人工智能单选复习测试卷附答案

第页人工智能单选复习测试卷附答案1.从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是A、默认推理B、归结推理C、演绎推理D、单调推理【正确答案】：C解析：

搜索分为盲从搜索与启发式搜索2.为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型（）A、KNNB、RNNC、BNND、VGG【正确答案】：C解析：

在CNN训练中，除了卷积偏置bias需要学习更新以外，weight也是学习跟新的重要内容3.在训练集上每学到一条规则，就将该规则覆盖的训练样例去除，然后以剩下的训练样例组成训练集重复上述过程的方法称为(___)A、缺省规则B、序贯覆盖C、不放回学习D、一阶规则【正确答案】：B解析：

见算法解析4.下列哪个模型属于无监督学习（）A、KNN分类B、逻辑回归C、DBSCAND、决策树【正确答案】：C解析：

SVR属于监督学习的方法5.在神经网络中，我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数，从而最小化损失函数的?A、正向传播算法B、池化计算C、卷积计算D、反向传播算法【正确答案】：D6.DNN不是适合处理图像问题是因为“维数灾难”，那么“维数灾难”会带来什么问题呢：A、网络结构过于复杂B、DNN根本不能处理图像问题C、内存、计算量巨大、训练困难D、神经元数量下降，所以精度下降【正确答案】：C解析：

全部都属于常见的计算机视觉任务7.正则化是为了什么？（)A、最小化错误率B、正规化C、防止过拟合D、最大化过拟合【正确答案】：C解析：

在其他条件不变的前提下，以下做法容易引起机器学习中的“过拟合”问题的是SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核。8.我们日常生活中的上下班，指纹扫描打卡考勤、虹膜扫描，应用到了人工智能中的A、机器翻译技术B、机器翻译C、虚拟现实D、模式识别【正确答案】：D解析：

RNN存在严重的梯度消失现象，因此改进出LSTM模型。9.

下列哪项关于模型能力（modelcapacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）A、隐藏层层数增加，模型能力增加B、Dropout的比例增加，模型能力增加C、学习率增加，模型能力增加D、都不正确【正确答案】：A10.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？A、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理【正确答案】：A解析：

深度学习可以用来解决上述所有NLP问题。11.Python被广泛用于人工智能程序的开发，以下哪个库实现了机器学习的经典算法？A、numpyB、sclpyC、matplotiibD、skleam【正确答案】：D12.以下哪一个关于卷积神经网络的说法是错误的AlexNet是一个八层的卷积神经网络&B、&卷积神经网络中的建模学习，学习对象是每一层神经元的值&C、&目标检测网络SSD的网络结构中包含卷积层&D、&典型的卷积神经网络，由卷积层、池化层、激活层、全连接层等组成【正确答案】：B解析：

见算法解析13.以才哪种组合在CNN不常见A、conv+reluB、conv+relu+poolC、conv+relu+pool+fcD、conv+k-means【正确答案】：D解析：

CNN网络设计中，学习率的设置往往对训练收敛起到关键作用，关于学习率的说法，错误的是学习率也是有网络学习而来14.在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？1随机初始化感知机的权重2去到数据集的下一批（batch）3如果预测值和输出不一致，则调整权重4对一个输入样本，计算输出值A、1,2,3,4B、4,3,2,1C、3,1,2,4D、1,4,3,2【正确答案】：D15.C4.5在分类过程中使用的（）A、条件熵B、信息增益率C、交叉熵D、联合熵【正确答案】：B解析：

ID3在分类过程中使用的信息增益16.基于统计的分词方法为（）A、正向最大匹配法B、逆向最大匹配法C、最少切分D、条件随机场【正确答案】：D17.为什么计算机视觉任务优先考虑使用卷积神经网络：A、全连接网络完全不能做计算机视觉任务B、全连接网络理论在处理视觉任务时计算量很小C、全连接网络理论在处理视觉任务时会出现维数灾难现象，而卷积神经网络可以缓解这一现象D、卷积神经网络只能做计算机视觉任务【正确答案】：C解析：

深度神经网络的运行过程是由三个算法依次运行组成，下面不属于这三个算法中的是归一化18.规则生成本质上是一个贪心搜索的过程，须有一定的机制来缓解过拟合的风险，最常见的做法是(___)A、序列化B、剪枝C、去重D、重组【正确答案】：B解析：

见算法解析19.下列选项中，属于图像识别技术应用的是（）A、人脸识别支付B、编写word文档C、制作多媒体D、制作ppt【正确答案】：A20.在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为()。A、每个主分量的方差B、每个主分量的标准差C、每个主分量的方差贡献率D、每个主分量的贡献率【正确答案】：C解析：

在进行主成分分析时，应使第一主成分在总方差中所占的比重最大。21.(___)是在一个数据集上对多个算法进行比较。A、t检验B、交叉验证t检验C、Friedman检验D、McNemar检验【正确答案】：C解析：

见算法解析22.（

）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。A、文本识别B、机器翻译C、文本分类D、问答系统【正确答案】：C解析：

专用人工智能，是指只对某一方面有自动化专业能力；通用人工智能，是指具有像人一样的思维水平以及心理结构的全面性智能化。所以真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统，D选项错误，答案选D.23.随着集成中个体分类器（相互独立）数目T的增大，集成的错误率将呈(___)_下降，最终趋向于零A、指数级B、对数级C、线性级D、平方级【正确答案】：A解析：

见算法解析24.模型库功能要求为：模型测试包括模型部署、（）测试和服务管理，模型测试服务发布应支持向导模式，宜支持一键自动发布测试服务，模型测试服务宜支持单卡内存级分配。A、在线&B、&离线&C、&自动&D、&手动【正确答案】：A解析：

主要应用25.衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为（）A、损失函数B、无参数函数C、激活函数D、矩阵拼接函数【正确答案】：A解析：

DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。26.TF-IDF模型中，TF意思是词频，IDF意思是()。A、文本频率指数B、C、逆文本频率指数D、词频指数E、逆词频指数【正确答案】：B解析：

常见的图像预处理方法不包括图像标注。27.强化学习在每个时刻环境和个体都会产生相应的交互。个体可以采取一定的（），这样的行动是施加在环境中的。A、actionB、rewardC、stateD、agent【正确答案】：A解析：

见算法解析28.下面算法中哪个不是分类算法A、决策树B、高斯混合模型GMMC、随机森林D、Xgboost【正确答案】：B29.在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能A、对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加B、对加权累加信息进行非线性变化（通过激活函数）C、向前序相邻神经元反馈加权累加信息D、将加权累加信息向后续相邻神经元传递【正确答案】：C30.YOLOv3在coco数据集上聚类了（）个矛框？A、3B、9C、80D、nan【正确答案】：B解析：

