B)MapReduce來源于Google的學(xué)術(shù)論文C)MapReduce程序只能用java語言編寫D)MapReduce隱藏了并行計算的細(xì)節(jié),方便使用[單選題]102.關(guān)于函數(shù)不正確的說法是__x001f______。A)函數(shù)可以實現(xiàn)代碼重用B)函數(shù)可以實現(xiàn)程序的模塊化C)函數(shù)參數(shù)調(diào)用只能按位置調(diào)用D)函數(shù)的調(diào)用簡化了程序的編寫[單選題]103.某系統(tǒng)用戶編號由10位阿拉伯?dāng)?shù)字組成的字符串表示,如?1089776285?、?0165843952?等,其首位允許為?0??，F(xiàn)有某用戶編號組成的列表list_A,需要對該列表中的每個編號進(jìn)行判斷,若編號是10位則不處理,若是9位則需要在最前面補0。請問下列哪項推導(dǎo)式能實現(xiàn)這項需求?A)?[?0?+siflen(s)<10elsesforsinlist_A]B)[?0?+siflen(s)!=10elsesforsinlist_A]C)[?0?+siflen(s)=9elsesforsinlist_A]D)[0+siflen(s)<10elsesforsinlist_A][單選題]104.模糊集合，是采用（）A)序偶表示法B)向量表示法C)ZadehD)集合表示法[單選題]105.決策樹中的葉結(jié)點對應(yīng)于（）。A)屬性B)樣本C)決策結(jié)果D)標(biāo)簽值[單選題]106.給定一個長度為〃的不完整單詞序列，我們希望預(yù)測下一個字母是什么。比如輸入是predictio（9個字母組成）,希望預(yù)測第十個字母是什么。（）適用于解決這個工作。A)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C)受限波爾茲曼機D)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[單選題]107.數(shù)據(jù)管理以()活動為基礎(chǔ)。A)數(shù)據(jù)分析B)數(shù)據(jù)處理C)數(shù)據(jù)預(yù)處理D)數(shù)據(jù)可視化[單選題]108.感知器在空間中可以展現(xiàn)為?A)線B)平面C)超平面D)點[單選題]109.（）是人工智能發(fā)展的硬道理，沒有它的人工智能是沒有用的。A)數(shù)據(jù)B)應(yīng)用C)邏輯D)算法[單選題]110.福建公司人工智能平臺樣本庫新增數(shù)據(jù)集功能在哪一模塊下？A)數(shù)據(jù)中心B)標(biāo)注中心C)數(shù)據(jù)預(yù)處理D)應(yīng)用中心[單選題]111.傳感器中直接感受被測量的部分是()。A)轉(zhuǎn)換元件B)敏感元件C)轉(zhuǎn)換電路D)調(diào)理電路[單選題]112.SLIC算法的主要目的是（）。A)目標(biāo)識別B)前景和背景分離C)超像素提取D)語義分割[單選題]113.隨著集成中個體分類器（相互獨立）數(shù)目T的增大，集成的錯誤率將呈(___)_下降，最終趨向于零A)指數(shù)級B)對數(shù)級C)線性級D)平方級[單選題]114.AI這個英文縮寫的全稱是A)AutomaticIntelligenceB)ArtificalIntelligenceC)AutomaticeInformationD)ArtificalInformation[單選題]115.（）算法是決策樹學(xué)習(xí)的基本算法，其他多數(shù)決策樹學(xué)習(xí)方法都是它的變體A)Find-S算法B)KNN算法C)概念算法D)ID3算法[單選題]116.Apriori算法的核心思想是（）。A)通過頻繁項集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘候選集B)通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集C)數(shù)據(jù)集中包含該項集的數(shù)據(jù)所占數(shù)據(jù)集的比例，度量一個集合在原始數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率D)若某條規(guī)則不滿足最小置信度要求，則該規(guī)則的所有子集也不滿足最小置信度要求[單選題]117.Map階段的輸入是以()形式的行數(shù)據(jù)。A)字符B)鏈表C)行列式D)鍵值對[單選題]118.（）常做為CNN網(wǎng)絡(luò)的最后一層。A)卷積層B)池化層C)全連接層D)歸一化層[單選題]119.命題?老張是一個教師?中的Teacher（Zhang）是一個（）A)一元謂詞B)二元謂詞C)三元謂詞D)多元謂詞[單選題]120.進(jìn)行主成分分析的前提條件是各變量間（）。A)高度相關(guān)B)低度相關(guān)C)相互獨立D)完全相關(guān)[單選題]121.電影()中，機器人最終脫離了人類社會，上演了?出埃及記?一幕。A)黑客帝國B)人工智能C)我,機器人D)她[單選題]122.85,0.90,則擬合效果較好的模型是()。A)甲B)乙C)丙D)效果一樣[單選題]123.深度優(yōu)先搜索和()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)寬度優(yōu)先搜索D)目的搜索[單選題]124.每次執(zhí)行系統(tǒng)查詢，數(shù)據(jù)結(jié)果產(chǎn)出時間不盡相同，確保運行穩(wěn)定性較簡單的方法是（）。A)設(shè)置元素等待B)設(shè)置延時C)獲取元素文本D)重新啟動瀏覽器[單選題]125.在下列人工神經(jīng)學(xué)習(xí)算法中，哪種是能夠根據(jù)期望的和實際的網(wǎng)絡(luò)輸出之間的差來調(diào)整神經(jīng)元之間連接的強度或權(quán)。（）A)有師學(xué)習(xí)B)無師學(xué)習(xí)C)強化學(xué)習(xí)D)都不是[單選題]126.下列不屬于多旋翼PID整定步驟的是()。