第二屆“強(qiáng)國杯”技術(shù)技能大賽（“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能賽項(xiàng)）考試題庫（含答案）

項(xiàng))考試題庫(含答案)B、體態(tài)D、腦電圖D、人類基因編輯和太空探索C、交叉驗(yàn)證評估模型性能9.對于被遮擋的目標(biāo)，標(biāo)注框應(yīng)該如何選擇?A、只需要標(biāo)注圖像中完整的目標(biāo)即可B、不需要標(biāo)注被遮擋的目標(biāo)C、應(yīng)該標(biāo)注被遮擋的目標(biāo)，矩形框只需要包含看得見的部分D、應(yīng)該標(biāo)注被遮擋的目標(biāo)，矩形框應(yīng)該包含整個(gè)目標(biāo)B、假正類11.人工智能分類算法測試常見的評價(jià)指標(biāo)不包括()。A、運(yùn)行時(shí)間B、從其他渠道補(bǔ)全C、刪除該字段D、以上選項(xiàng)都正確16.類腦計(jì)算的一個(gè)重要特征是：A、只能處理數(shù)值數(shù)據(jù)B、必須依賴云計(jì)算C、具有自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力D、無法處理自然語言17.當(dāng)過分強(qiáng)調(diào)模型與訓(xùn)練集的符合程度時(shí)，模型可能會對未知的測試集中新樣本的預(yù)測能力降低，導(dǎo)致模型的泛化能力下降，即造成雖然訓(xùn)練誤差相對較低但測試誤差高的現(xiàn)象.這種稱為()現(xiàn)象。A、適度擬合D、不飽和擬合18.在結(jié)果評估中，采用哪些方法來評估所采集的數(shù)據(jù)?A、實(shí)時(shí)指標(biāo)和分析報(bào)表B、機(jī)器學(xué)習(xí)模型C、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型20.假設(shè)已創(chuàng)建了Keras的序列模型并添加了相應(yīng)的 A、圓形add(tf.keras.Iayers.Conv2D(16,kernel_size=(2,2),activa D、葉節(jié)點(diǎn)C、簡單帶過A、二分類42.量子系統(tǒng)之間存在一種特殊的關(guān)聯(lián)關(guān)系，改變一個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)會立即影響另A、量子隧道效應(yīng)B、量子態(tài)C、量子糾纏43.演示法要求講師做好以下哪個(gè)準(zhǔn)備工作?A、讓每個(gè)受訓(xùn)者試一試B、準(zhǔn)備好所有用具并擱置整齊C、對每個(gè)受訓(xùn)者的試做給予立即的反饋D、Cos函數(shù)48.哪種審核是指用戶對圖像或視頻的主觀感受?A、主觀審核C、客戶審核49.目標(biāo)檢測任務(wù)需要標(biāo)注出哪些信息?A、目標(biāo)物體的大小B、目標(biāo)物體的位置和類別C、目標(biāo)物體的顏色和形狀D、目標(biāo)物體的運(yùn)動軌跡50.針對Tensorflow中Keras序列模型model,pile函數(shù)中用于指定損失函數(shù)的參數(shù)為()。A、lossA、通用對話庫B、通用本體庫52.日常的文本類數(shù)據(jù)通常包括哪些內(nèi)容?A、整篇文檔、句子、圖形B、單詞、句子、文本段落、整篇文檔C、數(shù)字、句子、文本段落、整篇文檔D、單詞、句子、數(shù)字、整篇文檔53.目前中文票據(jù)OCR識別中的文本檢測算法常用的是()和EAST。54.支持向量機(jī)在決策邊界上使用哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行決策?A、所有數(shù)據(jù)點(diǎn)B、隨機(jī)選擇的數(shù)據(jù)點(diǎn)A、一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B、一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法C、一種增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法59.在語音類數(shù)據(jù)處理中，為了保證語音質(zhì)量，需要對語段進(jìn)行正確準(zhǔn)確的截取。這是因?yàn)檎Z段截取的正確性與以下哪個(gè)方面有關(guān)?A、語音的音量、音調(diào)、語速等B、語音的清晰度、無噪音等C、語音的語境、語法、語義等D、語音的語種、方言、發(fā)音特點(diǎn)等A、人臉識別B、聊天機(jī)器人C、圖像識別D、工業(yè)控制61.