见算法解析31.GoogLeNet从角度改进了之前的图像分类网络？A、增加网络宽度B、轻量化网络模型C、改善网络退化现象D、增加网络深度【正确答案】：A解析：

分布范围小>较小的卷积核，小的感受野32.在强化学习的过程中,学习率α越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(),保持旧的结果的比例越()。A、大B、小C、大D、大E、小F、小【正确答案】：A33.信息熵是度量样本集合(___)最常用的一种指标。A、精确度B、准确率C、召回率D、纯度【正确答案】：D解析：

见算法解析34.以下关于随机森林算法的描述中错误的是A、可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择B、随机森林的预测能力不受多重共线性影响C、也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题D、能应对正负样本不平衡问题【正确答案】：C35.参数学习过程中若采用梯度下降法，应如何计算梯度值（）？A、wLB、∂L/∂wC、∂w/∂LD、w/L【正确答案】：B解析：

见算法解析36.关于GoogLeNet描述正确的有：A、GoogLeNet仅仅是在宽度上进行了探索，所以它是一个很浅的网络B、GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路C、GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版本D、GoogLeNet结合多种网络设计结构所以是到目前为止分类效果最好的网络结构【正确答案】：B解析：

VGG全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核37.对于图像分类问题，以下哪个神经网络更适合解决这个问题?A、感知器B、循环神经网络C、卷积神经网络D、全连接神经网络【正确答案】：C38.在图像智能处理中，图像分类的目标主要是要确定什么内容？A、对象位置B、对象边框C、对象类别D、对象背景【正确答案】：C39.数据标注：宜支持（）标注，以模型来给未标注数据进行标注。A、手工B、智能C、自动D、动态【正确答案】：B解析：

主要应用40.对于一个图像识别问题(在一张照片里找出一只猫)，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？A、循环神经网络B、感知机C、多层感知机D、卷积神经网络【正确答案】：D41.神经网络由许多神经元（Neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？A、每个神经元可以有一个输入和一个输出B、每个神经元可以有多个输入和一个输出C、每个神经元可以有多个输入和多个输出D、上述都正确【正确答案】：D解析：

轨迹跟踪又称为前轮反馈控制法（Frontwheelfeedback)，核心在于基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。符合题意的为B项决策树。答案选B42.下列哪些不是“子集搜索”中的搜索方式(___)A、单向搜索B、双向搜索C、前向搜索D、后向搜索【正确答案】：A解析：

见算法解析43.智慧城市的应用体系，不包括智慧（）体系。A、物流B、制造%C、军工D、公共服务【正确答案】：C44.量子机器学习能有效增强传统机器学习算法的性能，量子比特可同时具有0、1及其（）。A、非线性叠加态B、线性叠加态C、非线性暂态D、线性暂态【正确答案】：B解析：

”元宇宙主要有以下几项核心技术：

一是扩展现实技术，包括VR和AR。。

二是数字孪生，能够把现实世界镜像到虚拟世界里面去。

三是用区块链来搭建经济体系。45.混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精确率是（）。A、1212122022年1月4日B、1212122022年1月2日C、1212122022年4月7日D、1212122022年2月3日【正确答案】：C解析：

根据准确率计算公式可得。46.下列选项中，不属于深度学习模型的是？A、线性回归B、深度残差网络C、卷积神经网络CNND、循环神经网络RNN【正确答案】：A解析：

k-means是一种无监督聚类方法。47.在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策，这种处理模式适合用()来训练出合理的策略。A、监督学习B、非监督学习C、强化学习D、弱化学习【正确答案】：C48.为了对某图像中的目标进行分析和识别，一般需要对图像进行（）处理。A、图像加噪B、图像采集C、图像压缩D、图像分割【正确答案】：D解析：

以下算法中可以用于图像平滑的是均值滤波；。49.关于级联相关网络描述错误的是(___)A、属于结构自适应网络，网络结构也是其优化目标；B、主要成分为级联、相关、归约；C、无需设置网络层数、隐层神经元数目；D、训练速度快，但数据较小时容易陷入过拟合；【正确答案】：B解析：

见算法解析50.ILP系统通常采用(___)的规则生成策略A、自底而上B、自顶而下C、自大而小D、自小而大【正确答案】：A解析：

见算法解析51.当前人工智能算力持续突破，面向训练用和推断用的芯片仍在快速推进，基于（）的训练芯片持续增多。A、CPUB、GPUC、FPGAD、5G通讯【正确答案】：B52.下列哪项可以评价回归模型？1.R方RSquared2.调整R方3.F统计量4.RMSE/MSE/MAEA、2和4B、1和2C、2,3和4D、以上所有【正确答案】：D53.计算机中存储的图像是（）A、模拟图像B、数字图像C、黑白图像D、彩色图像【正确答案】：B54.下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是（）A、随机森林只能用于解决分类问题B、集成学习通过构建多个模型，并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来，作为最终的预测结果，提高分类问题的准确率C、随机森林由随机数量的决策树组成D、随机森林的弱分类器（基分类器）的特征选择不是随机的【正确答案】：B解析：

$BP网络、多层感知器、LVQ网络属于前馈网络55.下列关于核函数的表述正确的是A、核函数即特征的映射关系B、多项式核函数只是将原始特征映射，并没有升维C、高斯核函数将特征映射到无穷维D、使用线性核函数的SVM是非线性分类器【正确答案】：C解析：

只要参数设置合理，深度学习的效果至不一定优于随机算法56.语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链是用来表达节点知识的A、无悖性B、可扩充性C、继承性D、连贯性【正确答案】：C解析：

从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是演绎推理57.（）年，人工智能首入中国政府工作报告意味着其已经上升至国家战略高度。A、2017B、2018C、2019D、$2,020【正确答案】：A解析：

随着深度学习在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功，近几年来，无论是在消费者端还是在企业端，已经有许多依赖人工智能技术的应用臻于成熟，并开始渗透到我们生活的方方面面58.在CNN中，梯度下降法的作用是（）。A、线性变换B、非线性变换C、求函数最小值D、加速训练【正确答案】：C解析：

hidden不是激活函数。59.能够提取出图片边缘特征的网络是()。A、卷积层B、池化层C、全连接层D、输出层【正确答案】：A60.对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0，下面哪个叙述是正确的？A、其他选项都不对B、没啥问题，神经网络会正常开始训练C、神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西D、神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变【正确答案】：C61.ResNet从角度改进了之前的图像分类网络？A、增加网络宽度B、轻量化网络模型C、改善网络退化现象D、增加网络深度【正确答案】：C解析：