A)穩(wěn)定橫滾（ROLL）和俯仰（PITCH）角速B)穩(wěn)定橫滾和俯仰角C)穩(wěn)定偏航角速度D)穩(wěn)定飛行速度[單選題]127.在輸出層不能使?以下哪種激活函數(shù)來分類圖像？A)sigmoidB)TanhC)ReLUD)If（x>5,1,0）[單選題]128.下列關(guān)于?分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)?的敘述中，正確的是()。A)分散在各結(jié)點的數(shù)據(jù)是不相關(guān)的B)用戶可以對遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問，但必須指明數(shù)據(jù)的存儲結(jié)點C)每一個結(jié)點是一個獨立的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，既能完成局部應(yīng)用，也支持全局應(yīng)用D)數(shù)據(jù)可以分散在不同結(jié)點，但需同一臺計算機完成數(shù)據(jù)處理[單選題]129.圖像的三原色，不包括A)紅色B)綠色C)藍(lán)色D)白色[單選題]130.依托人工智能平臺的哪個電力專有能力，實現(xiàn)輸電線路故障缺陷智能識別，提升電力巡檢工作效率？A)變電站智能監(jiān)控B)輸電線路巡檢圖像識別C)人員作業(yè)行為智能分析D)智慧客服[單選題]131.以下關(guān)于人工智能說法錯誤的是A)人工智能就是深度學(xué)習(xí)B)人工智能屬于機器學(xué)習(xí)的一個分支C)人工智能包含了深度學(xué)習(xí)D)強化學(xué)習(xí)屬于人工智能的一部分E)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)F)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)G)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)H)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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.在有監(jiān)督學(xué)習(xí)中，我們?nèi)绾问褂镁垲惙椒?？（）A)我們可以先創(chuàng)建聚類類別，然后在每個類別上用監(jiān)督學(xué)習(xí)分別進(jìn)行學(xué)習(xí)B)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(xué)習(xí)分別進(jìn)行學(xué)習(xí)C)在進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)之前，我們不能新建聚類類別D)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(jiān)督學(xué)習(xí)分別進(jìn)行學(xué)習(xí)[多選題]133.下列哪些是專門用于可視化時間空間數(shù)據(jù)的技術(shù)：()A)等高線圖B)餅圖C)曲面圖D)矢量場圖[多選題]134.在我們編寫B(tài)WD（業(yè)務(wù)流程梳理文檔）的時候，一般畫流程圖我們比較傾向于采用哪兩個層級的流程圖？A)L1B)L2C)L3D)L4[多選題]135.下面對count（），index(),find()方法描述錯誤的是（）A)count()方法用于統(tǒng)計字符串里某個字符出現(xiàn)的次數(shù)B)find()方法檢測字符串中是否包含子字符串str如果包含子字符串返回開始的索引值，否則會報一個異常C)index()方法檢測字符串中是否包含子字符串str，如果str不在返回-1D)以上都錯誤[多選題]136.下面對范數(shù)規(guī)則化描述，正確的是（）。A)L0是指向量中0的元素的個數(shù)B)L1范數(shù)是指向量中各個元素絕對值之和C)L2范數(shù)向量元素絕對值的平方和再開平方D)L0是指向量中非0的元素的個數(shù)[多選題]137.人臉識別過程中,人臉采集的影響因素包括()。A)圖像大小B)圖像分辨率C)光照環(huán)境D)采集角度[多選題]138.自然語言處理的應(yīng)用方向有（）等A)信息檢索B)文本抽取C)問答系統(tǒng)D)機器翻譯[多選題]139.不確定性類型按性質(zhì)可分哪些？A)隨機性B)模糊性C)不完全性D)不一致性[多選題]140.matplotlib中，subplots_adjust方法中的（）和（）參數(shù)分別控制圖片的寬度和高度百分比，以用作子圖間的間距。A)wspaceB)hspaceC)vspaceD)lspace[多選題]141.哪些是人工智能的應(yīng)用性領(lǐng)域？A)難題求解B)定理證明C)智能控制D)機器翻譯[多選題]142.關(guān)于現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)技術(shù)體系，說法正確的是（）0A)基礎(chǔ)設(shè)施提供數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)加工（DataB)數(shù)據(jù)流處理、統(tǒng)計工具、日志分析都屬于常用的開源工具C)數(shù)據(jù)資源代表的是生成數(shù)據(jù)的機構(gòu)D)數(shù)據(jù)源與App為數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)內(nèi)容[多選題]143.人工智能的三大學(xué)派是A)符號主義學(xué)派B)連接主義學(xué)派C)統(tǒng)計主義學(xué)派D)行為主義學(xué)派[多選題]144.下列有關(guān)Flume的描述正確的是（）。A)Flume具有一定的容錯性B)Flume使用Java編寫C)FlumeD)Flume是一個分布式的輕量級工具，適應(yīng)各種方式的數(shù)據(jù)收集[多選題]145.