人工智能導(dǎo)論知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋哈爾濱工程大學(xué)

人工智能導(dǎo)論知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋哈爾濱工程大學(xué)第一章單元測(cè)試

下列關(guān)于智能說法錯(cuò)誤的是（）

A:從生命的角度看，智能是生命適應(yīng)自然界的基本能力B:目前，人類智能是自然只能的最高層次C:細(xì)菌不具有智能D:任何生命都擁有智能

答案:細(xì)菌不具有智能目前，智能的定義已經(jīng)明確，其定義為：智能是個(gè)體能夠主動(dòng)適應(yīng)環(huán)境或針對(duì)問題，獲取信息并提煉和運(yùn)用知識(shí)，理解和認(rèn)識(shí)世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行動(dòng)，解決問題并達(dá)到目標(biāo)的綜合能力。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域?qū)⑷斯ぶ悄軇澐譃閺?qiáng)人工智能與弱人工智能兩大類。所謂強(qiáng)人工智能指的就是達(dá)到人類智能水平的技術(shù)或機(jī)器，否則都屬于弱人工智能技術(shù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)人類歷史上第一個(gè)人工神經(jīng)元模型為MP模型，由赫布提出。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)下列關(guān)于數(shù)據(jù)說法錯(cuò)誤的是（）

A:數(shù)據(jù)可以分為模擬數(shù)據(jù)和數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)兩類B:數(shù)據(jù)就是描述事物的符號(hào)記錄，是可定義為有意義的實(shí)體C:我們通常所說的數(shù)據(jù)即能夠直接作為計(jì)算機(jī)輸入的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)D:在當(dāng)今社會(huì)，數(shù)據(jù)的本質(zhì)是生產(chǎn)資料和資產(chǎn)

答案:我們通常所說的數(shù)據(jù)即能夠直接作為計(jì)算機(jī)輸入的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)下列關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法中正確的有（）

A:“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)B:大數(shù)據(jù)帶來的思維變革中，更多是指更多的隨機(jī)樣本C:大數(shù)據(jù)具有多樣、高速的特征D:“大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)來臨

答案:“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)；大數(shù)據(jù)具有多樣、高速的特征；“大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)來臨大數(shù)據(jù)在政府公共服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、零售業(yè)、制造業(yè)、以及涉及個(gè)人位置服務(wù)等領(lǐng)域都將帶來可觀的價(jià)值。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)人工智能在各個(gè)方面都有廣泛應(yīng)用，其研究方向也眾多，下面屬于人工智能研究方向的有（）

A:機(jī)器學(xué)習(xí)B:語音識(shí)別C:模式識(shí)別D:知識(shí)圖譜

答案:機(jī)器學(xué)習(xí)；語音識(shí)別；模式識(shí)別；知識(shí)圖譜機(jī)器人發(fā)展經(jīng)歷了程序控制機(jī)器人（第一代）、自適應(yīng)機(jī)器人（

第二代）、智能機(jī)器人（現(xiàn)代）三代發(fā)展歷程。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)下列選項(xiàng)中屬于人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域的有（

）

A:程序設(shè)計(jì)B:智能安防C:智能農(nóng)業(yè)D:智慧城市

答案:程序設(shè)計(jì)；智能安防；智能農(nóng)業(yè)；智慧城市

第二章單元測(cè)試

生命起源于什么時(shí)候？（）

A:138-100億年之間B:138億年以前C:45-35億年之間D:100-45億年之間

答案:45-35億年之間人工智能使人類改造自然、適應(yīng)自然的各類技術(shù)發(fā)展到最高階段，智能技術(shù)使得工具變得有智能，促使技術(shù)在以指數(shù)級(jí)增長速度加速進(jìn)化（加速回報(bào)定律）。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)對(duì)于人工智能的價(jià)值、作用與意義的說法錯(cuò)誤的是：（）

A:哲學(xué)層面：證明、印證人類（人性）存在價(jià)值的手段、方法；由人工智能根本問題衍生的思想、理論將促使人類反觀自身，思考人之為人的價(jià)值、存在的意義B:生命層面：促進(jìn)人類社會(huì)整體向更高階段文明加速進(jìn)化C:技術(shù)層面：人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展的新引擎，新一輪經(jīng)濟(jì)革命的持續(xù)推動(dòng)力D:社會(huì)層面：促使人類自身由地球自然智能生命向更高階的宇宙智能生命進(jìn)化

答案:生命層面：促進(jìn)人類社會(huì)整體向更高階段文明加速進(jìn)化；社會(huì)層面：促使人類自身由地球自然智能生命向更高階的宇宙智能生命進(jìn)化聯(lián)結(jié)主義認(rèn)為人的思維基元是符號(hào)，而不是神經(jīng)元；人的認(rèn)知過程是符號(hào)操作而不是權(quán)值的自組織過程。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)科學(xué)研究能夠逐步理解如何從大腦的結(jié)構(gòu)和機(jī)制上產(chǎn)生知覺、記憶和行為的意識(shí)表現(xiàn)，這些所謂“簡單問題”的科學(xué)研究，都無法越過物質(zhì)與精神的藩籬，解決身心關(guān)系的“困難問題”，證明主觀意識(shí)如何從物質(zhì)基礎(chǔ)上涌現(xiàn)出來。