GoogLeNet从增加网络宽度角度改进了之前的图像分类网络62.混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,准确率是（）。A、1212122022年1月4日B、1212122022年1月2日C、1212122022年4月7日D、1212122022年2月3日【正确答案】：B解析：

蒙特卡罗强化学习是在一个完整的采样轨迹完成后再对所有的状态-动作对进行更新，属于“批处理式”63.ROIPooling存在几次取整过程？A、1B、2C、3D、nan【正确答案】：B解析：

见算法解析64.下列神经网络特点描述错误的是(___)A、适应性B、由简单单元组成C、广泛并行互连的网络D、线性特性【正确答案】：D解析：

见算法解析65.人工智能平台应提供主要网络设备、通信线路和（）系统的硬件冗余，保证高可用性，在无不可抗力环境下应满足7×24小时服务不中断。A、数据库B、主机C、电源D、集群【正确答案】：D解析：

主要应用66.人工智能平台应提供模型推送功能，可通过云边协同套件推送至（）设备。A、中间B、核心C、边侧D、侧边【正确答案】：C解析：

主要应用67.根据个体学习器的生成方式，目前集成学习大致分为两类，其中一种是个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，该方法的代表是（）A、BoostingBaggingC、随机森林D、reboot【正确答案】：A解析：

在主成分分析中，将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时，每个主分量的权数为每个主分量的方差贡献率。68.Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由()机制组成。ActionB、AttentionC、TransformationD、Information【正确答案】：B解析：

在RNN中，目前使用最广泛的模型便是LSTM模型，该模型能够更好地建模长序列。69.图像处理中无损压缩的目的是（）A、滤除图像中的不相干信号B、滤除图像中的高频信号C、滤除图形中的低频信号D、滤除图像中的冗余信号【正确答案】：D解析：

每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的残差70.在下列哪些应用中，我们可以使用深度学习来解决问题？A、蛋白质结构预测B、化学反应的预测C、外来粒子的检测D、所有这些【正确答案】：D71.感知机描述错误的是：(___)A、感知机根据正确的程度进行权重调整；B、输入层接收外界输入信号传递给输出层；C、输出层是M-P神经元；D、感知机能容易实现逻辑与、或、非运算；【正确答案】：A解析：

见算法解析72.机器学习的核心任务是在新的、未知的数据中执行得好。而这种在未知数据中执行的能力，称为A、泛化能力B、过拟合C、欠拟合D、正则化【正确答案】：A73.批量梯度下降，小批量梯度下降，随机梯度下降最重要的区别在哪里?A、梯度大小B、梯度方向C、学习率D、使用样本数【正确答案】：D74.下列____不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。A、与同一时期其他数据对比B、可视化C、基于模板的方法D、主观兴趣度量【正确答案】：A75.线性判别分析设法将样例投影到(___)直线上，使得同类样例的投影点尽可能(___)。A、一条；接近B、两条；接近C、一条；远离D、两条；原理【正确答案】：A解析：

见算法解析76.假定你已经搜集了10000行推特文本的数据，不过没有任何信息。现在你想要创建一个推特分类模型，好把每条推特分为三类：积极、消极、中性。以下哪个模型可以执行做到？（）A、朴素贝叶斯B、支持向量机C、以上都不是D、nan【正确答案】：C77.下列哪个包不是用于处理图像的？（）A、ScipyB、skimageC、opencvD、gensim【正确答案】：D解析：

YOLOv1没有使用Anchorbox78.虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏（），其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。A、可分析性B、可复现性C、可解释性D、可重构性【正确答案】：C解析：

人工智能芯片将向通用人工智能芯片发展，智能传感器将朝集成化方向推进。79.剪枝分为前剪枝和后剪枝，前剪枝本质就是早停止，后剪枝通常是通过衡量剪枝后（）变化来决定是否剪枝。A、信息增益B、损失函数C、准确率D、召回率【正确答案】：B解析：

C4.5在分类过程中使用的信息增益率80.在多通道卷积过程中，要生成n个featuremaps，需要（）个卷积核立方体。A、n-2B、n^2C、[n/2]注[x]表示对x取整D、n【正确答案】：D解析：

见算法解析81.模型有效的基本条件是能够（）已知的样本A、结合B、拟合C、联合D、聚集【正确答案】：B解析：

批量归一化对隐含层的输入进行归一化，更好的尺度不变性（应对内部协变量偏移），更好的优化地形（输入处于不饱和区域，从而让梯度变大）82.下列那种模型可以被用于文本相似度（documentsimilarity）问题？（）A、在语料中训练一个由词到向量（word2vector）的模型来对文本中呈现的上下文语境进行学习B、训练一个词包模型（abagofwordsmodel）来对文本中的词的发生率（occurrence）进行学习C、创建一个文献检索词矩阵（document-termmatrix）并且对每一个文本应用余弦相似性D、上述所有方法均可【正确答案】：D83.半监督学习包括。A、主动学习B、回归学习C、聚类学习D、直推学习【正确答案】：D解析：

见算法解析84.在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（）A、增加训练集量B、减少神经网络隐藏层节点数C、删除稀疏的特征D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核【正确答案】：D解析：

Bert主要用于自然语言处理的网络结构85.下面不是超参数的是：A、权重和偏置B、学习率C、mini-batch的大小D、网络结构【正确答案】：A解析：

深度学习系统训练过程通常需要输入特征值和标签86.在人脸检测中，不属于该算法难点的是A、出现人脸遮挡B、人脸角度变化大C、需要检测分辨率很小的人脸D、需要检测不同性别的人脸【正确答案】：D87.语音是一种典型的（）数据。A、无结构无序列B、有结构序列C、无结构序列D、有结构无序列【正确答案】：C解析：

循环神经网最常常遇到的问题是：①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸88.对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是A、软间隔B、硬间隔C、核函数D、以上选项均不正确【正确答案】：C89.在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是（）A、CNNB、LSTMC、GRUD、RNN【正确答案】：D解析：

数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。90.在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()。A、大B、小C、大D、大E、小F、小【正确答案】：A91.（）技术助力人工智能数据安全可信地进行协作。A、量子计算B、隐私计算C、数字孪生D、数据加密【正确答案】：B解析：

人工智能系统稳定性技术重点逐步从数字域扩展到物理域。92.一对一分类器，k个类别需要多少个SVM？A、k(k-1)/2B、k(k-1)C、k(k-2)D、(k-1)(k-2)【正确答案】：A解析：