下列關(guān)于主成分分析的表述正確的有（)。A)主成分分析的目的是尋找少數(shù)幾個主成分代表原來的多個指標(biāo)；B)各主成分是原來指標(biāo)的線性函數(shù)C)所確定的幾個主成分之間是互不相關(guān)的；D)使用主成分分析方法的前提是原來的多個指標(biāo)之間是相關(guān)的[多選題]146.常見的圖像分割算法有（）A)基于區(qū)域的分割方法B)基于人工勾畫的分割方法C)基于邊緣的分割方法D)基于閾值的分割方法[多選題]147.下面可以表示為"電力營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)"字符串的是（）。A)?營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)?B)?*營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)?C)?*營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)*?D)?營銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)*?[多選題]148.推斷統(tǒng)計方法包括哪些內(nèi)容（）。A)采樣分布B)趨勢分析C)參數(shù)估計D)假設(shè)檢驗[多選題]149.小王編輯了一個流程，點擊頁面上的元素，手動能點擊，但是用阿里云RPA實現(xiàn)元素錄制后卻發(fā)現(xiàn)點擊不了，以下哪些是可能原因？A)元素沒有錄制B)關(guān)聯(lián)的頁面對象錯誤C)元素錄制錯誤D)頁面加載比較慢，元素還沒有加載出來[多選題]150.數(shù)據(jù)挖掘的實質(zhì)是知識發(fā)現(xiàn)的過程，總是我類說，知識發(fā)現(xiàn)分為（）3個步驟。A)數(shù)據(jù)預(yù)處理B)異常記錄C)規(guī)律尋找D)知識表示[多選題]151.對于3/2接線測控和電流及和功率計算，下列說法正確的是()。A)裝置正常運行狀態(tài)下，處于檢修狀態(tài)的電壓或電流采樣值正常參與和電流與和功率計算，和電流、和功率與處于檢修的合并單元的品質(zhì)保持一致B)裝置正常運行狀態(tài)下，處于檢修狀態(tài)的電壓或電流采樣值不參與和電流與和功率計算，和電流、和功率與非檢修合并單元的品質(zhì)保持一致C)裝置檢修狀態(tài)下，和電流及和功率正常計算，不考慮電壓與電流采樣值檢修狀態(tài)，電壓、電流、功率等電氣量置檢修品質(zhì)D)裝置檢修狀態(tài)下，當(dāng)電壓與電流采樣值為檢修狀態(tài)時，和電流及和功率才正常計算，電壓、電流、功率等電氣量置檢修品質(zhì)[多選題]152.從能力角度來講，人工智能是智能機器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的智能行為，如（）、感知、理解、通信、設(shè)計、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等思維活動。A)判斷B)推理C)證明D)識別[多選題]153.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括（）、（）、（）。A)輸入層B)卷積層C)隱含層D)輸出層[多選題]154.大數(shù)據(jù)有（）特征A)Volume(數(shù)據(jù)量大)B)Veriety(類型多)C)Value（價值密度低）D)Velocity(速度快)[多選題]155.人工智能歷經(jīng)兩波浪潮，此次人工智能風(fēng)潮再度崛起是因為（）A)大量數(shù)據(jù)變得可得B)CPU計算能力的提升C)GPU計算能力的提升D)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展[多選題]156.79,0.66,0.58,以下說法中正確的是（）。A)學(xué)習(xí)器A的性能優(yōu)于學(xué)習(xí)器B)學(xué)習(xí)器A的性能優(yōu)于學(xué)習(xí)器BC)學(xué)習(xí)器B的性能優(yōu)于學(xué)習(xí)器D)學(xué)習(xí)器C的性能優(yōu)于學(xué)習(xí)器B[多選題]157.支持向量機的求解通常是借助于凸優(yōu)化技術(shù)，針對線性核SVM來說，主要的求解提升效率方法為()。A)割平面法B)隨機梯度下降C)坐標(biāo)下降法D)快速采樣法[多選題]158.Bagging是一種允許重復(fù)多次使用同一種、、、的方法。A)模型B)訓(xùn)練算法C)約束D)目標(biāo)函數(shù)[多選題]159.選擇以下關(guān)于人工智能概念的正確表述（）A)人工智能旨在創(chuàng)造智能機器B)人工智能是研究和構(gòu)建在給定環(huán)境下表現(xiàn)良好的智能體程序C)人工智能將其定義為人類智能體的研究D)人工智能是為了開發(fā)一類計算機使之能夠完成通常由人類所能做的事[多選題]160.常見的聚類技術(shù)有（）A)分層聚類B)K平均值聚類C)兩步聚類D)Konhonennetwork[多選題]161.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可分為（）。A)并行網(wǎng)絡(luò)B)串行網(wǎng)絡(luò)C)前饋網(wǎng)絡(luò)D)反饋網(wǎng)絡(luò)[多選題]162.大數(shù)據(jù)的資產(chǎn)屬性體現(xiàn)在()。A)具有勞動增值B)涉及法律權(quán)屬C)具有財務(wù)價值D)涉及道德與倫理[多選題]163.那種機器學(xué)習(xí)算法不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注A)有監(jiān)督學(xué)習(xí)B)無監(jiān)督學(xué)習(xí)C)強化學(xué)習(xí)D)深度學(xué)習(xí)[多選題]164.哪些項屬于集成學(xué)習(xí)？