（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)對(duì)于心智計(jì)算理論說法正確的是：（）

A:能夠用信念和意愿來解釋行為的同時(shí)，又令它們與物理世界合理相接B:特點(diǎn)是把心智的本質(zhì)看作是計(jì)算，把思維看作是一種信息加工過程C:合理地解釋了意義內(nèi)含的結(jié)果與起因D:驅(qū)除了心智產(chǎn)生智能行為的神秘

答案:能夠用信念和意愿來解釋行為的同時(shí)，又令它們與物理世界合理相接；特點(diǎn)是把心智的本質(zhì)看作是計(jì)算，把思維看作是一種信息加工過程；合理地解釋了意義內(nèi)含的結(jié)果與起因；驅(qū)除了心智產(chǎn)生智能行為的神秘現(xiàn)代認(rèn)知科學(xué)強(qiáng)調(diào)心智親身性，也就是心智與身體是分離的，人的經(jīng)驗(yàn)、認(rèn)識(shí)都來自身體內(nèi)部與環(huán)境的相互作用。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)人工智能利用計(jì)算機(jī)通過程序和算法實(shí)現(xiàn)了人類智能的哪些部分？（）

A:人類智能的非理性部分B:可計(jì)算部分C:視覺部分D:理性部分

答案:可計(jì)算部分；視覺部分；理性部分理性來自身體，而非超越身體。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)下列哪個(gè)選項(xiàng)不屬于人類理性：（）

A:認(rèn)知理性B:知識(shí)理性C:價(jià)值理性D:方法理性

答案:知識(shí)理性

第三章單元測(cè)試

所有生物的腦部都可以分為前腦、中腦和后腦三個(gè)原始部位。具體而言，人類大腦是由腦干、小腦、大腦（前腦）組成。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)下列關(guān)于大腦左右半腦及其功能說法錯(cuò)誤的是（）

A:左腦像一個(gè)科學(xué)家，擅長抽象思維與復(fù)雜計(jì)算，但缺乏豐富的情感B:右腦像個(gè)藝術(shù)家，對(duì)音樂、美術(shù)等藝術(shù)活動(dòng)具有創(chuàng)造力，且感情豐富C:大腦兩左右半球形狀相同，功能卻大不一樣，一般分別稱為左腦和右腦D:口述答題時(shí)，左腦負(fù)責(zé)邏輯思考，右腦負(fù)責(zé)語言描述

答案:口述答題時(shí)，左腦負(fù)責(zé)邏輯思考，右腦負(fù)責(zé)語言描述人體神經(jīng)系統(tǒng)可以分為中樞神經(jīng)系統(tǒng)和周圍神經(jīng)系統(tǒng)。其中，中樞神經(jīng)系統(tǒng)由腦和脊髓組成，是人體神經(jīng)系統(tǒng)中最主體的部分。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)大腦神經(jīng)系統(tǒng)主要組成部分是大腦皮層和灰質(zhì)層，大腦皮層和灰質(zhì)層都很薄，但大腦皮層表面無溝回，灰質(zhì)層表面有溝回。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)神經(jīng)元是神經(jīng)系統(tǒng)最基本的結(jié)構(gòu)和功能單位，分為細(xì)胞體和突起兩部分。細(xì)胞體由細(xì)胞核、細(xì)胞膜、細(xì)胞質(zhì)組成；突起有樹突和軸突兩種。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)大腦內(nèi)的神經(jīng)連接是雜亂無章的。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)下列不屬于與動(dòng)物導(dǎo)航有關(guān)的細(xì)胞是（）

A:邊界細(xì)胞B:頭部方向細(xì)胞C:內(nèi)嗅外側(cè)的細(xì)胞D:速度細(xì)胞

答案:內(nèi)嗅外側(cè)的細(xì)胞認(rèn)知是人腦對(duì)接受外界輸入的信息進(jìn)行加工處理并轉(zhuǎn)換成內(nèi)在的心理活動(dòng)，進(jìn)而支配人的行為的過程，是人的最基本的心理過程。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)謝列關(guān)于感知和注意說法正確的有（）

A:感知是客觀世界直接作用于人的感覺器官而產(chǎn)生的B:在感知過程中，經(jīng)歷感覺、知覺兩種基本形式C:注意網(wǎng)絡(luò)分為三個(gè)子系統(tǒng)：前注意心態(tài)、后注意心態(tài)和警覺系統(tǒng)D:注意是心理活動(dòng)或意識(shí)在某一時(shí)刻所處狀態(tài)，表現(xiàn)為對(duì)一定對(duì)象的指向與集中

答案:感知是客觀世界直接作用于人的感覺器官而產(chǎn)生的；注意網(wǎng)絡(luò)分為三個(gè)子系統(tǒng)：前注意心態(tài)、后注意心態(tài)和警覺系統(tǒng)；注意是心理活動(dòng)或意識(shí)在某一時(shí)刻所處狀態(tài)，表現(xiàn)為對(duì)一定對(duì)象的指向與集中思維的本質(zhì)是人腦有意識(shí)的對(duì)客體的反映，這個(gè)過程構(gòu)成了人類認(rèn)識(shí)的高級(jí)階段。思維以感覺作為自己唯一的源泉，但是它超越了直接感性認(rèn)識(shí)的界限，達(dá)到理性認(rèn)識(shí)或理性認(rèn)識(shí)的過程。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