根据F1计算公式可得。93.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？（1）警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。A、精确率B、召回率C、ROCD、AUC【正确答案】：A94.全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法，以下关于其有优缺点说法错误的是:A、全局梯度算法可以找到损失函数的最小值B、批量梯度算法可以解决局部最小值问题C、随机梯度算法可以找到损失函数的最小值D、全局梯度算法收敛过程比较耗时【正确答案】：C95.检索的（）和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向A、公平性B、真实性C、快速性D、准确性【正确答案】：A解析：

康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序马太效应的问题96.数字图像处理中的（）技术可应用于机动车车牌识别系统。A、图像变换B、图像增强C、图像分割D、图像复原【正确答案】：C解析：

为了对某图像中的目标进行分析和识别，一般需要对图像进行图像分割处理。97.SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的（）无关。A、大小和旋转B、大小C、旋转D、缩放【正确答案】：A解析：

机器执行学习的框架体现了其学习的本质是参数估计98.线性回归在3维以上的维度中拟合面是?A、曲面B、平面C、超平面D、超曲面【正确答案】：C99.随机森林是一种集成学习算法，是（）算法的具体实现。A、BoostingBaggingC、StackingDropping【正确答案】：B解析：

Adaboost就是从弱分类器出发反复训练，在其中不断调整数据权重或者是概率分布。100.在图灵测试中，如果有超过（）的测试者不能分清屏幕后的对话者是人还是机器，就可以说这台计算机通过了测试并具备人工智能A、30%B、0.4C、0.5D、$0.60【正确答案】：A101.深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算，一般我们需要配用硬件让计算机具备并行计算的能力，以下硬件设备可提供并行计算能力的是:A、主板B、内存条C、GPUD、CPU【正确答案】：C102.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。A、广度优先搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、启发式搜索【正确答案】：A解析：

在监督学习中，预测变量离散，称为分类，预测变量连续，称为回归，两者本质一样，都是对输入做预测，不过分类输出的是物体所属的类别，回归输出的是物体的值。答案选D103.DSSM模型的结构是什么？A、线性B、双塔C、三塔D、非线性【正确答案】：B解析：

DSSM经典模型的缺点：1.Wordhashing可能造成词语冲突；2.采用词袋模型，损失了上下文语序信息；3.搜索引擎的排序由多种因素决定，用户点击时doc排名越靠前越容易被点击，仅用点击来判断正负样本，产生的噪声较大，模型难以收敛；4.效果不可控。104.半监督支持向量机中最著名的是TSVM（TransductiveSupportVectorMachine）。与标准SVM一样，TSVM也是针对(___)问题的学习方法？A、分类B、回归C、聚类D、二分类【正确答案】：D解析：

见算法解析105.下列哪个不属于特征的类型(___)A、关键特征B、冗余特征C、相关特征D、无关特征【正确答案】：A解析：

见算法解析106.输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernelsize5×5，padding1，stride2），pooling（kernelsize3×3，padding0，stride1），又一层卷积（kernelsize3×3，padding1，stride1）之后，输出特征图大小为A、95B、96C、97D、$98【正确答案】：C107.产生式系统的推理不包括A、正向推理B、逆向推理C、双向推理D、简单推理【正确答案】：D解析：

语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链是用来表达节点知识的继承性108.机器翻译属于下列哪个领域的应用？A、自然语言系统B、机器学习C、专家系统D、人类感官模拟【正确答案】：A解析：

人工智能应用包括人工神经网络、自然语言学习、专家系统等，自动控制如工业自动化控制属于PLC技术完成，不属于人工智能范畴。答案选B109.（

）是一种基于树结构进行决策的算法。A、轨迹跟踪B、决策树C、数据挖掘D、K近邻算法【正确答案】：B解析：

召回率=TP/TP+FN

查准率=TP/TP+FP

所以当概率阈值增加时，TP、FP减少或者持平，TP+FN不变，所以召回率不会增加，一般情况，用不同的阀值，统计出一组不同阀值下的精确率和召回率。110.当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？A、分类B、聚类C、关联分析D、隐马尔可夫链【正确答案】：B解析：

数据预处理工作中的几个关键主题探讨：聚集、抽样、降维、离散化、变量变换等111.我国人工智能三步走战略，第三步到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。A、到2035年B、到2030年C、到2025年D、到2020年【正确答案】：B解析：

我国人工智能三步走战略，第二步到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平112.ROIPooling在那个模型中被第一次提出（）A、fast-rcnnB、faster-rcnnC、mask-rcnnD、rcnn【正确答案】：A解析：

见算法解析113.卷积的扩展方式是加（）：一个卷积核可以提取图像的一种特征，多个卷积核提取多种特征。A、滤波器B、卷积层C、卷积核D、通道【正确答案】：C解析：

见算法解析114.()是对信息进行计量和记录之后形成的文字、语音、图形、图像、动画、视频、多媒体、富媒体等多种形式的记录A、信息B、数据C、知识D、智慧【正确答案】：B115.DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题，降低了计算复杂度；2.中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的词义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；3.字母的n-gram可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；4.使用有监督的方法，优化语义embedding的映射问题；5.省去了人工特征工程；6.采用有监督训练，精度较高。A、B、C、.5.6D、3.4.6【正确答案】：C解析：

LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。116.以下哪项是主要用于自然语言处理的网络结构（）AlexNetB、ResNetC、BertD、LeNet【正确答案】：C解析：

线性回归基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布117.用Tensorflow处理图像识别任务时，若输入数据的形状为[64,224,224,3]，下面说法正确的是（）A、每一张图片都是二值图片B、每一张图片都是三通道图片C、模型一次处理224张图片（batchsize为224）D、以上选项均不正确【正确答案】：B解析：

根据已知模式在数据集中寻找相似模式属于数据挖掘中的内容检索任务。118.下列哪一个不是神经网络的代表A、卷积神经网络B、递归神经网络C、残差网络D、xgboost算法【正确答案】：D解析：

A、防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项；B、L1范数符合拉普拉斯分布，是不完全可微的；C、L2正则化项是模型各个参数的平方和的开方值。119.常见的使用深度学习解决的计算机视觉任务有：①.图像分类②.目标检测③.语义分割/实例分割④.场景文字识别A、①③④B、①②③④C、①③④D、①②④【正确答案】：B解析：

Bi-LSTM属于循环神经网络120.协同训练（co-training）是针对(___)数据设计？A、多角度B、多视图C、多环境D、多版本【正确答案】：B解析：

见算法解析121.EM算法通过迭代求L(theta)=logP(Y|theta)的（），每次迭代交替进行求期望和求极大化。A、无偏估计B、极大似然估计C、区间估计D、有偏估计【正确答案】：B解析：