A)KnnB)AdaboostC)隨機森林D)XGBoost[多選題]165.監(jiān)督學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)依據(jù)和數(shù)據(jù)來源分別為A)基于監(jiān)督信息B)基于評價C)一次性給定D)在序列中產(chǎn)生[多選題]166.下列跟人工智能場景相關(guān)的是（）。A)圖像識別B)人臉識別C)語音識別D)語義分析[多選題]167.屬于Boosting的擴展變體有哪些。A)AdaBoostB)隨機森林C)XGBoostD)GBDT[多選題]168.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，不同層具有不同的功能，可以起到降維作用的是以下哪一層?A)輸入層B)全連接層C)卷積層D)池化層[多選題]169.關(guān)于對數(shù)幾率回歸，以下說法正確的是（）A)對數(shù)幾率回歸是一種分類學(xué)習(xí)方法B)對數(shù)幾率回歸無需事先假設(shè)數(shù)據(jù)分布C)對數(shù)幾率回歸是可得到近似概率預(yù)測D)對數(shù)幾率回歸任意階可導(dǎo)的凸函數(shù)[多選題]170.下列關(guān)于特征的稀疏性說法，正確的是()。A)稀疏性指的是矩陣中有許多列與當(dāng)前學(xué)習(xí)任務(wù)無關(guān)B)稀疏樣本可減少學(xué)習(xí)任務(wù)的計算開銷C)學(xué)習(xí)任務(wù)難度可能有所降低D)稀疏矩陣沒有高效的存儲方法[多選題]171.福建公司人工智能平臺訓(xùn)練環(huán)境支持哪些建模方式？A)Notebook建模B)作業(yè)建模C)可視化建模D)自動化建模[多選題]172.深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，存在的主要問題難點有A)數(shù)據(jù)精度設(shè)置B)每層卷積核多少設(shè)置C)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)選取D)激活函數(shù)選取[多選題]173.python導(dǎo)入模塊的方式正確的是A)importmoB)frommoimport*C)importmoasmD)importmfrommo[多選題]174.在Python中，importdatetime，假設(shè)a=datetime.date(2017,3,22)，則（）語句可以把日期a加3天（即輸出結(jié)果為：2017-03-25）A)a=a+datetime.timedelta(3)B)a=a+datetime.timedelta(3,0,0)C)a=a+datetime.timedelta(0,0,3)D)a=replace(2017,3,25)[多選題]175.HUAWEIHiAI支持的機型有哪些?A)P30B)Mate20C)榮耀V20D)iPhone10[多選題]176.下列哪個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會發(fā)生權(quán)重共享？A)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B)GRUC)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D)LSTM[多選題]177.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)AutoEncoderD)矩陣奇異值分解SVDE)最小二乘法LeastSquares[多選題]178.決策數(shù)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[多選題]179.主成分分析(PCA)是迄今最常用的降維方法，它有許多名字，例如（）等A)線性代數(shù)中的散度矩陣奇異值分解(SVD)B)統(tǒng)計學(xué)中的因子分析(factoranalysis)C)信號處理中的離散Karhünen-Loève變換D)圖像分析中的Hotelling變換E)文本分析中的潛在語義分析(LSA)[多選題]180.決策樹剪枝的基本策略有（）。A)中剪枝B)前剪枝C)先剪枝D)后剪枝E)預(yù)剪枝第3部分：判斷題，共68題，請判斷題目是否正確。[判斷題]181.協(xié)同過濾分析用戶興趣,在用戶群中找到指定用戶的相似(興趣)用戶,綜合這些用戶對某一信息的評價,形成系統(tǒng)對該指定用戶對此信息的喜好程度預(yù)測,并將這些用戶喜歡的項推薦給有相似興趣的用戶A)正確B)錯誤[判斷題]182.假言推理(A?B)ùATAA)正確B)錯誤C)正確D)錯誤[判斷題]183.人類譯員一定會被機器所取代()A)正確B)錯誤[判斷題]184.Keras是一個單獨的框架。A)正確B)錯誤[判斷題]185.大數(shù)據(jù)的存儲方案通常對一份數(shù)據(jù)在不同節(jié)點上存儲多份副本，以提高系統(tǒng)容錯性。（）A)正確B)錯誤[判斷題]186.增加卷積核的大小對于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果是必要的。（）A)正確B)錯誤[判斷題]187.只能通過切片訪問列表中的元素，不能使用切片修改列表中的元素A)正確B)錯誤[判斷題]188.樸素貝葉斯算法常用于圖像識別（）A)正確B)錯誤[判斷題]189.分類規(guī)則的挖掘方法通常有機器學(xué)習(xí)法、貝葉斯法、人工機器學(xué)習(xí)法、粗糙集法和遺傳算法。（）A)正確B)錯誤[判斷題]190.智能電網(wǎng)調(diào)度控制系統(tǒng)進(jìn)程管理A服務(wù)器、工作站運行的進(jìn)程進(jìn)行監(jiān)視和管理,并能夠在畫面上進(jìn)行顯示。A)正確B)錯誤C)正確D)錯誤[判斷題]191.在GUI設(shè)計中，按鈕用來實現(xiàn)用戶在多個選項中的互斥選擇，在同一組內(nèi)多個選項中只能選擇一個，當(dāng)選擇發(fā)生變化之后，之前選中的選項自動失效。