下載本文檔
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
人工智能技術(shù)知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋廣西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院緒論單元測試
在現(xiàn)階段,下列哪項尚未成為人工智能研究的主要方向和目標(biāo):
A:研究如何用計算機模擬人類智能的若干功能,如會聽、會看、會說B:研究機器智能與人類智能的本質(zhì)差別C:研究如何用計算機模擬人類大腦的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和部分功能D:研究如何用計算機延伸和擴展人類智能
答案:研究機器智能與人類智能的本質(zhì)差別在人工智能學(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到與人類智能相同的功能B:其余說法都不對C:人類研究人工智能,向自然界學(xué)習(xí)是唯一的途徑D:人類研究人工智能必須要完全符合智能現(xiàn)象的本質(zhì)
答案: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到與人類智能相同的功能為了達到智能,機器應(yīng)當(dāng)具備哪些能力?
A:學(xué)習(xí)能力B:行為能力C:感知能力D:思維能力
答案:學(xué)習(xí)能力;行為能力;感知能力;思維能力機器學(xué)習(xí)的三要素是什么?
A:算法B:算力C:數(shù)據(jù)D:經(jīng)驗
答案:算法;算力;數(shù)據(jù)人工智能中通常把(
)作為衡量機器智能的準則。
A:圖靈機B:人類智能C:圖靈測試D:中文屋思想實驗
答案:圖靈測試
第一章單元測試
列表a=[2,4,6,8,10,12,14],則a[3:0:-1]切出的結(jié)果是什么
A:s[:-3]B:[6,4,2]C:[8,6,4]D:[6,8,10,12,14]
答案:[8,6,4]字符串函數(shù)strip()的作用是什么?
A:按照指定字符分割字符串為數(shù)組B:替換字符串中特定字符C:去掉字符串兩側(cè)空格或指定字符D:連接兩個字符串序列
答案:去掉字符串兩側(cè)空格或指定字符"abc"的長度是3,"早上好"的長度是多少?
A:3B:9C:6D:1
答案:3字符串是一個連續(xù)的字符序列,用什么方式打印出可以換行的字符串?
A:使用轉(zhuǎn)義符\\B:使用“\換行C:使用\nD:使用空格
答案:使用\n獲得字符串s長度的方法是什么?
A:B:C:D:
答案:
第二章單元測試
基于深度學(xué)習(xí)的檢測模型有哪些?
A:SeetafaceB:Dlib人臉檢測方法C:FastR-CNN
D:MTNN
答案:Seetaface;FastR-CNN
;MTNN
人工智能深度學(xué)習(xí)框架:
A:PaddlePaddleB:Caffe
C:Keras
D:TensorFlow
答案:PaddlePaddle;Caffe
;Keras
;TensorFlow百度開源的深度學(xué)習(xí)平臺:
A:TorchB:TensorFlow
C:Caffe
D:PaddlePaddle
答案:PaddlePaddlemagenet比賽中獲勝的經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):
A:VGG網(wǎng)絡(luò)
B:ResNetC:AlexNetD:GoogleNet
答案:VGG網(wǎng)絡(luò)
;ResNet;AlexNet;GoogleNet人臉識別技術(shù)屬于(
)應(yīng)用。
A:計算機語音應(yīng)用
B:計算機視覺應(yīng)用
答案:計算機視覺應(yīng)用
第三章單元測試
按幀率截取視頻,選擇正確的答案:
ap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,start*fps)pos=cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)while(pos<=stop*______):
ret,frame=cap.read()
A:fpsB:fqsC:ABSD:FAS
答案:fps在創(chuàng)建了攝像頭對象cap=cv2.VideoCapture("videoTest/test1.mp4")后下列代碼的作用為:
cap.release()cv2.destroyAllWindows()
A:保存圖片B:讀取視頻C:釋放攝像頭對象和窗口D:逐幀播放視頻
答案:釋放攝像頭對象和窗口把圖片灰度化,請選擇正確的答案:
importcv2
#模塊導(dǎo)入img=cv2.imread('C:/py/candidate-faces/test.jpg')#讀入圖片gray=_______.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
A:cv2B:opencvC:cvD:opencv2
答案:cv2視頻及圖像處理任務(wù)注意事項,需要哪個庫計算圖片像素點:
A:opencvB:numpyC:tensorflowD:dlib
答案:numpy
A:readB:read()C:reading()D:write()
答案:read()
第四章單元測試
人臉檢測的任務(wù)是:
A:畫出人臉?biāo)谖恢肂:檢測圖片中是否有人臉C:確定圖片中的人臉idD:給出人臉坐標(biāo)
答案:檢測圖片中是否有人臉faces=face_cascdae.detectMultiScale(gray,1.3,5)中“1.3”參數(shù)的作用?