在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。122.工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑，人工智能研发管理体系日益完善，以（）为代表的自动运维技术收到越来越多的关注，“小作坊、项目制”的赋能方式正在成为历史，未来将会更加便捷、高效地实现人工智能落地应用和产品交付。A、CaffeB、TensorFlowC、MLOpsD、PaddlePaddle【正确答案】：C123.下列人工神经网络属于反馈网络的是（）A、Hopfield网BP网络C、多层感知器D、LVQ网络【正确答案】：A解析：

可以将变量名为var的tensor放在GPU上运行的代码是var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")124.以下不属于现阶段知识图谱技术类别的是()。A、构建技术B、展示技术C、推理技术D、应用技术【正确答案】：B125.代码arr3=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）.transpose（）;print（arr3[1,1]）的输出结果是（）？A、5B、4C、3D、$2【正确答案】：A解析：

见算法解析126.关于SMO神经网络描述错误的是(___)A、一种竞争学习型的无监督神经网络；B、将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构；C、SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重；D、输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间；【正确答案】：C解析：

见算法解析127.如何选取合适的卷积核大小？A、分布范围广>较小的卷积核，大的感受野B、分布范围小>较小的卷积核，小的感受野C、分布范围小>较大的卷积核，小的感受野D、分布范围大>较小的卷积核，小的感受野【正确答案】：B解析：

VGG模型于2014年被提出，是最流行的CNN模型之一，在ImageNet比赛中，达到了Top5错误率7.3%。128.下列属于基于统计的自然语言处理进路的是()。A、基于中间语的翻译B、基于深层语法的翻译C、基于浅层语法的翻译D、基于贝叶斯公式【正确答案】：D129.类脑计算系统从“（）”向“（）”逐步演进A、专业、通用B、静态、动态C、单一、多样D、简单、复杂【正确答案】：A解析：

机器学习在向分布式隐私保护方向演进。130.彩色图像中，每个像素点通常采用（）表示色彩值A、一个值B、二个值C、三个值D、四个值【正确答案】：C解析：

在分类、跟踪、检测等高等级计算机视觉任务中，Dropout操作被广泛用于降低模型在训练集上过拟合的风险131.模型出现过拟合，以下何种措施无法降低过拟合现象A、添加正则化项B、降低模型复杂度C、减少训练数据量D、使用Dropout【正确答案】：C解析：

BineryCrossEntropy可作为二分类问题的loss函数132.欠拟合通常是由于(___)而造成的。A、权值学习迭代次数足够多B、学习能力低下C、训练集过多模型复杂D、数据有噪声【正确答案】：B解析：

见算法解析133.下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？A、BoostingBaggingC、StackingD、Mapping【正确答案】：B134.L1和L2正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法，以下关于两者的说法正确的是:A、L1正则化可以做特征选择B、L1和L2正则化均可做特征选择C、L2正则化可以做特征选择D、L1和L2正则化均不可做特征选择【正确答案】：A135.为了增强网络的表达能力，我们需要（）来将线性函数转换为非线性函数。A、损失函数B、指数函数C、三角函数D、激活函数【正确答案】：D解析：

见算法解析136.建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？A、根据内容检索B、建模描述C、预测建模D、寻找模式和规则【正确答案】：C解析：

自动程序设计，是采用自动化手段进行程序设计的技术和过程。奴设计自然语言理解，答案选C137.主成分分析法是通过变量变换的方法把相关的变量变为若干（）的变量。。A、相联系B、相互矛盾C、不相关D、相等【正确答案】：C解析：

正则化是为防止过拟合

138.在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？A、搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值B、赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重C、随机赋值，听天由命D、以上都不正确的【正确答案】：B139.下列关于深度学习说法错误的是A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合C、只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题【正确答案】：C解析：

相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果140.在RNN中，目前使用最广泛的模型便是（）模型，该模型能够更好地建模长序列。A、SLTMB、SLMTC、LSMTD、LSTM【正确答案】：D解析：

SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。141.机器感知研究如何用机器或计算机模拟，延伸和扩展（)的感知或认知能力。A、机器B、机器人C、计算机D、人【正确答案】：D142.我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化?A、样本数目B、特征值C、超参数D、参数【正确答案】：D143.关于递归函数基例的说明，以下选项中错误的是A、递归函数必须有基例B、递归函数的基例不再进行递归C、每个递归函数都只能有一个基例D、递归函数的基例决定递归的深度【正确答案】：C144.关于Boosting，Bagging和随机森林，以下说法错误的是(___)A、从偏差-方差分解的角度看，Boosting主要关注降低偏差B、从偏差-方差分解的角度看，Bagging主要关注降低方差C、随机森林简单、容易实现、计算开销小D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成【正确答案】：D解析：

见算法解析145.常见的图像预处理方法不包括(____)。A、图像降噪B、图像增强C、图像尺寸归一化D、图像标注【正确答案】：D解析：

将一副图像进行分割后，分割出的区域彼此之间不可以重叠。146.损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差，在深度学习中常用的损失函数是:A、指数损失函数B、均方损失函数C、对数损失函数D、Hinge损失函数【正确答案】：B147.如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和（）A、平移B、删除C、移动D、收敛【正确答案】：A解析：

池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出148.逻辑回归的损失函数是下列哪一种？（）A、平方损失函数B、对数损失函数C、HingeLoss0-1损失函数D、绝对值损失函数【正确答案】：B149.决策树所形成的分类边界有一个明显特点，它的分类边界由若干个(___)分段组成。A、与坐标轴平行B、与坐标轴垂直C、与坐标轴重合D、过坐标原点【正确答案】：A解析：

见算法解析150.（）曲线以precision、recall为横纵坐标AP曲线B、PR曲线C、mAP曲线D、RoI曲线【正确答案】：B解析：

见算法解析151.在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。A、帧-状态-音素-单词B、帧-音素-状态-单词C、音素-帧-状态-单词D、帧-音素-单词-状态【正确答案】：A152.算法性能显著不同时，需要进行(___)来进一步区分各算法。A、后续检验B、Friedman检验C、交叉验证t检验D、McNemar检验【正确答案】：A解析：

见算法解析153.（）城市大脑目前已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等城市和国家落地，覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域，是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。A、浪潮云B、华为云C、阿里云D、海尔云【正确答案】：C解析：

语音是一种典型的无结构序列数据。154.DilatedConvolution意思是？A、空洞卷积B、黑洞卷积C、细节卷积D、返向卷积【正确答案】：A解析：

见算法解析155.元宇宙（Metaverse)一词最早出现在（）小说中。A、雪崩B、真名实姓C、深渊上的火D、天渊【正确答案】：A156.在国内计算机视觉领域，（