A)正確B)錯誤[判斷題]192.Glove可使用ngram、subword等細(xì)粒度信息A)正確B)錯誤[判斷題]193.對一個矩陣進(jìn)行奇異值分解，其奇異值矩陣一定是一個方陣且奇異值一直按從大到小的順序排列。A)正確B)錯誤[判斷題]194.可以通過?三步法?判斷一個業(yè)務(wù)場景是否適合RPA應(yīng)用：識別-評估-優(yōu)先級選擇。A)正確B)錯誤[判斷題]195.當(dāng)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入池化層(poolinglayer)時，變換的不變性會被保留A)正確B)錯誤[判斷題]196.Logisit回歸目標(biāo)函數(shù)是最小化后驗概率。A)正確B)錯誤[判斷題]197.TF-IDF是一種基于統(tǒng)計的計算方法，常用于評估在一個文檔集中一個詞對全部文檔的重要程度。A)正確B)錯誤[判斷題]198.大數(shù)據(jù)要跟?互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康?緊密地結(jié)合起來，國家明確的支持?互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療?、?互聯(lián)網(wǎng)+健康?所以在新的醫(yī)改背景下，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療跟大數(shù)據(jù)的結(jié)合將會取得更重要的發(fā)展A)正確B)錯誤[判斷題]199.從一個網(wǎng)頁跳轉(zhuǎn)到另一個已經(jīng)打開的網(wǎng)頁鏈接使用navigate()函數(shù)，是否正確A)正確B)錯誤[判斷題]200.深度學(xué)習(xí)無法從客觀數(shù)據(jù)達(dá)到主觀體驗()A)正確B)錯誤[判斷題]201.模型已知時強化學(xué)習(xí)任務(wù)能歸結(jié)為基于動態(tài)規(guī)劃的尋優(yōu)問題，涉及到泛化能力。A)正確B)錯誤[判斷題]202.人工智能技術(shù)層集成了某種或多種人工智能應(yīng)用場景，面向醫(yī)療、教育、交通、金融等不同領(lǐng)域的產(chǎn)品或方案A)正確B)錯誤[判斷題]203.學(xué)習(xí)既可能是自覺的、有意識的，也可能是不自覺的、無意識的。()A)正確B)錯誤[判斷題]204.現(xiàn)階段的自動駕駛已經(jīng)能夠到達(dá)第五級完全自動的標(biāo)準(zhǔn)了。()A)正確B)錯誤[判斷題]205.現(xiàn)有的知識圖譜構(gòu)建側(cè)重于揭示實體、實體之間的關(guān)系，這種語義網(wǎng)絡(luò)大多是靜態(tài)的、客觀的、明確的。隨著知識圖譜技術(shù)的深入應(yīng)用，對動態(tài)、主觀、隱形知識的需求將逐步擴大A)正確B)錯誤[判斷題]206.BP網(wǎng)絡(luò)是多層前饋網(wǎng)絡(luò)，Hopfield網(wǎng)絡(luò)是全互聯(lián)反饋網(wǎng)絡(luò)A)正確B)錯誤[判斷題]207.Dropout率和正則化有什么關(guān)系是Dropout率越高，正則化程度越低A)正確B)錯誤[判斷題]208.人工智能主要分為兩類，弱人工智能和強人工智能。()A)正確B)錯誤[判斷題]209.運算符/在Python2.x和Python3.x中具有相同的功能A)正確B)錯誤[判斷題]210.狀態(tài)空間可以用圖來描述。()A)正確B)錯誤[判斷題]211.基因遺傳算法的終止條件一般是適應(yīng)度數(shù)值小于0。()A)正確B)錯誤[判斷題]212.在漢語中，每個字就是一個詞素。()A)正確B)錯誤[判斷題]213.測控裝置的聯(lián)閉鎖信息應(yīng)通過站控MMS層傳輸。A)正確B)錯誤[判斷題]214.Python字典支持雙向索引。A)正確B)錯誤[判斷題]215.模型的具體化就是預(yù)測公式，公式可以產(chǎn)生與觀察值有相似結(jié)構(gòu)的輸出，這就是預(yù)測值A(chǔ))正確B)錯誤[判斷題]216.目前三維人臉識別算法有三種：第一種，基于圖像特征的方法；第二種，基于模型可變參數(shù)的方法；第三種，基于深度學(xué)習(xí)的算法。()A)正確B)錯誤[判斷題]217.數(shù)據(jù)科學(xué)流程的特殊性在于需要將科學(xué)家的3C精神融入業(yè)務(wù)流程之中。（）A)正確B)錯誤[判斷題]218.防火墻安全策略一旦設(shè)定,就不能再做任何改變。A)正確B)錯誤[判斷題]219.人臉?biāo)惴ǖ臏?zhǔn)確率并非越高越好，完全可以依據(jù)場景方的需要，吻合特定場合來設(shè)定。A)正確B)錯誤[判斷題]220.大數(shù)據(jù)的思維會把原來銷售的概念變成服務(wù)的概念。A)正確B)錯誤[判斷題]221.先驗原理可以表述為：如果一個項集是頻繁的，那包含它的所有項集也是頻繁的。A)正確B)錯誤[判斷題]222.群智能算法強調(diào)種群的進(jìn)化模型。()A)正確B)錯誤[判斷題]223.可以從最小化每個類簇的方差這一視角來解釋K_均值聚類結(jié)果，即每個簇類的質(zhì)心累加起來最小A)正確B)錯誤[判斷題]224.檢測一元正態(tài)分布中的離群點，屬于異常檢測中的基于密度的離群點檢測。()A)正確B)錯誤[判斷題]225.不確定性推理是建立在經(jīng)典邏輯基礎(chǔ)上的一種推理，它是對不確定性知識的運用和處理。A)正確B)錯誤[判斷題]226.數(shù)據(jù)化就是數(shù)字化，是相互等同的關(guān)系。A)正確B)錯誤[判斷題]227.靜態(tài)方法、類方法都可以被對象調(diào)用A)正確B)錯誤[判斷題]228.SVM支持向量機的原理是計算出一個超平面，從而使訓(xùn)練集中各個點與該超平面的平均距離達(dá)到最大A)正確B)錯誤[判斷題]229.根據(jù)經(jīng)驗對一個事物或現(xiàn)象為真的相信程度稱為可信度。A)正確B)錯誤[判斷題]230.HBase可以有列，可以沒有列簇。（）A)正確B)錯誤[判斷題]231.