第四章單元測(cè)試

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從一個(gè)方面上模擬大腦:組成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，即突觸權(quán)值w，可用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)感知機(jī)中，通過學(xué)習(xí)來調(diào)整權(quán)值，以使網(wǎng)絡(luò)對(duì)任何的輸入都能得到期望的輸出。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)多層前饋網(wǎng)絡(luò)的每一層都是單層的網(wǎng)絡(luò)，卻無法用單層感知器的學(xué)習(xí)方法。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是所謂深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最重要的模型，深度就是隱層非常多的意思，深度越深，性能越好。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的深度學(xué)習(xí)技術(shù)性能是有差異的，用途也不一樣。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)以下關(guān)于人工智能發(fā)展史的說法正確的是（）

A:1986年美國的一個(gè)平行計(jì)算研究小組提出了前項(xiàng)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)（BP）學(xué)習(xí)算法B:1982年物理學(xué)家霍普菲爾德提出了全聯(lián)接網(wǎng)絡(luò)，離散的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這是一種全新的具有完整理論基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C:1957年羅森布拉特定義了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，稱為感知器D:1949年心理學(xué)家赫布在其論著《行為自組織》，提出赫布規(guī)則

答案:1986年美國的一個(gè)平行計(jì)算研究小組提出了前項(xiàng)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)（BP）學(xué)習(xí)算法；1982年物理學(xué)家霍普菲爾德提出了全聯(lián)接網(wǎng)絡(luò)，離散的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這是一種全新的具有完整理論基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；1957年羅森布拉特定義了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，稱為感知器；1949年心理學(xué)家赫布在其論著《行為自組織》，提出赫布規(guī)則以下關(guān)于感知機(jī)模型說法錯(cuò)誤的是（）

A:感知器學(xué)習(xí)的基本思想：神經(jīng)單元之間連接權(quán)的變化正比于輸出單元期望輸出與實(shí)際的輸出之差B:感知機(jī)能夠求解異或問題C:感知器模型由輸入層和輸出層兩層構(gòu)成，不失一般性D:感知機(jī)的本質(zhì)是一種適合用于將某些數(shù)據(jù)分為兩種類型的線性分類模型

答案:感知機(jī)能夠求解異或問題以下有關(guān)BP網(wǎng)絡(luò)說法錯(cuò)誤的是（）

A:BP網(wǎng)絡(luò)是一種前饋網(wǎng)絡(luò),其隱單元必須分層，又稱為多層前饋網(wǎng)絡(luò)B:正向傳播是輸入信息由輸入層傳至隱層，最終在輸出層輸出C:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法最核心的三部分是權(quán)值調(diào)整、輸出層連接權(quán)調(diào)整、隱層連接權(quán)調(diào)整D:反向傳播的目的是為了修改各層神經(jīng)元的權(quán)值，使誤差信號(hào)最小

答案:BP網(wǎng)絡(luò)是一種前饋網(wǎng)絡(luò),其隱單元必須分層，又稱為多層前饋網(wǎng)絡(luò)以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法錯(cuò)誤的是（）

A:損失函數(shù)層的作用是用來估算模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差距的函數(shù)，它是一個(gè)非負(fù)的實(shí)數(shù)值函數(shù)，它的值越小，反應(yīng)該網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合性能越好，也就是其結(jié)果越逼近原始輸入數(shù)據(jù)B:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、隱藏層和輸出層組成。深度學(xué)習(xí)一般要求有多個(gè)隱藏層C:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有天然的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值共享和網(wǎng)絡(luò)局部稀疏性連接的特性，這種連接恰好也符合生物神經(jīng)元的稀疏性響應(yīng)特性D:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)基本概念：權(quán)值共享和池化。權(quán)值共享使權(quán)值參數(shù)的個(gè)數(shù)減小；池化可以使特征圖減小，簡化計(jì)算

答案:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩個(gè)基本概念：權(quán)值共享和池化。權(quán)值共享使權(quán)值參數(shù)的個(gè)數(shù)減小；池化可以使特征圖減小，簡化計(jì)算以下有關(guān)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用說法錯(cuò)誤的是（）

A:GAN:圖像合成、語義圖像編輯、風(fēng)格遷移、圖像超分辨率技術(shù)和分類B:VAE:從生成假人臉到合成音樂等C:LSTM:捕捉到序列中長距離歷史信息，但不能緩解長期依賴問題，應(yīng)使用RNN實(shí)現(xiàn)有效緩解長期依賴D:RNN:語音識(shí)別、問答系統(tǒng)、語言建模和文本生成等諸多領(lǐng)域

答案:LSTM:捕捉到序列中長距離歷史信息，但不能緩解長期依賴問題，應(yīng)使用RNN實(shí)現(xiàn)有效緩解長期依賴

第五章單元測(cè)試

監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其特點(diǎn)是（）

A:僅可用于分類問題B:無需標(biāo)注數(shù)據(jù)C:僅可用于回歸問題D:需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