）和人脸识别是主要研究方向。A、静态图像识别B、动态图像识别C、动静态图像识别D、全身识别【正确答案】：C解析：

因为RNN的权重存在累乘效应，如果使用dropout的话，会破坏RNN的学习过程。157.下列哪个应用领域不属于人工智能应用？A、人工神经网络B、自动控制C、自然语言学习D、专家系统【正确答案】：B解析：

生物特征识别技术，是指通过计算机利用人体所固有的生理特征（指纹、虹膜、面相、DNA等）或行为特征(步态、击键习惯等)来进行个人身份鉴定的技术。步态识别、人脸识别、虹膜识别运用的都是生物特征，文本识别不属于生物特征识别。答案选C158.生物特征识别技术不包括（

）。A、体感交互B、指纹识别C、人脸识别D、虹膜识别【正确答案】：A解析：

弱人工智能是指不能制造出真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。认知智能是指机器具有主动思考和理解的能力，不用人类事先编程就可以实现自我学习，有目的推理并与人类自然交互。人类有语言，才有概念、推理，所以概念、意识、观念等都是人类认知智能的表现，机器实现以上能力还有漫长的路需要探索。答案选D。159.xgboost在代价函数里加入了（），用于控制模型的复杂度A、正则项B、非线性C、激活函数D、特征变换【正确答案】：A解析：

主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过线性变换将向量投影到低维空间。160.fasterRCNN用于生成候选框proposal的模块名称（）A、RPNB、CNNC、ResNetD、RoIpooling【正确答案】：A解析：

mAP表示算法处理每张照片时间。161.在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是A、CNNB、LSTMC、GRUD、RNN【正确答案】：D解析：

集成方法分类为：Bagging(并行训练)：随机森林，Boosting（串行训练）：Adaboost，GBDT:XgBoost,Stacking,Blending162.Iou表示的是（）A、两个框之间的重叠程度B、两个框的总面积C、两个框的相对大小D、一个框面积与周长比值【正确答案】：A解析：

见算法解析163.下面对梯度下降方法描述不正确的是A、梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法B、梯度反方向是函数值下降最快方向C、梯度方向是函数值下降最快方向D、梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数【正确答案】：C164.测试集应尽可能与训练集(___)。A、相容B、相等C、互斥D、包含【正确答案】：C解析：

见算法解析165.图像识别任务可以分为三个层次，根据处理内容的抽象性，从低到高依次为？A、图像分析，图像处理，图像理解B、图像分析，图像理解，图像处理C、图像处理，图像分析，图像理解D、图像理解，图像分析，图像处理【正确答案】：C166.马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中,下一个状态与()有关。A、外部影响B、主体内因C、历史状态D、当前状态【正确答案】：D167.用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？A、根据内容检索B、建模描述C、预测建模D、寻找模式和规则【正确答案】：A解析：

聚类是无监督学习方法的一种，可以用来处理无标签的数据集。168.可以对Pytorch框架进行网络结构等数据可视化的工具是A、VisdomB、FlaskC、VueD、以上选项均不正确【正确答案】：A169.欠拟合会出现高（）问题A、标准差B、方差C、偏差D、平方差【正确答案】：C解析：

过拟合会出现高方差问题170.考虑以下问题：假设我们有一个5层的神经网络，这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中，单个数据需要花费2秒的时间。如果我们现在把架构变换一下，当评分是0.2和0.3时，分别在第2层和第4层添加Dropout，那么新架构的测试所用时间会变为多少？A、少于2sB、大于2sC、仍是2sD、说不准【正确答案】：C171.神经元之间的每个连接都有（）权重。A、一个B、两个C、多个D、无【正确答案】：A解析：

高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化，也即越来越能表现语义或者意图。172.语音理解是指利用（)等人工智能技术进行语句自动识别和语意理解。A、声乐和心理B、合成和分析C、知识表达和组织D、字典和算法【正确答案】：C173.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，哪一个必然可以得到该最优解A、广度优先搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、启发式搜索【正确答案】：A解析：

产生式系统的推理包括正向、逆向、双向推理174.以下哪个关于监督式学习的说法是正确的?A、决策树是一种监督式学习B、监督式学习不可以使用交叉验证进行训练C、监督式学习是一种基于规则的算法D、监督式学习不需要标签就可以训练【正确答案】：A175.蒙特卡罗强化学习算法的本质，是通过多次尝试后求平均来作为期望累计奖赏的金丝，但它在求平均时是采用哪种方式进行？A、逐一式B、循环式C、分组式D、批处理【正确答案】：D解析：

基于线性变换来进行降维的方法称为线性降维法。非线性降维是基于核技巧对线性降维方法进行“核化”176.以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理A、卷积神经网络B、循环神经网络C、深层神经网络D、浅层神经网络【正确答案】：B解析：

人脸活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质伪造的生物特征来照片攻击、视频攻击和3D模型攻击177.元宇宙本质上是对现实世界的虚拟化、数字化过程，它基于（）提供沉浸式体验。A、扩展现实技术B、区块链技术C、数字孪生技术D、云计算【正确答案】：A178.（）是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出A、卷积B、约化C、池化D、批归一化【正确答案】：C解析：

输出通道的数目通常也被称作卷积核的个数179.以下关于算法的说法中，不正确的是A、机器学习算法分为有监督、半监督和无监督三种B、卷积神经网络是重要的迁移学习算法C、决策树算法属于监督学习类别D、K-Means是属于无监督学习算法【正确答案】：B180.人工智能产业链主要包括：基础技术支撑，（），人工智能应用。A、智能平台建设B、大数据C、互联网D、人工智能技术【正确答案】：D解析：

ResNet网络是参考了VGG19网络，在其基础上进行了修改，并通过短路机制加入了残差单元181.人工智能平台应支持资源横向扩展和系统平滑升级，资源扩展和系统升级过程应不影响现有训练任务和（）服务。A、识别B、判断C、推理D、提供【正确答案】：C解析：

主要应用182.下列哪个模型属于无监督学习A、KNN分类B、逻辑回归C、DBSCAND、决策树【正确答案】：C183.对于神经网络的说法,下面正确的是:1.增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率2.减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率3.增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率A、1B、1和3C、1和2D、$2【正确答案】：A184..