以下哪個(gè)深度學(xué)習(xí)框架被設(shè)計(jì)用于構(gòu)建和訓(xùn)練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)?A、TensorFlowB、化學(xué)69.為滿足業(yè)務(wù)指標(biāo)需求，對文本類數(shù)據(jù)進(jìn)行哪些方面審核?A、僅審核業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的質(zhì)量B、僅審核業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)量C、僅審核業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是否滿足業(yè)務(wù)指標(biāo)需求D、以上都要審核70.講授法缺點(diǎn)中不包括以下哪種?A、學(xué)習(xí)效果易受培訓(xùn)師講授的水平影響B(tài)、講授內(nèi)容具有強(qiáng)制性D、受訓(xùn)者之間不能討論，不利于促進(jìn)理解71.虛擬現(xiàn)實(shí)是一種模擬的體驗(yàn)技術(shù)，下列哪個(gè)選項(xiàng)描述了虛擬現(xiàn)實(shí)的主要特點(diǎn)?A、現(xiàn)實(shí)感強(qiáng)，用戶可以與虛擬環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)互動B、只提供視覺上的模擬，沒有其他感官參與C、只適用于娛樂領(lǐng)域，沒有其他實(shí)際應(yīng)用72.小明同學(xué)將報(bào)紙中的一篇文章掃描成圖像，為識別圖像中的文字并形成文本文檔.那么他電腦中必須安裝的軟件是()D、OCR軟件C、0到100之間D、1到10之間77.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，如果輸入是4x4的矩陣，采用窗口大小為2x2的最大池化層78.激活函數(shù)()可將實(shí)數(shù)范圍的自變量值映射到0~1之間的輸出值，并且輸出值的總和是1,其輸出解釋為“概率”。80.何為視覺畸變?A、任何視覺上與真實(shí)情況不同的變形或失真B、圖像的亮度、飽和度C、圖像的模糊程度D、視覺檢測的錯(cuò)誤率A、文本類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)量比較少，采集難度較低。B、文本類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采集比較容易。C、文本類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分布廣泛、來源多樣，采集比較方便。D、文本類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)難以采集。82.人工智能訓(xùn)練師是指使用智能訓(xùn)練軟件，在人工智能產(chǎn)品實(shí)際使用過程中進(jìn)行()、()、()、()及其他輔助作業(yè)的人員。A、數(shù)據(jù)集管理B、算法參數(shù)設(shè)置C、人機(jī)交互設(shè)計(jì)D、性能測試跟蹤83.在數(shù)據(jù)分析和建模過程中，數(shù)據(jù)規(guī)范化的主要目的是：A、提高數(shù)據(jù)的安全性B、降低數(shù)據(jù)存儲成本C、提高數(shù)據(jù)的一致性和可比性B、假正類D、假負(fù)類A、圖像載入、圖像分析B、圖像掃描、圖像分割C、文本檢測、文本識別D、文本掃描、文本分割A(yù)、更精確評判圖像質(zhì)量B、更易計(jì)算A、創(chuàng)建數(shù)據(jù)集D、標(biāo)簽組D、在與其他數(shù)據(jù)合成后94.常用的培訓(xùn)方法不包括以下哪個(gè)?C、咨詢法95.主成分分析中主成分的個(gè)數(shù)通常()原始數(shù)據(jù)的維度。C、不小于96.在復(fù)雜綜合業(yè)務(wù)流程優(yōu)化中，下列哪項(xiàng)是確定的優(yōu)化目標(biāo)?D、降低質(zhì)量97.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于解決()、()、()、()等問題。98.人工智能訓(xùn)練流程通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型設(shè)計(jì)、確定評估指標(biāo)、(腦與設(shè)備的信息交換。常用于輔助、增強(qiáng)、修復(fù)人體的感B、行業(yè)協(xié)會add(tf.keras.Iayers.Conv2D(32,kernel_size=(3,3),activa2111.PSNR是評價(jià)什么的數(shù)值評估指標(biāo)?B、圖像分辨率D、圖像顏色112.人工智能主要的應(yīng)用領(lǐng)域包括()、()、()、()等。