從已知事實出發(fā)，通過規(guī)則庫求得結(jié)論的產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式是反向推理。A)正確B)錯誤[判斷題]232.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法有:線性回歸模型、Logistics回歸模型、K-臨近算法、決策樹、隨機森林、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、EM算法、概率圖模型等。A)正確B)錯誤[判斷題]233.決策樹是一種采用測量不同特征值之間的距離方法進(jìn)行分類的算法。A)正確B)錯誤[判斷題]234.目前，技術(shù)整體處于多個駕駛輔助系統(tǒng)融合控制、可監(jiān)控路況并介入緊急情況（L向基本實現(xiàn)自動駕駛功能（L的轉(zhuǎn)變階段。A)正確B)錯誤[判斷題]235.哲學(xué)思維對于人工智能的重要性表現(xiàn)在,哲學(xué)所強調(diào)的批判性思維有助于認(rèn)清人工智能發(fā)展中的問題()A)正確B)錯誤[判斷題]236.語言的形成過程是自底而上的過程，語法規(guī)則并不是在語言誕生之前就預(yù)先設(shè)計出來的，而是在語言的進(jìn)化過程中不斷形成的。()A)正確B)錯誤[判斷題]237.在機器學(xué)習(xí)中，機器可以自行通過樣本總結(jié)規(guī)律，不需要人工干預(yù)，就可以總結(jié)規(guī)律的方向以及參數(shù)的維度。()A)正確B)錯誤[判斷題]238.基于人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)深度偽造將威脅網(wǎng)絡(luò)安全、社會安全和國家安全。A)正確B)錯誤[判斷題]239.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中正則化（regularization）的基本思想是在累積誤差函數(shù)中增加一個用于描述網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的部分A)正確B)錯誤[判斷題]240.通常采用在輸出張量邊界上填充0的方式，使得卷積核的中心可以從邊界上開始掃描，從而保持卷積操作輸入張量和輸出張量大小不變A)正確B)錯誤[判斷題]241.正則化是解決過擬合的方法之一（）A)正確B)錯誤[判斷題]242.RPA是零代碼操作的A)正確B)錯誤[判斷題]243.大數(shù)據(jù)的最顯著特征是數(shù)據(jù)價值密度高A)正確B)錯誤[判斷題]244.隨機森林的收斂性與Bagging相似，隨機森林的起始性能往往相對較好，隨著個體學(xué)習(xí)器數(shù)目的增加，隨機森林通常會收斂到更低的泛化誤差。A)正確B)錯誤[判斷題]245.在LogisticRegression中,如果同時加入L1和L2范數(shù)，可以做特征選擇,并在一定程度上防止過擬合A)正確B)錯誤[判斷題]246.人工智能AI概念最早1956年在達(dá)特茅斯會議上提出。()A)正確B)錯誤[判斷題]247.機械學(xué)習(xí)按照其學(xué)習(xí)方式來分類可分為3種主要類型：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)。()A)正確B)錯誤[判斷題]248.字典是python的基本數(shù)據(jù)類型之一,它由?鍵值對?組成,鍵不允許重復(fù)而值可以重復(fù)。A)正確B)錯誤第4部分：問答題，共7題，請在空白處填寫正確答案。[問答題]249.文本信息往往包含客觀事實和主觀情感，對于文本的情感分析主要是識別文章中的[問答題]250.Agent結(jié)構(gòu)接受傳感器的輸入,然后運行Agent程序,并把執(zhí)行的結(jié)果傳送到()進(jìn)行動作。[問答題]251.GPU擅長計算密集和易于并行的程序。A)TRUEB)FALSE[問答題]252.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用來模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，是一種使用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的（）。[問答題]253.從學(xué)科定位看，數(shù)據(jù)科學(xué)處于()、()和()三大領(lǐng)域的重疊之處。[問答題]254.如何理解模型的過擬合與欠擬合，以及如何解決？過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離)，分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值)；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù).k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開。其流程如下：(1)從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心；(2)根據(jù)每個聚類對象的均值(中心對象)，計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據(jù)最小距離重新對相應(yīng)對象進(jìn)行劃分；(3)重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象)；(4)循環(huán)(2)、(3)直到每個聚類不再發(fā)生變化為止(標(biāo)準(zhǔn)測量函數(shù)收斂)。8.簡單描述機器學(xué)習(xí)建模的整體流程就是常說的激活函數(shù))④池化層，下采樣⑤全連接層，增加模型非線性⑥BN層，緩解梯度彌散[問答題]255.轄域內(nèi)與量詞中同名的變元稱為約束變元,不同名的變元稱為()。[多選題]256.聚類算法常見的性能評估指標(biāo)有哪些？