混沌度(Perplexity)是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术，关于混沌度，哪种说法是正确的？A、混沌度没什么影响B、混沌度越低越好C、混沌度越高越好D、混沌度对于结果的影响不一定【正确答案】：B185.（）技术在促进数字孪生实施方面有巨大潜力。A、机器学习B、强化学习C、深度学习D、监督学习【正确答案】：C解析：

基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上186.()适合连续特征，它假设每个特征对于每个类都符合正态分布。A、GaussianNBBernoulliNBC、MultinomialNBD、BaseDiscreteNB【正确答案】：A解析：

Scikit-Learn中accuracy_score可以实现计算模型准确率。187.根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网（Bayesiannetwork）；第二类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为(___)。A、赫布网B、拉普拉斯网C、马尔科夫网D、塞缪尔网【正确答案】：C解析：

见算法解析188.类别不平衡指分类任务中不同类别的训练样例数目(___)的情况。A、没有差别B、差别很大C、差别很小D、以上都不正确【正确答案】：B解析：

见算法解析189.关于常用评分函数描述错误的为(___)A、基于信息论准则；B、学习问题看做为数据压缩任务；C、学习目标为以最短编码长度描述训练数据模型；D、编码位数仅为自身所需的编码位数；【正确答案】：D解析：

见算法解析190.反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？A、预测结果与样本标签之间的误差B、各个输入样本的平方差之和C、各个网络权重的平方差之和D、都不对【正确答案】：A191.卷积神经网络做图像分类任务通常不包含：A、卷积操作B、池化操作C、全连接层D、均方误差损失函数【正确答案】：D解析：

深度学习系统中，参数数量非常庞大不会必然导致运算精度必然高192.数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）A、单个模型之间有高相关性B、单个模型之间有低相关性C、在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D、单个模型都是用的一个算法【正确答案】：B193.Skip-gram在实际操作中，使用一个（）（一般情况下，长度是奇数），从左到右开始扫描当前句子。A、过滤器B、滑动窗口C、筛选器D、扫描器【正确答案】：B解析：

见算法解析194.元宇宙的本质是将现实世界进行()、虚拟化，元宇宙将成为虚拟世界与现实世界共存的第二空间[5]。A、智能化&B、&标准化&C、&数字化D、云端化【正确答案】：C195.在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的（），构建一系列基本分类器并将它们线性组合，形成一个强分类器。A、偏差B、方差C、采样样本D、权值分布【正确答案】：D解析：

读取一行的python方法是.readline()196.以下哪种问题主要采用无监督学习方法？A、频繁项挖掘B、股价预测C、图像分类D、文本情感分析【正确答案】：A解析：

Adaboost属于集成学习197.A*搜索算法何时是最优的？（）A、到目标结点的耗散是一个可采纳启发式B、到目标结点的耗散可任意选择C、不存在求解问题的最优的a*搜索算法D、以上描述都不对【正确答案】：A198.“文档”是待处理的数据对象，它由一组词组成，这些词在文档中不计顺序的额，例如一篇论文、一个网页都可以看做一个文档；这样的表示方式称为(___)？A、语句B、词袋C、词海D、词塘【正确答案】：B解析：

见算法解析199.命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体，如果用1来标注人名，0标注其他，那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中，Potter、and这两个单词应该标注为：A、0,1B、1,1C、1,0D、0,0【正确答案】：C解析：

自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为向量。200.传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?A、给定标签B、离散C、分类D、回归【正确答案】：D解析：

修正线性单元是非线性的激活函数201.DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。A、O(m)B、O(m2)C、O(logm)D、O(m*logm)【正确答案】：B202.Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本（）学习多个分类器并进行一些线性组合A、权重B、分布C、概率D、数量【正确答案】：A解析：

SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离超平面203.（）采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。A、XLNetB、GoogleNetC、MuseNetD、AlexNet【正确答案】：C解析：

对比学习的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角，还是来自完全不同的两张图片。204.以下程序的输出是（）？array=np.array（[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]）;print（array.shape）A、（4,3）B、（3,4）C、3D、$4【正确答案】：A解析：

见算法解析205.下列哪项不是构建知识图谱用到的主要技术A、词性标注B、实体链接C、关系抽取D、命名实体识别【正确答案】：A206.深度学习中的不同最优化方式，如SGD，ADAM下列说法中正确的是A、在实际场景下，应尽量使用ADAM，避免使用SGDB、同样的初始学习率情况下，ADAM的收敛速度总是快于SGD方法C、相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果D、同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合【正确答案】：C解析：

图像处理中无损压缩的目的是滤除图像中的冗余信号207.主成分分析是一种数据降维和去除相关性的方法，它通过（）将向量投影到低维空间。A、线性变换B、非线性变换C、拉布拉斯变换D、z变换【正确答案】：A解析：

梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下208.深度学习系统训练过程通常需要输入：A、特征值B、标签C、特征值和标签D、预测值【正确答案】：C解析：

人工神经网络受生物神经网络启发209.循环神经网络(recurrentneuralnetwork，RNN)，是一种用于处理具有类似()的数据的神经网络。A、网格结构B、数组结构C、序列结构D、表格结构【正确答案】：C解析：

卷积神经网络(convolu-tionalneuralnetwork，CNN)，是一种专门用来处理具有类似()的数据的神经网络。210.下面关于Jarvis－Patrik（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。A、JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。B、JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。C、JP聚类是基于SNN相似度的概念。D、JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。【正确答案】：D211.在用户洞察环节，银行业企业普遍面临对消费者数据开发不足的问题，AI技术的加持能够实现更深层次的客户洞察，基于多维度的用户数据构建（），实现更精准的用户触达。A、用户画像B、数据模型C、用户标签D、用户场景【正确答案】：A解析：

精准营销与个性化推荐系统是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术，线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。212.卷积神经网络(convolu-tionalneuralnetwork，CNN)，是一种专门用来处理具有类似()的数据的神经网络。A、网格结构B、数组结构C、序列结构D、表格结构【正确答案】：A解析：

Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。213.下列哪项关于模型能力的描述是正确的（指模型能近似复杂函数的能力）A、隐层层数增加，模型能力增加B、Dropout的比例增加，模型能力增加C、学习率增加，模型能力增加D、都不正确【正确答案】：A214.在中期图像识别技术（2003-2012）中，索引的经典模型是（）。A、口袋模型B、词袋模型C、胶囊模型D、增量模型【正确答案】：B解析：

早期图像识别技术中存在的主要问题是全局特征丢掉了图像细节。215.在技术层面，人工智能正在从云计算向（）延伸，未来将形成云计算与（）协同发展的态势，为人工智能提供更强大的基础设施。A、分布式计算B、边缘计算C、密集计算D、可信计算【正确答案】：B216.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。A、Precision,RecallB、Recall,PrecisionC、Precision,ROCD、Recall,ROC【正确答案】：A解析：