A:窗口調(diào)整的幅度B:窗口滑動的步長C:窗口的大小D:窗口檢測的次數(shù)
答案:窗口檢測的次數(shù)cv2.waitKey(1)中參數(shù)的單位是?
A:毫秒B:分鐘C:秒
答案:毫秒skimage第三方庫中的io模塊有什么作用?
A:幾何變換或其它變換,如旋轉(zhuǎn)、拉伸等B:顏色空間變換C:讀取、保存和顯示圖片或視頻D:圖像增強、邊緣檢測、排序濾波器、自動閾值等
答案:讀取、保存和顯示圖片或視頻判斷以下l=[1,2,3,4,5,6,7,8]len(l)=?
A:5B:6C:7D:8
答案:8
第五章單元測試
人臉圖像的歸一化,目的是?
A:拍攝的同一個人的照片具有一致性B:拍攝的同一個人的照片相同C:使同成像條件下拍攝的同一個人的照片具有一致性D:使不同成像條件(光照強度,方向,距離,姿勢等)下拍攝的同一個人的照片具有一致性
答案:使不同成像條件(光照強度,方向,距離,姿勢等)下拍攝的同一個人的照片具有一致性人臉圖像的預(yù)處理主要包括?
A:人臉圖像的增強B:改善人臉C:歸一化D:人臉扶正
答案:人臉圖像的增強;歸一化;人臉扶正哪一句代碼可以畫出直方圖?
A:cv2.imshow("dst",res)B:hist(img.ravel(),256)C:cv.hist(img.ravel(),256)D:plt.hist(img.ravel(),256)
答案:plt.hist(img.ravel(),256)圖像不清晰時,我們可以使用什么方法處理?
A:直方圖均衡化B:圖像增強C:人臉校正
D:歸一化
答案:直方圖均衡化;圖像增強自定義函數(shù)的格式如下,是否正確?
def函數(shù)名(參數(shù)列表):
函數(shù)體
A:對B:錯
答案:對
第六章單元測試
機器進行人臉識別技術(shù)的步驟為:
A:定位特征點、人臉檢測、人臉對比、計算人B:人臉檢測、定位特征點、計算人臉特征值、人臉對比C:人臉對比、定位特征點、人臉檢測、計算人臉特征值D:人臉檢測、計算人臉特征值、定位特征點、人臉對比
答案:人臉檢測、定位特征點、計算人臉特征值、人臉對比下列選項是正確字典的創(chuàng)建方法的是?
A:(‘name’,’Tom’:’age’,’25’)B:{‘book’:’python’:’100’’’}C:{‘name’:’John’,’age’:25,’sex’:’male’}D:dict{}
答案:{‘name’:’John’,’age’:25,’sex’:’male’}下述字符串格式化語法正確的是?
A:'GNU\'sNot%s%%'
%'UNIX'B:'GNU'sNot%d%%'
%'UNIX'C:'GNU'sNot%s%%'
%'UNIX'D:'GNU\'sNot%d%%'
%'UNIX'
答案:'GNU\'sNot%s%%'
%'UNIX'人臉識別存在諸多影響因素,對于這些影響因素,可以通過分析研究確定對應(yīng)的算法減弱甚至去除影響,以下說法錯誤的是:
A:對于頭部姿態(tài)發(fā)生旋轉(zhuǎn)、偏轉(zhuǎn)等影響因素,可以采用建立人臉三維模型和幾何規(guī)范化的方法B:對于光照引起的臉部左右圖像不對稱,沒有辦法可以解決該影響因素C:對于年齡變化引起的臉部變化,可以采用年齡模擬模塊,將兩張人臉變換到同一年齡D:對于臉部附著物,可以采用先去掉附著物再進行人臉比對的方法
答案:對于光照引起的臉部左右圖像不對稱,沒有辦法可以解決該影響因素關(guān)于人臉識別,以下說法正確的是:
A:戴上眼鏡、化濃妝,人臉識別技術(shù)就檢測不出你是你了B:人臉識別技術(shù)是一項非常安全的技術(shù),不用擔(dān)心數(shù)據(jù)泄露C:人臉識別的應(yīng)用領(lǐng)域極其廣泛,只要需要人臉識別的場景,都可以留下人臉信息D:人臉識別是一項基于人臉特征信息進行身份驗證的技術(shù)
答案:人臉識別是一項基于人臉特征信息進行身份驗證的技術(shù)
第七章單元測試
以下代碼的作用為:
ifemotion_text=='angry':
color=emotion_probability*np.asarray((255,0,0))
A:判斷圖片是否讀取成功B:把人臉標(biāo)記框的的值設(shè)為angryC:設(shè)置人臉標(biāo)記框顏色為255,0,0D:判斷emotio_text的返回類型,如果為angry就把人臉標(biāo)記框顏色設(shè)置為255,0,0
答案:判斷emotio_text的返回類型,如果為angry就把人臉標(biāo)記框顏色設(shè)置為255,0,0在性別識別的源碼中有如下這樣的代碼它的功能為:faces=facecas.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.1,minNeighbors=3,minSize=(32,32))
以下答案最合理的為:
A:不斷刷新圖像B:設(shè)置重疊檢測次數(shù)為3,并設(shè)置最小區(qū)域C:打開攝像頭D:將圖片轉(zhuǎn)成灰度圖
答案:設(shè)置重疊檢測次數(shù)為3,并設(shè)置最小區(qū)域以下代碼的作用為:
image=face_recognition.load_image_file("C:/py/candidate-faces/test.jpg")
A:標(biāo)識臉部特征B:將圖片轉(zhuǎn)灰度圖C:加載圖片到numpyarrayD:進行圖片分類
答案:加載圖片到nump
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 二零二五年度屋頂空中花園租賃合同范本3篇
- 2025年度綠色制造廠房轉(zhuǎn)租租賃合同范本4篇
- 2025年物流企業(yè)職工勞動合同范本匯編3篇
- 二零二五年度航空航天零部件加工合同11篇
- 二零二五年度版權(quán)轉(zhuǎn)讓合同的版權(quán)范圍、轉(zhuǎn)讓價格和交割日期等詳細條款.3篇
- 專業(yè)消防工程承包:2024年版勞務(wù)合同版
- 2025年度茶葉禮盒定制銷售合作合同4篇
- 2025年度水上娛樂項目游泳教練合作協(xié)議
- 二零二五年度影視演員獨家合作協(xié)議
- 二零二五年度創(chuàng)業(yè)項目合伙人股份分配協(xié)議書
- Unit4 What can you do Part B read and write (說課稿)-2024-2025學(xué)年人教PEP版英語五年級上冊
- 2025年MEMS傳感器行業(yè)深度分析報告
- 《線控底盤技術(shù)》2024年課程標(biāo)準(含課程思政設(shè)計)
- 學(xué)校對口幫扶計劃
- 倉庫倉儲安全管理培訓(xùn)課件模板
- 風(fēng)力發(fā)電場運行維護手冊
- 《3-6歲兒童學(xué)習(xí)與發(fā)展指南》專題培訓(xùn)
- 河道旅游開發(fā)合同
- 情人合同范例
- 建筑公司勞務(wù)合作協(xié)議書范本
- 安徽省合肥市2023-2024學(xué)年高一上學(xué)期物理期末試卷(含答案)
評論
0/150
提交評論