A)AdjustRandIndex衡量兩個序列相似性的算法。B)齊次性和完整性C)輪廓系數(shù)[多選題]257.機器學(xué)習(xí)的要素有哪些？A)一致性假設(shè)B)樣本空間劃分C)泛化能力[多選題]258.下列選項中，哪兩項是可以用于數(shù)據(jù)采集的技術(shù)A)FlumeB)HiveC)Kafka[多選題]259.假定你已經(jīng)搜集了10000行推特文本的數(shù)據(jù)，不過沒有任何信息?，F(xiàn)在你想要創(chuàng)建一個推特分類模型，好把每條推特分為三類：積極、消極、中性。通過把每個推特視為一個文檔，我們創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)化的文檔詞矩陣。關(guān)于文檔矩陣，以下哪項是正確的？A)從數(shù)據(jù)中移除停用詞（stopwords）將會影響數(shù)據(jù)的維度B)數(shù)據(jù)中詞的歸一化將會減少數(shù)據(jù)的維度C)轉(zhuǎn)化所有的小寫單詞將不會影響數(shù)據(jù)的維度[多選題]260.大規(guī)模關(guān)系分析場景下，以下哪個選項屬于海量關(guān)系處理的三高需求（）。A)對海量數(shù)據(jù)的高效關(guān)系發(fā)現(xiàn)需求B)對海量數(shù)據(jù)的高效共享需求C)對海量數(shù)據(jù)的高效存儲和訪問需求1.答案:B解析:2.答案:A解析:3.答案:B解析:4.答案:A解析:5.答案:A解析:像素個數(shù)100X100=10000,再乘以每個像素位數(shù)得總位數(shù)80000,壓縮后40000,所以壓縮比為2：l。6.答案:A解析:7.答案:D解析:8.答案:A解析:2017年，人工智能首入政府工作報告意味著其已經(jīng)上升至國家戰(zhàn)略高度。9.答案:A解析:10.答案:C解析:11.答案:C解析:12.答案:C解析:線性回歸的基本假設(shè)：（1）線性關(guān)系假設(shè)。（2）正態(tài)性假設(shè)，指回歸分析中的丫服從正態(tài)分布。（3）獨立性假設(shè)，包含兩個意思：①與某一個X對應(yīng)的一組丁和與另一個X對應(yīng)的一組丫之間沒有關(guān)系，彼此獨立；②誤差項獨立，不同的X所產(chǎn)生的誤差之間應(yīng)相互獨立，無自相關(guān)。（4）誤差等分散性假設(shè)：特定x水平的誤差，除了應(yīng)呈隨機化的常態(tài)分13.答案:A解析:14.答案:A解析:15.答案:D解析:hidden不是激活函數(shù)。16.答案:C解析:從未來看，人們對人工智能的定位絕不僅僅只是用來解決狹窄的、特定領(lǐng)域的某個簡單具體的小任務(wù)，而是真正像人類一樣，能同時解決不同領(lǐng)域、不同類型的問題，進(jìn)行判斷和決策，也就是所謂的通用型人工智能。17.答案:A解析:常見的機器學(xué)習(xí)模型正則化方法包含數(shù)據(jù)增強、模型集成、引入?yún)?shù)范數(shù)懲罰項18.答案:A解析:19.答案:C解析:20.答案:A解析:21.答案:B解析:22.答案:C解析:23.答案:D解析:24.答案:C解析:25.答案:B解析:26.答案:B解析:27.答案:C解析:在CNN中，梯度下降法的作用是求函數(shù)最小值。28.答案:D解析:29.答案:A解析:30.答案:D解析:31.答案:B解析:C4.5在分類過程中使用的信息增益率32.答案:C解析:33.答案:A解析:34.答案:C解析:35.答案:C解析:36.答案:A解析:如果在這樣的數(shù)據(jù)中你擬合深度為4的決策樹，這意味著其更有可能與數(shù)據(jù)欠擬合。因此，在欠擬合的情況下，你將獲得高偏差和低方差37.答案:A解析:38.答案:D解析:39.答案:A解析:40.答案:C解析:41.答案:A解析:42.答案:A解析:43.答案:B解析:44.答案:C解析:不同訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的最優(yōu)層數(shù)不同，并非層數(shù)越深效果越好，訓(xùn)練時間除了與層數(shù)有關(guān)以外，batchsize大小、學(xué)習(xí)率、衰減方式等都有很大影響，神經(jīng)元的數(shù)量并不一定與層數(shù)正相關(guān)45.答案:C解析:46.答案:C解析:47.答案:A解析:48.答案:C解析:49.答案:C解析:50.答案:A解析:51.答案:A解析:學(xué)習(xí)器擬合程度不夠強時，及欠擬合，此時是偏差主導(dǎo)了泛化錯誤率。52.答案:D解析:53.答案:A解析:54.答案:D解析:55.答案:B解析:56.答案:B解析:57.答案:A解析:58.答案:A解析:知識圖譜是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由節(jié)點和邊組成，每個節(jié)點表示一個?實體?，每條邊為實體與實體之間的?關(guān)系?。59.答案:A解析:艾倫·麥席森·圖靈（AlanMathisonTuring，1912年6月23日-1954年6月7日），生于英國倫敦，畢業(yè)于劍橋大學(xué)國王學(xué)院和美國普林斯頓大學(xué)，英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家，被稱為計算機科學(xué)之父，人工智能之父。60.答案:B解析:61.答案:A解析:62.答案:A解析:二十世紀(jì)五十年代后期初，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的?連接主義?開始出現(xiàn)，代表性工作有感知機和Adaline。63.答案:C解析:減少樹的深度，相當(dāng)于加入了一個正則化項，可以降低模型復(fù)雜度。64.答案:C解析:65.答案:A解析:66.答案:C解析:67.答案:D解析:邊緣檢測算法是標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點，不屬于區(qū)域算法發(fā)范疇。