答案:需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用了多層的隱藏層，其優(yōu)點(diǎn)是（）

A:降低了模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力B:提高了模型的泛化能力C:加快了模型的訓(xùn)練速度D:提高了模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力

答案:提高了模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時(shí)，以下哪個(gè)模型是最常用的（）

A:決策樹B:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C:支持向量機(jī)（SVM）D:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

答案:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是（）

A:構(gòu)建精確的分類器B:實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)的機(jī)器C:預(yù)測(cè)未來事件的概率D:尋找最佳策略以獲得最大回報(bào)

答案:尋找最佳策略以獲得最大回報(bào)遷移學(xué)習(xí)的關(guān)鍵思想是（）

A:將樣本從一個(gè)分類轉(zhuǎn)移到另一個(gè)分類B:通過特定策略提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果C:在不同領(lǐng)域之間共享知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)D:針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇

答案:在不同領(lǐng)域之間共享知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)深度學(xué)習(xí)在自然語言處理（NLP）中的應(yīng)用包括（）

A:數(shù)據(jù)可視化B:機(jī)器翻譯C:圖像分割D:人臉識(shí)別

答案:機(jī)器翻譯監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型算法包括（）

A:支持向量機(jī)B:遺傳算法C:K均值聚類D:主成分分析（PCA）

答案:支持向量機(jī)強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“獎(jiǎng)勵(lì)”用來（）

A:表示對(duì)模型的評(píng)估和度量B:用于初始化模型參數(shù)C:表示模型的準(zhǔn)確率D:指導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)和調(diào)整

答案:指導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)和調(diào)整在深度學(xué)習(xí)中，反向傳播用于（）

A:更新模型的權(quán)重和偏差B:預(yù)測(cè)未來事件的概率C:尋找最佳策略以獲得最大回報(bào)D:提升模型的泛化能力

答案:更新模型的權(quán)重和偏差遷移學(xué)習(xí)的一個(gè)主要挑戰(zhàn)是（）

A:缺乏可靠的標(biāo)簽數(shù)據(jù)B:訓(xùn)練樣本過少C:不同領(lǐng)域之間的數(shù)據(jù)不匹配問題D:網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)復(fù)雜度

答案:不同領(lǐng)域之間的數(shù)據(jù)不匹配問題

第六章單元測(cè)試

圖像數(shù)字化設(shè)備包括：掃描儀、數(shù)碼相機(jī)、PC與圖像采集卡等（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)初級(jí)視覺是光學(xué)成象問題的逆問題，它由一系列能從二維光強(qiáng)度恢復(fù)三維可見物體表面的處理過程組成。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)機(jī)器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，雖難于自動(dòng)處理，但易于同設(shè)計(jì)信息以及加工控制信息集成。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)計(jì)算機(jī)視覺在測(cè)量領(lǐng)域的應(yīng)用包括角度測(cè)量、長度測(cè)量。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)對(duì)于一個(gè)樣本，每一個(gè)與識(shí)別有關(guān)的因素稱為一個(gè)特征。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域包括：（）

A:工業(yè)檢測(cè)B:遙感C:情景模擬D:生物醫(yī)學(xué)

答案:工業(yè)檢測(cè)；生物醫(yī)學(xué)一個(gè)典型的光學(xué)系統(tǒng)包括：（）

A:接收器B:相機(jī)C:光源D:鏡頭

答案:相機(jī)；光源；鏡頭計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用包括：（）

A:檢測(cè)B:測(cè)量C:定位D:識(shí)別

答案:檢測(cè)；測(cè)量；定位；識(shí)別模式具有三個(gè)直觀特性（）

A:可區(qū)分性B:相似性C:互逆性D:可觀察性

答案:可區(qū)分性；相似性；可觀察性特征向量的形成過程包括：（

）

A:特征評(píng)判B:特征選擇C:特征形成D:特征提取

答案:特征選擇；特征形成；特征提取

第七章單元測(cè)試

知識(shí)圖譜是用圖描述一個(gè)個(gè)實(shí)(人、事)，用關(guān)系將這些實(shí)體聯(lián)系起來，受眾是機(jī)器，強(qiáng)調(diào)實(shí)體的可讀，機(jī)器能夠讀取這些實(shí)體之間的關(guān)系。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)以達(dá)芬奇為例的知識(shí)圖譜中，人物這個(gè)實(shí)體表示節(jié)點(diǎn)，藝術(shù)家與人物的關(guān)系表示邊。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)搜索就是找到智能系統(tǒng)的動(dòng)作序列的過程。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)寬度優(yōu)先搜索存在時(shí)間需求和空間需求兩個(gè)問題。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)從數(shù)據(jù)到知識(shí)庫中的知識(shí)要素包括：（）

A:實(shí)體B:屬性C:概念D:關(guān)系

答案:實(shí)體；概念；關(guān)系在達(dá)芬奇的知識(shí)圖譜中

達(dá)芬奇–作品-蒙娜麗莎

構(gòu)成三元組，而知識(shí)圖譜最常見的組成單元有：（）

A:實(shí)體--關(guān)系--實(shí)體B:實(shí)體--屬性--屬性值C:實(shí)體—屬性—實(shí)體D:實(shí)體—關(guān)系—屬性