关联规则就是有关联的规则，形式是这样定义的：两个不相交的非空集合X、Y，如果有X→Y，就说X→Y是一条关联规则。在题目的例子中，我们发现购买啤酒就一定会购买尿布，{啤酒}→{尿布}就是一条关联规则。217.前馈神经网络是一种简单的神经网络，各神经元分层排列，是目前应用最广泛，发展最迅速的人工神经网络之一。以下关于前馈神经网络说法正确的是:A、具备计算能力的神经元与上下两层相连B、其输入节点具备计算能力C、同一层神经元相互连接D、层间信息只沿个方向传递【正确答案】：D218.下列算法，哪项能处理非线性问题（）A、标准SVMB、多项式回归C、线性回归D、神经元模型【正确答案】：B解析：

卷积在BERT中没有使用219.以下不属于聚类算法的是（）。A、K均值B、SANC、AprioriD、Jarvis-Patrik（JP）【正确答案】：C220.下列哪项不是SVM的优势A、可以和核函数结合B、通过调参可以往往可以得到很好的分类效果C、训练速度快D、泛化能力好【正确答案】：C解析：

高斯核函数将特征映射到无穷维221.随着大数据、（）、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代A、片上存储B、芯片设计C、人工智能D、泛在互联【正确答案】：C解析：

以上都是人工智能发展预测。222.以下对于标称属性说法不正确的是A、标称属性的值是一些符号或事物的名称,每种值代表某种类别、编码或状态。B、标称值并不具有有意义的顺序,且不是定量的C、对于给定对象集,找出这些属性的均值、中值没有意义。D、标称属性通过将数值量的值域划分有限个有序类别,把数值属性离散化得来。【正确答案】：D223.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘【正确答案】：C解析：

精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。224.模型库功能要求为：模型测试包括模型部署、（）测试和服务管理，模型测试服务发布应支持向导模式，宜支持一键自动发布测试服务，模型测试服务宜支持单卡内存级分配。A、在线B、离线C、自动D、手动【正确答案】：A解析：

主要应用225.关于梯度下降算法描述正确的是：A、梯度下降算法就是不断的更新w和b的值B、梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值C、梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值D、梯度下降算法就是不断更新学习率【正确答案】：A解析：

权重和偏置不是超参数226.半监督学习不包括A、直推学习B、纯半监督学习C、主动学习D、图半监督学习【正确答案】：C解析：

见算法解析227.Softmax算法中温度趋近于0时Softmax将趋于(___)A、仅探索B、仅利用C、全探索D、全利用【正确答案】：B解析：

见算法解析228.如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？A、神经网络会收敛B、不好说C、都不对D、神经网络不会收敛【正确答案】：D229.关于反向传播，以下说法错误的是?A、反向传播只能在前馈神经网络中运用B、反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重C、反向传播会经过激活函数D、反向传播指的是误差通过网络反向传播【正确答案】：A230.NMS算法中文名为（）A、非极大值抑制B、非极小值抑制C、极大值抑制D、极小值抑制【正确答案】：A解析：

见算法解析231.特征是描述样本的特性的维度，关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性，以下说法正确的是:A、特征在传统机器学习可解释性强，而在深度学习可解释性弱B、特征在传统机器学习可解释性弱，而在深度学习可解释性强C、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱D、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强【正确答案】：A解析：

应增加训练数据以降低过拟合232.前馈型神经网络的中各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是()的。A、有环B、有环C、有环D、无环E、无环F、有环【正确答案】：C233.平台中人工智能算法在支撑业务应用时，应充分考虑算法计算精度突然降低、计算结果出错、计算结果超时等状况下对（）造成的不利影响。A、业务系统B、网站C、电力系统D、业务流程【正确答案】：A解析：

主要应用234.()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降【正确答案】：A235.自动识别系统属于人工智能哪个应用领域？（）A、自然语言系统B、机器学习C、专家系统D、人类感官模拟【正确答案】：D236.scikit-learn用于训练模型的函数接口为（）A、Fit()B、fit()C、Train()D、train()【正确答案】：B解析：

gensim主要用来以无监督的方式从原始的非结构化文本当中来学习到文本隐藏层的主题向量表达。237.在有监督学习中，我们如何使用聚类方法？1.我们可以先创建聚类类别，然后在每个类别上用监督学习分别进行学习2.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习3.在进行监督学习之前，我们不能新建聚类类别4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习A、2和4B、1和2C、3和4D、1和3【正确答案】：B解析：

NLP的功能强大，可以从文本内容提取特征与有效性息，可以实现情感分析，问答系统，机器翻译238.模型库存放训练出的（）模型或采购来的第三方算法模型。A、实体B、算法C、数据D、对象【正确答案】：B解析：

例如在生产与采购环节，典型的AI应用场景包括智能质检，利用机器视觉等AI技术可代替人力或者协助人力完成对缺陷商品进行识别。239.机器学习中，模型需要输入什么来训练自身，预测未知?A、人工程序B、神经网络C、训练算法D、历史数据【正确答案】：D解析：

Xgboost属于集成学习算法中的Boosting算法类别，240.下列哪个不是激活函数()。A、sigmodB、reluC、tanhD、hidden【正确答案】：D解析：

学习率是CNN网络的超参数。241.下面哪个叙述是对的？Dropout对一个神经元随机屏蔽输入权重Dropconnect对一个神经元随机屏蔽输入和输出权重A、1是对的，2是错的B、都是对的C、1是错的，2是对的D、都是错的【正确答案】：D242.关于学习率初始值设定描述正确的是（）A、学习率是网络自己学习得到的B、学习率不同场景是相同的C、学习率是根据不同场景，人为设定的D、学习率不是人为设定的【正确答案】：C解析：

softmax函数一般用在多分类问题中，它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广，也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。243.循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个featuremap，则输出的featuremap矩阵的结构是（）。A、27*27*3B、28*28*3C、27*27*6D、28*28*6【正确答案】：D解析：

循环神经网络(recurrentneuralnetwork，RNN)，是一种用于处理具有类似()的数据的神经网络。244.Scikit-Learn中（）可以实现计算模型准确率。A、accuracy_scoreB、accuracyC、f1_scoreD、f2_score【正确答案】：A解析：

DBSCAN算法将“簇”定义为：由密度可达关系导出的最大的密度相连样本集合。245.关于语言建模任务，以下描述不正确的是：A、语言建模任务指的是给定前一个单词去预测文本中的下一个单词。B、可能是比较简单的语言处理任务，具体的实际应用场景包括：智能键盘、电子邮件回复建议、拼写自动更正等。C、比较经典的方法基于n-grams。D、不可使用平滑处理不可见的n-grams。【正确答案】：D246.语言模型的作用是：A、查看一句话成为一句“人话”的概率B、查看一句话是英