A、自然語言處理B、機(jī)器人自動控制C、語音識別與合成D、計(jì)算機(jī)視覺113.對于視覺類數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量規(guī)范，以下描述哪個(gè)是不正確的?A、標(biāo)注像素點(diǎn)越接近標(biāo)注物的邊緣像素，標(biāo)B、標(biāo)注像素點(diǎn)越接近標(biāo)注物的邊緣像素，標(biāo)注質(zhì)量就越低C、視覺類數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量好壞主要取決于像素點(diǎn)的判定準(zhǔn)確性。D、視覺類數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量的好壞與標(biāo)注時(shí)間無關(guān)114.評估人工智能系統(tǒng)時(shí)，下列哪個(gè)因素可以衡量系統(tǒng)的可靠性和魯棒性?A、系統(tǒng)的安全性B、系統(tǒng)的用戶友好性C、系統(tǒng)的社會影響125.針對Tensorflow(tf對象)中Keras序列模型，處理圖像數(shù)據(jù)的卷積函數(shù)通常為(o oA、tf.keras.layers.ConA、數(shù)據(jù)去重C、3D打印技術(shù)致的?133.矩形框標(biāo)注是一種什么樣的標(biāo)注方式?A、對目標(biāo)對象進(jìn)行目標(biāo)檢測框標(biāo)注的簡單處理方式B、將圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出所需部分C、用一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽標(biāo)注目標(biāo)的屬性134.對于關(guān)系標(biāo)注，以下描述哪項(xiàng)是不正確B、實(shí)體名稱不能和關(guān)系類型、屬性名稱重復(fù)C、關(guān)系類型名稱不能和實(shí)體名稱相同D、關(guān)系類型名稱應(yīng)該包含語義135.文本類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集的來源有哪些?A、只能來自網(wǎng)絡(luò)。B、只能來自軟件平臺。D、可以來自網(wǎng)絡(luò)、軟件平臺、文章，來源比較廣泛。136.語音識別模塊涉及的語言模型一般包括(和RNN。137.文本類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集與分析的重要目的是什么?A、用于判斷文本數(shù)據(jù)的收益情況。B、用于計(jì)算產(chǎn)品銷售情況C、用于提供營銷方案和改進(jìn)產(chǎn)品。D、只用于抓取和存儲數(shù)據(jù)。138.訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型需要進(jìn)行()。C、模型加載139.視覺類數(shù)據(jù)審核包括哪兩大類?A、主觀審核和客戶審核B、內(nèi)部審核和外部審核C、質(zhì)量審核和內(nèi)容審核D、主觀審核和客觀審核140.以()為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)出現(xiàn)后，智能客服機(jī)器人能夠通過與用戶互動和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘自動進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷積累新知識，完善知識庫。A、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、無監(jiān)督學(xué)習(xí)141.智能客服機(jī)器人的工作原理主要包括四個(gè)部分：知識庫構(gòu)建、語義理解、()和機(jī)器人深度學(xué)習(xí)。A、用戶問題收集B、知識庫選擇C、知識點(diǎn)匹配142.具有音頻畸變的語音類數(shù)據(jù)該如何處理?B、預(yù)處理算法143.Excel數(shù)據(jù)處理支持以下哪種格式的數(shù)據(jù)?B、數(shù)值數(shù)據(jù)D、以上選項(xiàng)都正確144.在人工智能訓(xùn)練的模型設(shè)計(jì)階段，根據(jù)人工智能主流算法框架和任務(wù)目標(biāo)選擇最優(yōu)的、()的模型。A、訓(xùn)練時(shí)間最短的B、訓(xùn)練規(guī)模最小的C、訓(xùn)練成本最低的D、與任務(wù)匹配的145.智能客服機(jī)器人的工作原理主要包括四個(gè)部分：()、語義理解、問答匹配和機(jī)器人深度學(xué)習(xí)。A、知識庫構(gòu)建B、知識庫選擇C、知識點(diǎn)匹配146.在數(shù)據(jù)標(biāo)注流程中，如何幫助指導(dǎo)對象設(shè)定標(biāo)注目標(biāo)?A、介紹標(biāo)注工具和標(biāo)注技巧D、制定戰(zhàn)略目標(biāo)A、圖像壓縮算法B、圖像處理技術(shù)C、圖像相似度評價(jià)指標(biāo)D、條紋識別算法155.在編寫算法測試方案時(shí)，需要確認(rèn)哪些信息?A、算法測試場景信息B、各場景測試數(shù)據(jù)需求量C、算法測試評價(jià)指標(biāo)及計(jì)算公式D、所有選項(xiàng)都正確156.針對Tensorflow中Keras序列模型model,model.fit方法的參數(shù)validationsplit=0.2表示)。A、全部樣本中訓(xùn)練樣本的比例為20%B、全部樣本中測試樣本的比例為20%C、訓(xùn)練樣本用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的比例為20%D、測試樣本用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的比例為20%157.業(yè)務(wù)優(yōu)化流程中的最后一步是什么?刻。A、tf.keras.Sequentia量級低的特征值的作用.為使特征值的量級統(tǒng)一.聚類前需進(jìn)行的操作是()_ B、標(biāo)準(zhǔn)化D、上述三者之一均可165.以下哪種異常情況可能導(dǎo)致一段語音被判定為無效語音?A、語音中含有短暫的靜音B、說話人的聲音清晰可辨C、語音音量較小D、語音存在切音、吞音、丟幀、噴麥、重音等異常166.人工智能培訓(xùn)師在知識與技能方面，除了應(yīng)該有深入的人工智能知識、具備熟練的技術(shù)操作能力之外，還需要有具備()。A、企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)能力B、行業(yè)領(lǐng)域知識D、人事管理能力167.設(shè)有以下代碼：ImporttensorflowastfModel=add(tf.keras.Iayers.Conv2D(16,kernel_size=(2,2),activutshape=(28.28.1)))則添加的卷積層中輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為()。16168.在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)將數(shù)據(jù)集中某一列數(shù)值特征的值縮放到0-1區(qū)間內(nèi)，屬于 B、在真實(shí)世界上疊加虛擬內(nèi)容B、Al模型訓(xùn)練A、案例分析法B、隱藏層C、輸出層A、識別瓶頸和問題A、準(zhǔn)確率D、PCA降維181.演示法在培訓(xùn)中發(fā)揮的作用不包括哪種A、可利用多種感官B、可加深對所學(xué)內(nèi)容的印象C、容易激發(fā)受訓(xùn)者的學(xué)習(xí)興趣D、可訓(xùn)練體能儀容和言談舉止182.算法測試報(bào)告中的算法性能測試和結(jié)果分析可以包括哪些內(nèi)容?A、算法的輸入和輸出、測試用例和測試結(jié)果、算法的正確性和魯棒性B、算法的運(yùn)行時(shí)間、內(nèi)存占用、并行化能力C、算法的背景和發(fā)展歷程、算法的特點(diǎn)和優(yōu)勢、算法的使用方法D、數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、測試任務(wù)和測試時(shí)間184.點(diǎn)云配準(zhǔn)的經(jīng)典應(yīng)用是什么?188.Transformer模型是2017年由()提出的模型。D、蘋果公司189.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含()、池化層和全連接層。190.通過改變測試集對算法進(jìn)行測試的目的是什么?A、查看算法是否達(dá)到期望輸出B、提高算法的運(yùn)行速度191.在支持多點(diǎn)觸控的屏幕用手指觸摸或移動作為輸入，屬于人機(jī)交互的()C、觸屏交互192.用于語義分析問題的文本類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行怎樣的預(yù)處理?A、需要進(jìn)行標(biāo)注分詞、句法判別等操作。B、需要進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲操作。C、需要進(jìn)行文本統(tǒng)計(jì)分析操作。D、不需要進(jìn)行預(yù)處理。193.智能客服機(jī)器人中客戶的提問和問題庫問題，都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通常可用)算法將非結(jié)構(gòu)化的客戶提問和問題庫問題用結(jié)構(gòu)化的向量表示出來。194.決策樹的葉節(jié)點(diǎn)包含()。B、特征屬性測試D、判斷的過程C、需求分析人員D、系統(tǒng)測試人員199.在人工智能算法測試中，以下哪項(xiàng)不是改變測試集時(shí)常用的操作?A、輸入與訓(xùn)練時(shí)一樣的數(shù)據(jù)B、輸入與訓(xùn)練時(shí)完全不同的數(shù)據(jù)C、輸入測試時(shí)的隨機(jī)數(shù)據(jù)D、輸入訓(xùn)練時(shí)的邊界值200.在視覺類數(shù)據(jù)清洗規(guī)范中，哪些圖像需要被去除?B、難以處理的圖像C、清晰度低的圖像201.Python開發(fā)環(huán)境中安裝paddlepaddle開發(fā)包的命令是()。A、installpaddlepadd 202.屬于主流的語音識別框架的是 206.人工與智能的視覺交互方式不包括 A、情感識別B、手勢識別C、表情識別D、姿態(tài)識別207.目前國標(biāo)碼中收錄的一級字庫最常用漢字的數(shù)量為()_oB、一千多個(gè)C、三千多個(gè)208.以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注描述不正確的是哪一項(xiàng)?A、數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則不能改變B、數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則需要一致C、數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則需要不斷完善D、數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)則需要符合項(xiàng)目需求209.當(dāng)智能客服機(jī)器人收到用戶提出的問題后，通過自然語言處理技術(shù)和算法模型理解用戶表達(dá)的含義.然后在()中找出與該問題匹配的答案并將其發(fā)送A、知識庫B、語料庫210.智能客服機(jī)器人能通過識別理解用戶意圖，將客戶的需求進(jìn)行合理分類、傳遞.從中)尋求答案并回答客戶。A、數(shù)據(jù)庫B、知識庫211.人工智能訓(xùn)練師需要具備哪種能力?A、優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力B、高超的算法創(chuàng)新能力C、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析能力D、良好的審美眼光212.下列哪種情況可能導(dǎo)致一段語音被判定為無效語音?A、說話人的聲音太大B、語音中含有噪聲C、說話人的聲音極小而無法聽清語音內(nèi)容D、說話人說話速度過慢213.在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集中，需要關(guān)注哪些指標(biāo)來推斷結(jié)果?A、數(shù)據(jù)采集頻率及采集周期B、數(shù)據(jù)分析的方法及工具C、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)表現(xiàn)情況D、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的總量及類型214.數(shù)據(jù)處理過程中可能出現(xiàn)哪些問題?A、數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化問題B、數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化問題C、數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)收集問題D、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)時(shí)效性問題215.針對Tensorflow中Keras序列模型model,model.fit方法的參數(shù)()__可指定訓(xùn)練樣本用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的比例。216.什么是數(shù)據(jù)規(guī)范化?A、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一定的分布形式C、是否適宜觀看219.VBA是什么類型的宏語言?A、C語言宏語言C、VisualBasic宏語言D、Python宏語言223.針對Tensorflow(tf對象)中Keras序列模型model,關(guān)于語句model.add(tB、該語句會以0.25的概率隨機(jī)關(guān)閉上一層的一小部分神經(jīng)元225.以下不支持AI在線開發(fā)功能的平臺是()。C、華為云D、阿里云AI平臺C、反饋門234.以下哪個(gè)工具可以幫助可視化整個(gè)業(yè)務(wù)流程?A、數(shù)據(jù)分析工具B、控制圖D、帕累托圖235.PyTorch最初由哪個(gè)公司開發(fā)?C、Meta(原臉書)236.關(guān)于模型評估，以下哪個(gè)描述是正確的?A、查看模型評估結(jié)果時(shí)，精確率和召回率都必須達(dá)到最優(yōu)值。B、更希望減少誤識別的時(shí)候，更需要關(guān)注精確率指標(biāo)C、更希望減少誤識別的時(shí)候，更需要關(guān)注召回率指標(biāo)D、更希望減少漏識別，更需要關(guān)注精確率指標(biāo)237.當(dāng)外部經(jīng)營環(huán)境處于劇烈波動時(shí)，企業(yè)更傾向于采用哪種方法進(jìn)行業(yè)務(wù)流程優(yōu)化?A、智能系統(tǒng)改造法B、全新設(shè)計(jì)法C、冗余消除法239.下列哪個(gè)不屬于智能交互業(yè)務(wù)的應(yīng)用?A、智能客服C、社交軟件D、智能空調(diào)240.MindSpore是由哪家公司開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架?241.審核工作可以由以下哪些方式完成?A、人工、軟件、平臺B、人工、物聯(lián)網(wǎng)、軟件C、軟件、平臺、機(jī)器學(xué)習(xí)D、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)242.在scikit-learn中，以下哪個(gè)方法用于主成分分析降維?243.視覺類數(shù)據(jù)以什么方式存儲?244.智能客服機(jī)器人的語義理解部分，其技術(shù)要點(diǎn)除了過濾和糾錯(cuò)、詞法分析、上下文處理外，還包括()A、I模型構(gòu)建B、AI模型訓(xùn)練 248.關(guān)系標(biāo)注是對復(fù)句的句法關(guān)聯(lián)和語義關(guān)聯(lián)作出重要標(biāo)注的一種任務(wù)，它不包括以下哪些標(biāo)注類型?A、指向關(guān)系標(biāo)注C、實(shí)體標(biāo)注D、修飾關(guān)系標(biāo)注249.MindSpore的設(shè)計(jì)目標(biāo)是支持哪種類型的深度學(xué)習(xí)算法?B、無監(jiān)督學(xué)習(xí)C、強(qiáng)化學(xué)習(xí)250.以下哪個(gè)是scikit-learn中的TruncatedSVD的常見參數(shù)?251.常見的音頻文件存儲的是什么?A、邏輯信息259.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)審核內(nèi)容中，哪一項(xiàng)是指審核數(shù)據(jù)是否符合邏輯關(guān)系，比如數(shù)據(jù)之間的時(shí)間和數(shù)值關(guān)系?B、數(shù)據(jù)質(zhì)量審核A、畫面清晰度B、色彩準(zhǔn)確性261.以下哪個(gè)是智能語音的主要應(yīng)用之一?263.人工智能訓(xùn)練師包含()和人工智能算法測試員兩類人員。265.對于人眼無法分辨的模糊目標(biāo)，應(yīng)該如何處理?A、應(yīng)該舍棄，無需標(biāo)注B、應(yīng)該盡可能地標(biāo)注，即使無法判斷類別也應(yīng)該標(biāo)注多選題1.下列哪些是生物特征識別的常見技術(shù)?A、指紋識別B、聲紋識別D、血壓測量2.以下哪些是常見的人機(jī)交互技術(shù)?B、手勢識別C、腦機(jī)接口3.人工智能算法測試的基本方法包括以下哪些方面?A、改變測試集B、人機(jī)交互測試C、增量式測試D、調(diào)整參數(shù)或修改配置文件4.假設(shè)數(shù)組Z由以下代碼產(chǎn)生，則語句()可實(shí)現(xiàn)對數(shù)組Z的歸一化操作。lmportnumpyasnpZ=np.random.randint5.通常的文本數(shù)據(jù)預(yù)處理流程包括哪些步驟?C、詞性標(biāo)注6.對于語音類數(shù)據(jù)的預(yù)處理，以下哪些是常用的預(yù)處理操作?7.以下人機(jī)交互方式中屬于視覺交互的是()-0A、人臉識別B、語音識別C、表情識別D、姿態(tài)識別8.以下哪些工具是用于數(shù)據(jù)可視化的開源工具?9.在數(shù)據(jù)采集和處理中，以下哪些問題應(yīng)該考慮?A、數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用B、數(shù)據(jù)收集和記錄方法C、數(shù)據(jù)存儲場所D、數(shù)據(jù)消費(fèi)信息的方式10.在切割語音段時(shí)，如何避免突發(fā)噪音?A、縮短語音前后的預(yù)留靜音時(shí)間B、選取沒有突發(fā)噪音的語音段進(jìn)行切割C、將語音段切割到前一個(gè)語音段的末尾D、將語音段切割到后一個(gè)語音段的開頭11.自動數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢包括以下哪些?A、提高處理效率B、提高準(zhǔn)確率C、降低成本D、提高數(shù)據(jù)存儲能力C、圖像處理D、機(jī)器學(xué)習(xí)16.在scikit-learn中，以下哪些是基于樹模型的特征選擇方法?17.人工與智能的交互方式有()-0D、腦機(jī)接口18.Labelme具有哪些主要功能?A、對圖像進(jìn)行多邊形標(biāo)注D、可以進(jìn)行二次開發(fā)和優(yōu)化哪些B、漏標(biāo)A、確定優(yōu)化目標(biāo)A、model=tf.Linear_mode32.人工智能分類算法測試常見的評價(jià)指標(biāo)包括(38.在知識圖譜中，屬性通常用于描述實(shí)體的哪些特征?40.在編寫測試數(shù)據(jù)方案時(shí)，需要確認(rèn)哪些信息?D、數(shù)據(jù)采集人員41.智能系統(tǒng)改造法是通過對現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程進(jìn)行以下哪些活動來達(dá)成優(yōu)化目標(biāo)?A、冗余消除42.下列哪幾類人員屬于人工智能訓(xùn)練師?A、軟件開發(fā)人員B、需求分析人員43.針對Tensorflow(tf對象)中Keras序列模型model,關(guān)于語句model.add(tf.D、添加全連接層，輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為12844.文本類數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域?A、文本統(tǒng)計(jì)分析48.影響視覺類數(shù)據(jù)的體量大小的因素是?49.智能客服機(jī)器人的智能語義理解階段，包括的步驟一般有()_oA、自然語言理解B、語義分析D、模型優(yōu)化50.智能語音技術(shù)包括以下哪些主要領(lǐng)域?A、語音識別B、語音合成D、人臉識別51.在整體處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，需要處理哪些方面的內(nèi)容?A、獲取特定字段C、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C、盡可能保留0.2至0.3秒的靜音段A、PythonA、數(shù)據(jù)標(biāo)注的基本步驟67.針對智能客服機(jī)器人與客戶的交互過程.其給出準(zhǔn)確答案的步驟主要包括A、I模型創(chuàng)建70.文本識別算法CRNN中采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括()71.常見的三維點(diǎn)云關(guān)鍵點(diǎn)提取算法有哪些?72.針對Tensorflow(tf對象)中Keras序列模型model,關(guān)于語句model.add(tf.keras.layers.Dense(100,activation='softmax'))的正確說法是()A、添加softmax層，其輸出值采用softmax邏輯回歸進(jìn)行分類B、添加池化層，其輸出值采用softmax邏輯回歸進(jìn)行分類D、添加池化層，輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10073.企業(yè)的業(yè)務(wù)流程包括以下哪個(gè)核心流程?77.平臺和系統(tǒng)的信息包括以下哪些內(nèi)容?A、系統(tǒng)啟動信息B、報(bào)錯(cuò)信息78.EasyDL中可以使用以下哪些人工智能模型?B、圖像分割C、物體檢測A、知識庫構(gòu)建C、問答匹配D、機(jī)器人深度學(xué)習(xí)答案：ABCD80.以下屬于AI云平臺的是()-0A、百度飛漿EasyDLB、百度網(wǎng)盤D、立體化85.中文票據(jù)OCR識別相比英文識別.增加的困難包括()。A、漢字字符數(shù)量要多很多B、存在著很多形近漢字的組合C、漢字輸入計(jì)算機(jī)比英文輸入更困難些D、漢字字形復(fù)雜度較高86.以下哪些學(xué)科對人工智能科學(xué)的研究具有重要影響?A、神經(jīng)科學(xué)C、仿生學(xué)判斷題7.()數(shù)據(jù)清洗中的非空檢查主要針對數(shù)值型數(shù)據(jù)。言處理等領(lǐng)域。9.()中文分詞的目的是將一段中文文本劃分成一個(gè)個(gè)單獨(dú)的字。