答案:實(shí)體--關(guān)系--實(shí)體；實(shí)體--屬性--屬性值通過知識(shí)圖譜可以查找潛在的金融欺詐問題，主要包括：（）

A:多個(gè)處在相同地址的貸款人登記了不同的電話，則有可能存在詐騙B:如果兩個(gè)處于不同公司的貸款人登記了相同的公司電話，則有可能存在欺詐C:當(dāng)貸款人失聯(lián)則可以通過知識(shí)圖譜查找關(guān)系人，乃至二度、三度關(guān)系人D:當(dāng)多個(gè)互不相干的貸款人同時(shí)發(fā)起貸款申請(qǐng)但填寫的單位地址相同則可能存在組團(tuán)欺詐

答案:如果兩個(gè)處于不同公司的貸款人登記了相同的公司電話，則有可能存在欺詐；當(dāng)貸款人失聯(lián)則可以通過知識(shí)圖譜查找關(guān)系人，乃至二度、三度關(guān)系人；當(dāng)多個(gè)互不相干的貸款人同時(shí)發(fā)起貸款申請(qǐng)但填寫的單位地址相同則可能存在組團(tuán)欺詐求解問題包括：（）

A:搜索B:目標(biāo)表示C:執(zhí)行D:判斷

答案:搜索；目標(biāo)表示；執(zhí)行問題的基本信息主要有：（）

A:路徑費(fèi)用函數(shù)：對(duì)每條路徑賦予一定費(fèi)用的函數(shù)B:操作符集合：把一個(gè)問題從一個(gè)狀態(tài)變換為另一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作集合C:初始狀態(tài)集合：定義了問題的初始狀態(tài)D:目標(biāo)檢測(cè)函數(shù)：用來確定一個(gè)狀態(tài)是不是目標(biāo)

答案:路徑費(fèi)用函數(shù)：對(duì)每條路徑賦予一定費(fèi)用的函數(shù)；操作符集合：把一個(gè)問題從一個(gè)狀態(tài)變換為另一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作集合；初始狀態(tài)集合：定義了問題的初始狀態(tài)；目標(biāo)檢測(cè)函數(shù)：用來確定一個(gè)狀態(tài)是不是目標(biāo)搜索策略的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)有（）

A:時(shí)間復(fù)雜性B:完備性C:空間復(fù)雜性D:最優(yōu)性

答案:時(shí)間復(fù)雜性；完備性；空間復(fù)雜性；最優(yōu)性

第八章單元測(cè)試

自然語言包括人類交流的語言,口語、書面語、手語、旗語等，而人造語言就是在自然語言基礎(chǔ)上改良的自然語言。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)自動(dòng)問答是指用戶以自然語言提問的形式提出信息查詢需求，系統(tǒng)依據(jù)對(duì)問題的分析，從各種數(shù)據(jù)資源中自動(dòng)找出準(zhǔn)確的答案。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)語音識(shí)別就是讓機(jī)器聽懂你說話。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)基于語料庫技術(shù)的工作原理是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)建立一個(gè)包含各種句型的雙語對(duì)照語料庫。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)由于不同地方不同的文化差異，機(jī)器翻譯有時(shí)會(huì)出現(xiàn)歧義。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)以下自然語言理論與技術(shù)對(duì)應(yīng)錯(cuò)誤的是（）

A:模板匹配、基于規(guī)則——模式匹配B:基于記憶的推理、語言行為理論、篇章語法——產(chǎn)生式規(guī)則、概念相依理論、腳本、框架、語義網(wǎng)絡(luò)、邏輯C:格語法、語義基元理論、模型理論——擴(kuò)展轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)(ATN),CF規(guī)則D:基于詞素、詞匯——詞典結(jié)構(gòu)

答案:格語法、語義基元理論、模型理論——擴(kuò)展轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)(ATN),CF規(guī)則智能問答系統(tǒng)主要依靠的關(guān)鍵基礎(chǔ)和技術(shù)包括（）

A:強(qiáng)大的智能服務(wù)引擎B:大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和知識(shí)，主要是知識(shí)圖譜技術(shù)C:大量的標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練語料D:強(qiáng)大的自然語言處理技術(shù)

答案:大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和知識(shí)，主要是知識(shí)圖譜技術(shù)；大量的標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練語料；強(qiáng)大的自然語言處理技術(shù)下列有關(guān)語音識(shí)別的分類說法錯(cuò)誤的是（）

A:按識(shí)別器對(duì)使用者的適應(yīng)情況分類可分為特定人語音識(shí)別和非特定人語音識(shí)別，其區(qū)別在于前者的標(biāo)準(zhǔn)模板或模型只適應(yīng)于某個(gè)人，而后者是適應(yīng)于指定的某一范疇的說話人（如說標(biāo)準(zhǔn)普通話），標(biāo)準(zhǔn)模板或模型B:語音識(shí)別可以按識(shí)別器的類型、按識(shí)別器對(duì)使用者的適應(yīng)情況、按語音詞匯表的大小進(jìn)行分類C:連續(xù)單詞識(shí)別屬于按識(shí)別器的類型進(jìn)行的分類，以比較多的詞匯為對(duì)象，能夠完全識(shí)別每個(gè)詞D:按語音詞匯表的大小分類中的全音節(jié)識(shí)別是實(shí)現(xiàn)無限詞匯或中文文本輸入的基礎(chǔ)