68.答案:B解析:69.答案:A解析:70.答案:B解析:71.答案:D解析:72.答案:A解析:73.答案:D解析:74.答案:C解析:75.答案:C解析:Bagging中基學(xué)習(xí)器的多樣性僅來自樣本擾動（自助采樣），隨機森林中基學(xué)習(xí)器的多樣性不僅來自樣本擾動，還來自屬性擾動。76.答案:D解析:77.答案:D解析:78.答案:C解析:79.答案:B解析:關(guān)于wordembedding下列敘述正確的是①.向量維數(shù)較低②.向量之間有更強的相關(guān)關(guān)系③.向量不再是稀疏的80.答案:C解析:81.答案:C解析:數(shù)據(jù)加工(DataWrangling或DataMunging)的本質(zhì)是將低層次數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高層次數(shù)據(jù)的過程。從加工程度看，數(shù)據(jù)可以分為零次、一次、二次、三次數(shù)據(jù)。82.答案:A解析:83.答案:C解析:mAP表示算法處理每張照片時間。84.答案:D解析:數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)源的前提條件是數(shù)據(jù)需要具備規(guī)律性、周期性等特征，個人電腦中用于備忘的日記一般不具備規(guī)律性。85.答案:C解析:86.答案:C解析:87.答案:D解析:88.答案:D解析:89.答案:B解析:90.答案:B解析:91.答案:B解析:方差反映的是模型每一次輸出結(jié)果與模型輸出期望之間的誤差，即模型的穩(wěn)定性。反應(yīng)預(yù)測的波動情況。92.答案:A解析:93.答案:C解析:94.答案:D解析:95.答案:D解析:96.答案:C解析:97.答案:D解析:98.答案:D解析:99.答案:C解析:數(shù)據(jù)探索是指針對目標(biāo)可變、持續(xù)、多角度的搜索或分析任務(wù)，其搜索過程是有選擇、有策略和反復(fù)進(jìn)行的。100.答案:B解析:101.答案:C解析:MapReduce程序可用多種語言編寫，如Ruby、python、Java等。102.答案:C解析:103.答案:A解析:104.答案:A解析:105.答案:C解析:106.答案:A解析:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有記憶性、參數(shù)共享并且圖靈完備，因此在對序列的非線性特征進(jìn)行學(xué)習(xí)時具有一定優(yōu)勢。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理（NaturalLanguagePr。cessing,NLP）,例如語音識別、語言建模、機器翻譯等領(lǐng)域有應(yīng)用，也被用于各類時間序列預(yù)報。107.答案:C解析:108.答案:C解析:109.答案:B解析:110.答案:A解析:111.答案:B解析:112.答案:C解析:SLIC是基于K-means算法的生成超像素新方法，SLIC是在超像素中心周圍的區(qū)域2SX2S中進(jìn)行類似像素的搜索。113.答案:C解析:114.答案:B解析:115.答案:D解析:116.答案:B解析:Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。117.答案:D解析:118.答案:C解析:全連接層常做為CNN網(wǎng)絡(luò)的最后一層。119.答案:A解析:120.答案:B解析:121.答案:C解析:122.答案:C解析:R2的取值為0?1,越靠近1,擬合效果越好。123.答案:C解析:124.答案:A解析:125.答案:A解析:126.答案:D解析:127.答案:C解析:ReLU在0到?限的范圍內(nèi)提供連續(xù)輸出。但是在輸出層中，我們需要?個有限范圍的值128.答案:C解析:129.答案:D解析:130.答案:B解析:131.答案:A解析:132.答案:AB解析:133.答案:ACD解析:134.答案:CD解析:135.答案:BC解析:136.答案:BCD解析:137.答案:ABCD解析:138.答案:ABCD解析:主要應(yīng)用139.答案:ABCD解析:140.答案:AB解析:141.答案:ABCD解析:142.答案:ABCD解析:Speechpad的聯(lián)合創(chuàng)始人DaveFeinleib于2012年發(fā)布大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)全景圖（BigDataLandscape),首次較為全面地刻畫了當(dāng)時快速發(fā)展中的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系。后來，該圖及其畫法成為大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的重要分析工具，得到廣泛地應(yīng)用和不斷地更新。MattTurck等組織繪制了2017大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)全景圖(BigDataLandscape2017)0從2017大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)全景圖看，現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系主要類型包括數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)源與App、開源工具、跨平臺基礎(chǔ)設(shè)施和分析工具、行業(yè)應(yīng)用、企業(yè)應(yīng)用、基礎(chǔ)設(shè)施和分析工具。143.答案:ABD解析:人工智能主要分三大學(xué)派，分別是符號主義學(xué)派、連接主義學(xué)派和行為主義學(xué)派144.答案:ABD解析:145.答案:ABCD解析:146.答案:ACD解析:人工勾畫太過耗時，并不能作為常見的圖