答案:連續(xù)單詞識(shí)別屬于按識(shí)別器的類型進(jìn)行的分類，以比較多的詞匯為對(duì)象，能夠完全識(shí)別每個(gè)詞自然語言理解是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域，下面列舉中的（）不是它要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

A:機(jī)器翻譯B:理解別人講的話C:欣賞音樂D:對(duì)自然語言表示的信息進(jìn)行分析概括或編輯

答案:欣賞音樂機(jī)器翻譯屬于下列哪個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用？（）

A:人類感官模擬B:專家系統(tǒng)C:機(jī)器學(xué)習(xí)D:自然語言系統(tǒng)

答案:自然語言系統(tǒng)

第九章單元測(cè)試

下述說法是否正確目前正在研究的第三代機(jī)器人——“智能機(jī)器人”，不僅具有比第二代機(jī)器人更加完善的環(huán)境感知能力，而且還具有邏輯思維、判斷和決策能力，可根據(jù)作業(yè)要求與環(huán)境信息自主地進(jìn)行工作。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)下列哪些屬于服務(wù)機(jī)器應(yīng)用方向劃分（）

A:個(gè)人與家庭服務(wù)機(jī)器人B:移動(dòng)機(jī)器人C:專業(yè)服務(wù)機(jī)器人D:工具機(jī)器人

答案:個(gè)人與家庭服務(wù)機(jī)器人；專業(yè)服務(wù)機(jī)器人下列說法不正確的是：（）

A:未來，越來越多逼真的機(jī)器寵物會(huì)逐漸取代自然生命寵物B:在理論上，一個(gè)有正常神經(jīng)脈沖的人能通過意念來控制電機(jī)的運(yùn)作，達(dá)到輔助自身行動(dòng)的目的C:醫(yī)療機(jī)器人有助于降低醫(yī)生的工作強(qiáng)度，提高工作效率，而且可以徹底取代醫(yī)生D:未來也許每個(gè)人都會(huì)有一個(gè)機(jī)器人替身，可以代替自己完成一定的智力型工作

答案:醫(yī)療機(jī)器人有助于降低醫(yī)生的工作強(qiáng)度，提高工作效率，而且可以徹底取代醫(yī)生下列說法是否正確移動(dòng)機(jī)器人能夠根據(jù)一定的性能準(zhǔn)則，從初始狀態(tài)搜索到目標(biāo)狀態(tài)的避開障礙物的最優(yōu)或次最優(yōu)路徑。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)下列不屬于路徑規(guī)劃中輸入因素的是：（）

A:路徑規(guī)劃的搜索算法B:起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的設(shè)置C:障礙物的數(shù)目D:機(jī)器人和障礙物的形狀

答案:障礙物的數(shù)目若要適用于各種多邊形，應(yīng)當(dāng)應(yīng)用下列哪一種環(huán)境建模方法（）

A:自由空間法B:可視圖法C:柵格法D:Voronoi圖法

答案:可視圖法下述說法是否正確Voronoi圖法計(jì)算復(fù)雜，路徑長度較可視圖法長，路徑不是最優(yōu)的。而自由空間法隨著環(huán)境中物體的復(fù)雜度的增加，計(jì)算效率會(huì)逐漸降低。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)下述說法是否正確對(duì)于掃地機(jī)器人來說，其作業(yè)任務(wù)是清掃房間，它的路徑規(guī)劃屬于完全遍歷路徑規(guī)劃，需滿足兩個(gè)指標(biāo)：遍歷性和不重復(fù)性。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)機(jī)器人視覺技術(shù)中圖像分割方法有：（）

A:基于區(qū)域的分割算法B:基于閾值的分割算法C:基于邊緣的分割算法D:基于特征的分割算法

答案:基于區(qū)域的分割算法；基于閾值的分割算法；基于邊緣的分割算法下列描述說法錯(cuò)誤的是：（）

A:EKFSLAM主要是在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上改進(jìn)而來的擴(kuò)展卡爾曼濾波方法，F(xiàn)ASTSLAM主要是基于粒子濾波方法來做的B:基于區(qū)域的分割算法對(duì)噪聲具有一定的抗干擾能力，但是區(qū)域特性的選取比較困難C:SLAM系統(tǒng)架構(gòu)中后端優(yōu)化主要指處理SLAM過程中噪聲的問題，即最大后驗(yàn)概率估計(jì)D:A*算法要找到F值最大的節(jié)點(diǎn)作為新的起始位置

答案:A*算法要找到F值最大的節(jié)點(diǎn)作為新的起始位置

第十章單元測(cè)試

至今未出現(xiàn)真正具有人類智能的機(jī)器人的出現(xiàn)是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）研究的局限性。下列屬于ANN研究的局限性的有（）

A:ANN研究受到腦科學(xué)研究成果的限制B:ANN缺少一個(gè)完整、成熟的理論體系C:ANN研究帶有濃厚的策略和經(jīng)驗(yàn)色彩D:ANN與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟

答案:ANN研究受到腦科學(xué)研究成果的限制；ANN缺少一個(gè)完整、成熟的理論體系；ANN研究帶有濃厚的策略和經(jīng)驗(yàn)色彩；ANN與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟人腦是自然進(jìn)化的生成性系統(tǒng)，是從無到有自動(dòng)生成的?，F(xiàn)代計(jì)算機(jī)硬件是構(gòu)成性系統(tǒng)，它具有可塑性，因?yàn)楝F(xiàn)代計(jì)算機(jī)硬件可以進(jìn)行替換。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)人腦的功能或許可以說一臺(tái)計(jì)算機(jī)，但在進(jìn)行智能活動(dòng)時(shí)，相較于計(jì)算機(jī)，人類的行為具有主觀意向性，這是目前所有計(jì)算機(jī)都無法做到的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)利用類腦計(jì)算實(shí)現(xiàn)類腦智能的基本思想是：模擬生物神經(jīng)元的功能以實(shí)現(xiàn)類腦計(jì)算，該方法將有助于一定程度上克服馮·洛伊曼體系構(gòu)架在實(shí)現(xiàn)類人智能方面的固有缺陷。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)憶阻器被認(rèn)為是繼電阻器、電容器、電感器之后的第四個(gè)無源電子元件。因其電阻阻值可以根據(jù)流經(jīng)電流的大小和方向而改變，故可被用來模擬神經(jīng)元突觸的可塑性。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)現(xiàn)階段人工大腦的主要思想是利用軟件技術(shù)從軟件層面上模擬人腦，從而實(shí)現(xiàn)利用已有的硬件技術(shù)來模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)人造神經(jīng)元與人工神經(jīng)元并無區(qū)別，都是用來模擬人腦的器件。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)發(fā)展人工智能的目的是實(shí)現(xiàn)類腦智能技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能，即擁有像人一樣甚至超越人的智能的機(jī)器。未來需要一種自下而上、自上而下相結(jié)合，并將微觀與宏觀、整體與局部、系統(tǒng)與子系統(tǒng)互相結(jié)合起來的方法，才可能設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)人工大腦。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)下列關(guān)于類腦計(jì)算發(fā)展層次說法錯(cuò)誤的是（）

A:類腦芯片屬于硬件層B:機(jī)器視覺、聽覺感知、多模態(tài)協(xié)同感知、自然語言理解等屬于軟件層C:類腦計(jì)算機(jī)、類腦機(jī)器人屬于產(chǎn)品層D:脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大腦可塑性機(jī)制、腦圖譜等屬于基礎(chǔ)理論層

答案:脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大腦可塑性機(jī)制、腦圖譜等屬于基礎(chǔ)理論層人工大腦屬于類腦計(jì)算發(fā)展層次中的產(chǎn)品層次，是利用類腦芯片等硬件制造出來的。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第十一章單元測(cè)試

可穿戴技術(shù)可以無縫融合于用戶的日常生活和活動(dòng)之中，可以作為未來實(shí)現(xiàn)人機(jī)混合智能的一種重要技術(shù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)外骨骼體制的優(yōu)越性在于支撐、防護(hù)兩項(xiàng)功能緊密結(jié)合。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)外骨骼機(jī)器人技術(shù)核心部分包括構(gòu)造材料、能量源、控制、驅(qū)動(dòng)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)通過腦機(jī)接口，人們就可以實(shí)現(xiàn)大腦與外界的直接交流，或者直接用思想來操縱外部設(shè)備。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)混合智能的特點(diǎn)在于利用計(jì)算機(jī)模擬人的機(jī)器代替人去完成任務(wù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)以下有關(guān)可穿戴技術(shù)應(yīng)用的說法錯(cuò)誤的是（）

A:可穿戴健康監(jiān)測(cè)設(shè)備可收集并監(jiān)測(cè)體重、血壓、血糖、心律、睡眠和皮電反應(yīng)等生理指標(biāo)，保護(hù)用戶健康B:柔性材料能夠讓可穿戴技術(shù)為用戶提供更舒適的穿戴體驗(yàn)C:可穿戴技術(shù)能夠利用教練功能對(duì)用戶進(jìn)行特定健身任務(wù)或培訓(xùn)D:目前的可穿戴技術(shù)能夠完成對(duì)用戶內(nèi)在器官健康的檢測(cè)

答案:目前的可穿戴技術(shù)能夠完成對(duì)用戶內(nèi)在器官健康的檢測(cè)以下有關(guān)外骨骼技術(shù)應(yīng)用錯(cuò)誤的是（）

A:外骨骼技術(shù)可以防止核輻射，極大提高工作效率B:外骨骼技術(shù)能夠輔助體弱或運(yùn)動(dòng)不便的人群正常運(yùn)動(dòng)，并能增強(qiáng)勞動(dòng)者體力，提供勞動(dòng)者工作效率C:外骨骼技術(shù)能夠應(yīng)用在軍隊(duì)士兵身上，增加人體機(jī)能，提高作戰(zhàn)能力D:外骨骼技術(shù)不能夠幫助癱瘓患者行走

答案:外骨骼技術(shù)不能夠幫助癱瘓患者行走以下有關(guān)腦機(jī)接口應(yīng)用的說法正確的是（）

A:通過腦機(jī)接口技術(shù)，癱瘓患者能夠通過思維直接控制輪椅移動(dòng)B:通過腦機(jī)接口技術(shù)，人們能夠脫離手動(dòng)直接用大腦控制來玩游戲C:腦機(jī)接口技術(shù)能夠幫助人們更好的研究人腦D:通過腦機(jī)接口技術(shù)，人們可以通過腦電波直接控制無人機(jī)

答案:通過腦機(jī)接口技術(shù)，癱瘓患者能夠通過思維直接控制輪椅移動(dòng)；通過腦機(jī)接口技術(shù)，人們能夠脫離手動(dòng)直接用大腦控制來玩游戲；腦機(jī)接口技術(shù)能夠幫助人們更好的研究人腦；通過腦機(jī)接口技術(shù)，人們可以通過腦電波直接控制無人機(jī)以下有關(guān)混合智能分類對(duì)應(yīng)錯(cuò)誤的是（）

A:穿戴人機(jī)協(xié)同混合智能——信息耦合方式B:增強(qiáng)型混合智能——功能增強(qiáng)方式C:替代型混合智能——智能混合方式D:認(rèn)知增強(qiáng)混合智能——功能增強(qiáng)方式

答案:增強(qiáng)型混合智能——功能增強(qiáng)方式以下有關(guān)混合智能應(yīng)用說法正確的是（）

A:外骨骼機(jī)器人通過各種傳感器與人體協(xié)同運(yùn)動(dòng)，有效增強(qiáng)人的體能，輔助殘疾人行走等B:人造神經(jīng)具有良好的生物兼容性、柔性和高靈敏度，可以探測(cè)不同方向的運(yùn)動(dòng)，甚至能識(shí)別盲文C:通過混合智能，癱瘓人士能通過意識(shí)操控機(jī)器人D:通過電子紋身，可以測(cè)量佩戴者的心率、血壓、皮膚的溫度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)

答案:外骨骼機(jī)器人通過各種傳感器與人體協(xié)同運(yùn)動(dòng)，有效增強(qiáng)人的體能，輔助殘疾人行走等；人造神經(jīng)具有良好的生物兼容性、柔性和高靈敏度，可以探測(cè)不同方向的運(yùn)動(dòng)，甚至能識(shí)別盲文；通過混合智能，癱瘓人士能通過意識(shí)操控機(jī)器人；通過電子紋身，可以測(cè)量佩戴者的心率、血壓、皮膚的溫度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)

第十二章單元測(cè)試

以下哪個(gè)不是機(jī)器博弈的基本元素（）

A:參與者B:策略C:規(guī)則D:時(shí)間

答案:時(shí)間下面哪個(gè)不是機(jī)器博弈的經(jīng)典模型（）

A:零和博弈B:隨機(jī)博弈C:合作博弈D:非合作博弈

答案:隨機(jī)博弈以下哪個(gè)算法常被用于解決機(jī)器博弈中的優(yōu)化問題（）

A:迪杰斯特拉算法B:K均值聚類算法C:蒙特卡洛樹搜索D:樸素貝葉斯算法

答案:蒙特卡洛樹搜索機(jī)器博弈原理是基于博弈樹搜索和靜態(tài)評(píng)估的博弈方法（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在機(jī)器藝術(shù)創(chuàng)造中起到重要作用的原因是什么（）

A:它可以產(chǎn)生具有創(chuàng)造性的藝術(shù)作品B:它可以模仿人類藝術(shù)家的創(chuàng)造過程C:它可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取圖像特征D:所有上述選項(xiàng)

答案:所有上述選項(xiàng)機(jī)器智能設(shè)計(jì)是指（）

A:利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)B:利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)新型機(jī)器C:利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)D:利用人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)新型機(jī)器

答案:利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)以下哪個(gè)不是機(jī)器智能設(shè)計(jì)的應(yīng)用領(lǐng)域（）

A:自動(dòng)駕駛汽車B:人臉識(shí)別技術(shù)C:電子游戲設(shè)計(jì)D:垃圾分類系統(tǒng)

答案:電子游戲設(shè)計(jì)當(dāng)多個(gè)參與者在機(jī)器博弈中達(dá)到一個(gè)平衡狀態(tài)，被稱為納什均衡。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)機(jī)器藝術(shù)是指由人工智能算法生成的藝術(shù)作品。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)機(jī)器智能設(shè)計(jì)是一種完全自主的過程，不需要人類干涉。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

第十三章單元測(cè)試

智能制造核心特征包括（）

A:設(shè)備全面互聯(lián)網(wǎng)化B:設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)化C:業(yè)務(wù)協(xié)同可視化D:柔性制造一體化

答案:設(shè)備全面互聯(lián)網(wǎng)化；設(shè)備維護(hù)預(yù)測(cè)化；業(yè)務(wù)協(xié)同可視化；柔性制造一體化數(shù)字化時(shí)代以數(shù)控機(jī)床為代表，聯(lián)系電腦后可以按編程操作，適應(yīng)能力強(qiáng)。（）

A:錯(cuò)B: