2024年第三届浙江技能大赛（人工智能训练赛项）理论考试题库（含答案）

PAGEPAGE12024年第三届浙江技能大赛（人工智能训练赛项）理论考试题库（含答案）一、单选题1.在自然语言处理任务中，哪种模型最适合实现情感分析：A、TransformerB、CNNC、RNND、GAN答案：A2.强化学习的基本组成元素不包括以下哪一项？A、环境（Environment）B、智能体（Agent）C、状态（State）D、目标函数（ObjectiveFunction）答案：D3.视频属性标注内容不包括（）。A、标注物位置B、状态变化C、属性判断D、视频长度答案：D4.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0,255]，则该图像像素的存储位数为（）。A、2B、4C、6D、8答案：D5.以下哪个是AI发展历史中的关键里程碑？A、1950年，艾伦·图灵提出图灵测试B、1970年，个人计算机的普及C、1990年，互联网的发明D、2010年，社交媒体的兴起答案：A6.以下哪个方法可用于处理类别不平衡问题？A、过拟合B、过采样C、数据预处理D、特征选择答案：B7.下列选项中,不是kafka适合的应用场景是?A、日志收集B、消息系统C、业务系统D、流式处理答案：C8.语音数据的加工处理不包括哪部分？（）。A、语音数据的预处理B、语音数据的采集C、语音数据的识别D、语音数据的标注答案：C9.Rasa的组成中包括以下哪几个模块?（）①Rasa-X②Rasa-NLU③Rasa-NLP④Rasa-CoreA、①②③B、①②④C、①③④D、①②③④答案：B10.用两个3x3的卷积核对一副三通道的彩色图像进卷积，得到的特征图有（）个通道。A、1B、2C、3D、4答案：B11.在神经网络的训练过程中，反向传播算法用于：A、前向传递信息B、计算损失函数C、更新权重参数D、初始化网络结构答案：C12.在生成式人工智能中，知识图谱的主要作用是：A、提供大规模的标注数据B、加速模型训练C、丰富模型的背景知识D、减少模型的参数答案：C13.启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法。A、最优B、一般C、满意答案：C14.当往往一本书中其实通常使用到的词汇表是非常小的，这就会导致一本书的表示向量中存在大量的0.这样的向量称为()。A、零向量B、满秩向量C、稀疏向量D、普通向量答案：C15.机器学习的主要研究领域不包括哪项？A、语音识别B、数据挖掘C、云计算D、软件工程答案：D16.在图像分割中，什么是分层聚类算法（HierarchicalClusteringAlgorithm）？A、一种将图像分割成具有语义意义的区域的算法B、一种通过图像像素的相似性逐步合并区域的算法C、一种基于深度学习的图像分割算法D、一种通过图像像素的梯度来识别对象的算法答案：B17.在机器学习中，哪种方法常用于评估模型的性能？A、损失函数B、激活函数C、交叉验证D、梯度下降答案：C18.以下哪项不是人工智能的一个分支？A、机器学习B、自然语言处理C、机器视觉D、遗传学答案：D19.什么是卷积神经网络（CNN）？A、一种机器学习算法，用于聚类和分类任务B、一种机器学习算法，模仿人脑神经网络的工作原理C、一种机器学习算法，用于处理图像和视频数据D、一种机器学习算法，用于处理自然语言数据答案：C20.Gazebo是一款什么工具（）。A、仿真B、可视化C、调试D、命令行答案：A21.以下哪个查询是将一个或多个表、一个或多个查询的字段组合作为查询结果中的一个字段，执行此查询时，将返回所包含的表或查询中对应字段的记录（）。A、联合查询B、传递查询C、数据定义查询D、子查询答案：A22.（）的核心都是如何从文本中抽取出能够体现文本特点的关键特征，抓取特征到类别之间的映射。A、数据挖掘B、文本归类C、人工智能D、云计算答案：B23.在深度学习中，卷积操作主要用于提取数据的什么特性？A、时间依赖性B、空间相关性C、语义相似性D、时间序列特性答案：B24.VUI(VoiceUserInterface)是指哪一种交互方式？（）A、图形化交互B、语音交互C、对话式交互D、多模态交互答案：B25.大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是A、结构化数据B、非结构化数据C、半结构化数据D、全结构化数据答案：D26.1937年,图灵在发表的论文（）中,首次提出图灵机的概念。A、《左右周期性的等价》B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》C、《可计算性与λ可定义性》D、《论高斯误差函数》答案：B27.人工智能训练师的工作与以下哪个领域密切相关？A、医学B、物理学C、人工智能D、经济学答案：C28.InCeptionv2-v3模型中把1个3∗3的卷积拆分为1∗3和3∗1的卷积好处是什么?（）A、抵抗过拟合B、加快模型收敛速度C、增加网络特征提取能力D、抵抗梯度消失答案：C29.在推荐系统中，什么是指利用用户的历史行为来预测其未来可能感兴趣的内容？A、协同过滤B、基于内容的推荐C、基于行为的推荐D、关联规则挖掘答案：C30.在朴素贝叶斯分类器中，“朴素”一词指的是什么？A、模型简单，易于理解B、特征之间相互独立C、适用于小数据集D、只能处理二分类问题答案：B31.以下语句的输出结果是（）。>>>f=lambdax,y:y+x，>>>f(10,10)A、10B、10,10C、100D、20答案：D32.机器学习中的“过拟合”通常是由什么引起的？A、训练数据不足B、训练数据中的噪声C、模型复杂度过高D、使用了不适当的损失函数答案：C33.下面关于人工智能说法错误的是（）A、人工智能一定程度上能模仿人类的活动B、人工智能可以全面取代人类活动C、人工智能的发展将改变人类社会生活D、人工智能的发展也会产生一些负面的社会影响答案：B34.在深度学习中，模型参数的初始化策略对什么有重要影响：A、训练时间B、模型大小C、收敛速度D、输入数据格式答案：C35.在计算机视觉中，HOG（HistogramofOrientedGradients）特征描述符主要用于什么任务？A、物体检测B、图像分类C、图像分割D、语义分割答案：A36.（）是图形化交互，（）是语音交互，（）是对话式交互。（）①CUI②VUI③GUIA、③②①B、①②③C、①③②D、②③①答案：A37.在最初的图灵测试中,如果有超过（）的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,则这台机器就通过了测试,并认为具有人类智能。A、0.2B、0.3C、0.4D、0.5答案：B38.在深度学习模型中，Dropout技术的效果是：A、增加模型的参数量B、减少模型的训练时间C、减轻过拟合现象D、加速模型的收敛速度答案：C39.在人工智能中，什么是“强化学习”？A、一种通过数据学习的方法B、一种无监督学习算法C、一种通过奖励和惩罚学习的方法D、一种通过监督学习进行学习的方法答案：C40.在K近邻（KNN）算法中，K通常代表什么？A、模型训练时的迭代次数B、样本数据集中类别数量C、用来决定新样本所属类别的邻居数量D、特征空间的维度数答案：C41.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核代替线性核答案：D42.在自然语言处理任务中，词嵌入技术通常采用哪种模型进行预训练？A、朴素贝叶斯B、循环神经网络（RNN）C、Word2VecD、Transformer答案：C43.在深度学习中，什么是残差连接（ResidualConnection）？A、一种损失函数的计算方法B、一种正则化技术，用于防止过拟合C、一种优化算法，用于更新模型参数D、一种模型结构设计方法，有助于解决梯度消失和梯度爆炸问题答案：D44.在聚类分析中，如果簇的形状和大小差异很大，哪种聚类方法可能表现更好？A、K-meansB、基于密度的聚类C、基于网格的聚类D、基于层次的聚类答案：B45.在计算机视觉中，目标检测(ObjectDetection)与目标识别(ObjectRecognition)的主要区别是什么？A、目标检测需要确定目标的位置和类别，而目标识别只需要确定目标的类别。B、目标检测需要处理图像中的多个目标，而目标识别只需要处理单个目标。C、目标检测需要使用特定的特征提取器，而目标识别不需要。D、所有以上答案。答案：D46.在神经网络训练过程中，前向传播是指什么？A、从输入层到输出层计算网络每层的结果B、更新网络的权重和偏差C、计算损失函数D、所有以上答案：A47.下列不是弱人工智能应用的是（）。A、语音识别B、图像识别C、文本审核D、迁移学习答案：D48.在计算机视觉中，边缘检测算子如Sobel和Canny通常用于检测图像中的什么？A、颜色变化。B、纹理特征。C、亮度变化。D、形状轮廓。答案：C49.从关系中找出满足给定条件的操作称为（）。A、选择B、投影C、联接D、自然联接答案：A50.为了提高测试的效率，应该（）A、随机地选取测试数据B、取一切可能的输入数据作为测试数据C、在完成编码以后指定软件的测试计划D、选择发现错误可能性大的数据作为测试数据答案：D51.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。A、超人工智能B、强人工智能C、弱人工智能D、人工智能答案：C52.要改变窗体上文本框控件的数据源,应设置的属性是().A、记录源B、控件来源C、筛选查询D、默认值答案：B53.从目的状态出发的逆向搜索，也称为（）。A、目的驱动B、数据搜索C、定向搜索D、实例驱动答案：A54.在机器学习中，什么是正交化？A、将数据转换为新的特征空间的过程B、将数据进行标准化的过程C、将特征之间的关系转换为正交关系的过程D、将特征转换为连续型特征的过程答案：C55.（）表示模型太过简单，无法捕获数据中的关键特征和模式。模型在训练数据和测试数据上的性能都较差。A、欠拟合B、过拟合C、不拟合D、分类答案：A56.(_)度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度。A、偏差B、方差C、均方差D、泛化误差答案：A57.在机器学习中，（）是一种有监督学习，主要是从中发现变量之间的相关性，确定变量间的关系式，从而预测输出的变量值。A、回归B、深度学习C、神经网络D、损耗函数答案：A58.什么是数据的离群点检测？A、找出数据中不符合常规模式的点B、找出数据中重复的点C、找出数据中缺失的点D、找出数据中异常大的点答案：A59.请计算以下样本的字准确率是多少?标注：我最喜欢的运动是排球识别：吾最喜爱的运动是拍球哦A、0.6B、0.4C、0.7D、0.3答案：A60.CNN神经网络对图像特征提取带来了变革性的变化，使之前的人工特征提取升级到数据驱动的自动特征提取，在CNN中，起到特征提取作用的网络层是（）A、convolution层B、fullconnect层C、maxpooling层D、norm层答案：A61.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。A、科大讯飞B、图谱科技C、阿里巴巴D、华为答案：A62.在机器学习中，什么是随机性？A、模型的复杂度B、数据的随机变化C、模型的参数D、数据的分布答案：B63.以下哪个不是评估分类模型性能的指标？A、准确率B、召回率C、F1值D、均方误差答案：D64.强化学习中的环境通常指：A、训练数据集B、学习算法C、与智能体交互的模拟世界D、模型评估系统答案：C65.人工智能的哪个领域研究如何让计算机模拟或实现人类学习活动？A、机器学习B、深度学习C、自然语言处理D、计算机视觉答案：A66.自然语言处理的发展可以分为几个阶段？（）A、1B、2C、3D、4答案：D67.智能系统软件应用的选型应该（）。A、价格越贵越好B、价格越便宜越好C、匹配服务器硬件性能并满足生产需要D、功能越多越好答案：C68.人工智能的发展历程可以划分为（）。A、诞生期和成长期B、形成期和发展期C、初期和中期D、初级阶段和高级阶段答案：B69.下列哪个不是std_msgs下的消息（）。A、std_msgs/HeaderB、std_msgs/TimeC、std_msgs/Float32D、std_msgs/LaserScan答案：D70.在自然语言处理中，文本语义相似度计算常用的方法是：A、词频统计B、词嵌入模型C、词袋模型D、one-hot编码答案：B71.强化学习与监督学习的最大区别在于下列的哪一个内容？（）A、如何产生动作B、对产生动作的好坏作一评价C、外部信息较丰富D、有无教师存在答案：B72.机器学习的发展分几个阶段（）。A、一个B、两个C、三个D、四个答案：D73.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是（）。A、冯.诺依曼B、明斯基C、图灵D、拉特飞‧扎德答案：C74.以下哪个不是深度学习框架？A、TensorFlowB、PyTorchC、Scikit-learnD、Keras答案：C75.函数要返回一个数据到调用处,使用_____语句。（）A、函数名=B、gotoC、returnD、赋值语句答案：C76.在查询“设计视图”窗口，什么不是字段列表框中的选项（）。A、排序B、显示C、类型D、准则答案：C77.不属于人工智能的学派是（）。A、符号主义B、机会主义C、行为主义D、连接主义答案：B78.视觉slam中，()不是特征点法的优点。A、对光照、运动不敏感，比较稳定B、鲁棒性好C、能构建稠密地图D、方案成熟答案：C79.决策树算法在机器学习中通常用于解决什么问题？A、聚类问题B、分类问题C、时间序列预测D、关联规则挖掘答案：B80.专家系统是（）学派的成果A、符号学派B、连接学派C、行为学派D、统计学派答案：A81.以下哪项用于左连接（)A、JOINB、RIGHTJOINC、LEFTJOIND、INNERJOIN答案：C82.晶体管有3个工作区，在数字电路中，它工作在（）区。A、饱和B、截止C、放大D、饱和或截止答案：D83.产生式系统于1943年产生，最早的提出者是美国科学家（）。A、波斯特B、洛尔C、图灵D、阿拉莫斯答案：A84.大模型在训练时常见的优化算法是？A、梯度下降B、随机梯度下降C、带动量的随机梯度下降D、带动量和自适应学习率的随机梯度下降答案：D85.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案：A86.计算机视觉的目标包括以下哪些？A、对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述B、从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性C、基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策D、所有以上答案：D87.在梯度下降法优化过程中，如果学习率过大可能会导致什么问题？A、模型收敛速度变慢B、模型陷入局部最优解C、损失函数值震荡且难以收敛D、模型立即达到全局最优解答案：C88.()是存储在计算机内有结构的数据的集合A、数据库系统B、数据库C、数据库管理系统D、数据结构答案：B89.微调过程中使用的技术，旨在通过少量参数调整来适应新任务的是：A、全模型微调B、参数共享C、自适应微调D、重学习答案：C90.以下哪种不属于机器人触觉（）。A、压觉B、力觉C、滑觉D、视觉答案：D91.以下技术，BERT使用的包括哪些？A、TransformerB、SeHAttention模块C、RNN循环连接D、文本卷积答案：B92.格式化日期的函数是（）A、DATEDIFF()B、DATE_FORMAT()C、DAY()D、curdate()答案：B93.在大语言模型中，什么是tokenizer？A、用于将文本转换为模型可处理的数值向量的工具B、用于评估模型性能的指标C、模型训练时的优化算法D、模型输出的文本格式答案：A94.在查询“设计视图”中（）。A、只能添加数据库表B、可以添加数据库表,也可以添加查询C、只能添加查询D、以上说法都不对答案：B95.在深度学习中，批量归一化的效果不包括：A、减轻梯度消失问题B、加速模型收敛C、增加模型的泛化能力D、减少模型参数答案：D96.Python3A、GB2312B、UTF-8C、UTF-16D、CP437答案：B97.目标检测中的FPN（FeaturePyramidNetwork）用于：A、生成候选目标框B、预测目标的类别C、定位目标的精确位置D、提高目标分辨率答案：C98.十进制数15对应的二进制数是A、1111B、1110C、1010D、1100答案：A99.为了避免混淆，十六进制数在书写时常在后面加字母A、HB、OC、DD、B答案：A100.以下（）不属于文本数据标注的应用类型。A、实体识别B、图像分割C、情绪识别D、语义识别答案：B101.在机器学习中，提升方法(Boosting)的主要目的是什么？A、降低模型的偏差。B、减少模型的方差。C、增加模型的复杂度。D、提高模型的泛化能力。答案：D102.在目标检测中，非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）主要用于解决什么问题？A、目标定位不准确B、目标识别错误C、重叠检测框的冗余D、目标特征提取不足答案：C103.TensorFlow使用的数据类型是?A、ScalarB、VectorC、TensorD、Matrix答案：C104.蚂蚁寻找最短距离原理是会首先释放（）吸引更多的蚂蚁。A、唾液B、尿液C、外激素D、雄激素答案：C105.没有数据来源的控件类型是（）。A、结合型B、非结合型C、计算型D、以上都可以答案：B106.编码器与解码器结构通常用于处理：A、图像分类任务B、语言模型训练C、序列到序列的任务D、异常检测任务答案：C107.在深度学习中，哪个层通常用于减少特征图的维度并增加感受野？A、卷积层B、池化层C、全连接层D、激活层答案：B108.在Linux系统中，以（）方式访问设备。A、文件B、文档C、符号D、表格答案：A109.在Access数据库中,从数据表找到符合特定条件的数据信息的是().A、汇总查询B、操作查询C、选择查询D、追加查询答案：C110.关系数据库中，实现实体之间的联系是通过表与表之间的()A、公共索引B、公共存储C、公共元组D、公共属性答案：D111.下列不属于Keras的核心模块的是（）：A、有激活函数B、损失函数C、滤波器D、正则化器答案：C112.下列哪些是模型评估的常用指标？A、准确率（Accuracy）B、精确率（Precision）C、召回率（Recall）D、F1分数（F1Score）答案：A113.索价表格在30万-70万元之间的产品，可以设置条件为（）。A、">30Not＜60"B、">30Or＜60"C、">30And＜60"D">30Like＜60"答案：C114.人工智能在图像识别上已经超越了人类，支持这些图像识别技术的，通常是A、云计算B、因特网C、神经计算D、深度神经网络答案：D115.在决策树中，以下哪个不是常见的剪枝策略？A、预剪枝B、后剪枝C、随机剪枝D、代价复杂度剪枝答案：C116.专家系统是以（）为基础,推理为核心的系统。A、专家B、软件C、问题D、知识答案：D117.层次聚类方法中，凝聚的层次聚类是从什么开始？A、将每个数据点视为一个单独的簇B、将所有数据点视为一个簇C、随机选择数据点作为簇D、根据数据的分布选择簇答案：A118.一般操作系统的主要功能是A、对汇编语言、高级语言和甚高级语言进行编译B、管理用各种语言编写的源程序C、管理数据库文件D、控制和管理计算机系统软、硬件资源答案：D119.在机器学习中，岭回归(RidgeRegression)主要用于解决什么问题？A、分类问题。B、回归问题。C、特征选择。D、避免过拟合。答案：D120.数据标准化和归一化的主要区别是什么？A、标准化改变数据分布，归一化不改变B、归一化改变数据分布，标准化不改变C、标准化适用于所有类型数据，归一化只适用于数值数据D、两者没有本质区别答案：B121.在1995年，受到ELIZA对话机器人的启发，理査德？华勒斯（RichardS.Wallace）博士在1995年开发了（）。A、对话机器人SmarterChildB、对话机器人ELIZAC、ALICE系统D、UC对话机器人系统答案：D122.强化学习中近端策略优化(ProximalPolicyOptimization-PPO)的目的是：A、减少学习过程中的方差B、加速模型的收敛速度C、优化策略的稳定性D、提高策略的探索能力答案：C123.决定人工神经网络性能的三大要素中没有（）。A、神经元的特性B、神经元个数C、神经元之间的连接形式，即拓扑结构D、学习规则答案：B124.人工智能是指（）。A、自然智能B、人的智能C、机器智能D、通用智能答案：C125.在自然语言处理中，BERT模型相比于传统的词嵌入方法有什么优势？A、BERT考虑了单词之间的顺序关系。B、ERT是一个静态的词嵌入模型。C、BERT不能用于下游任务。D、BERT不依赖于预训练阶段。答案：A126.下面哪种传感器不属于触觉传感器（）。A、接近觉传感器B、接触觉传感器C、压觉传感器D、热敏电阻答案：D127.不属于人工智能机器感知领域的是______。（）A、使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力B、使机器具有理解文字的能力C、使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力D、使机器具有听懂人类语言的能力答案：C128.堆栈是（）。A、先进先出的存储区B、先进后出的存储区C、后进先出的存储区D、后进后出的存储区答案：B129.以下哪个不是处理不平衡数据集的常用策略？A、过采样少数类B、欠采样多数类C、合成新样本（如SMOTE）D、增加特征数量答案：D130.灰度图又叫（）。A、8位深度图B、16位深度图C、24位深度图D、32位深度图答案：A131.下列哪个模型属于无监督学习（）。A、KNN分类B、逻辑回归C、DBSCAND、决策树答案：B132.()的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差反向传播两个过程组成。A、感知机B、神经元C、神经系统D、误差逆传播答案：D133.BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型在自然语言处理中的主要贡献是什么？A、提高了机器翻译的性能B、引入了自注意力机制C、提供了更好的上下文表示D、实现了无监督的文本分类答案：C134.一个ROS的pacakge要正常的编译，下列哪个文件是必须的（）。A、package.xmlB、∗.cppC、README.mdD、∗.h答案：A135.要将选课成绩表中学生的成绩取整,可以使用().A、bs([成绩])B、Int([成绩])C、Srq([成绩])D、Sgn([成绩])答案：B136.数据采集的方式有哪些？A、人工采集、自动化采集B、图像采集、语音采集C、文本采集、视频采集D、所有以上答案：A137.在深度学习中，残差网络（ResNet）的主要特点是什么？A、通过跳跃连接缓解梯度消失问题B、通过增加深度提高性能C、通过减少参数数量防止过拟合D、通过改变激活函数提高性能答案：A138.在深度学习中，神经网络的“隐藏层”是指什么？A、输入层之前的层B、输出层之前的层C、输入层和输出层之间的层D、输出层之后的层答案：C139.以下不是非结构化数据的项是?A、图片B、音频C、数据库二维表数据D、视频答案：C140.一个完整的计算机系统包括（）A、计算机及其外部设备B、主机、键盘、显示器C、系统软件与应用软件D、硬件系统与软件系统答案：D141.做卷积运算的缺点是，卷积图像的大小会不断缩小，另外图像的左上角的元素只被一个输出所使用，所以在图像边缘的像素在输出中采用较少，也就意味着你丢掉了很多图像边缘的信息。为了解决这个问题，在卷积过程中引入了()。A、poolingB、paddingC、onvolutionD、FC答案：B142.找出当前目录以及其子目录所有扩展名为”.txt”的文件，那么命令是（）。A、ls.txtB、find/opt-name“.txt”C、ls-d.txtD、find-name“∗.txt”答案：D143.在神经网络中，什么是反向传播算法？A、一种用于初始化权重的算法B、一种用于前向计算的算法C、一种用于计算梯度的算法D、一种用于更新模型参数的算法答案：C144.机器学习研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能,请问机器学习利用数据训练出什么?A、模型B、表结构C、结果D、报表答案：A145.在深度学习的序列建模任务中，为什么长短期记忆网络（LSTM）比标准的循环神经网络（RNN）更为常用？A、因为LSTM能够更好地捕获长期依赖关系B、因为LSTM的计算速度更快C、因为LSTM的模型结构更简单D、因为LSTM不需要反向传播算法答案：A146.轨迹规划即将所有的关节变量表示为（）的函数。A、位移B、速度C、时间D、加速度答案：C147.假设某一个数据库表中有一个姓名字段，查找不姓王的记录的准则是（）。A、Not"王∗"B、Not"王"C、NotLike"王"D、"王∗"答案：A148.下列选项中,正确描述Flume对数据源的支持的是A、只能使用HDFS数据源B、可以配置数据源C、不能使用文件系统D、不能使用目录方式答案：B149.在机器学习中，如果模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，这通常意味着什么？A、模型欠拟合B、模型过拟合C、数据集太小D、模型复杂度太高答案：B150.图像锐化处理方法不包括（）。A、膨胀B、高通滤波C、拉普拉斯算子D、梯度法答案：A151.以下哪个不是机器学习中常用的性能评估指标？A、准确率B、召回率C、F1分数D、计算速度答案：D152.数据库中,数据的物理独立性是指()。A、数据库与数据库管理系统的相互独立B、用户程序与DBMS的相互独立C、用户程序与存储在磁盘上数据库中的数据是相互独立的D、应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立答案：C153.()是指根据“物以类聚”原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组。A、聚类B、分类C、回归D、非监督学习答案：A154.在SELECT语句中，使用关键字（）可以把重复行屏蔽A、TOPB、ALLC、UNIOND、ISTINCT答案：D155.mapreduce计算模型适用于哪种任务?A、多线程处理B、有关联的行处理C、批处理D、实时数据变化处理答案：C156.在SQL语言中，子查询是（）A、选取单表中字段子集的查询语句B、选取多表中字段子集的查询语句C、返回单表中数据子集的查询语言D、嵌入到另一个查询语句之中的查询语句答案：D157.在K-means算法中，初始聚类中心的选择对结果有何影响？A、没有影响B、可能导致局部最优解C、一定导致全局最优解D、使算法收敛速度更快答案：B158.物联网四层体系架构中，有底向上的顺序为（）。A、感知控制层数据处理层数据传输层应用决策层B、感知控制层数据传输层数据处理层应用决策层C、应用决策层数据处理层数据传输层感知控制层D、数据传输层数据处理层感知控制层应用决策层答案：B159.如果用户想对某一命令详细的了解，可用（）。A、lsB、helpC、manD、ir答案：C160.以下哪个不是谱聚类的主要步骤？A、构建相似度矩阵B、计算拉普拉斯矩阵C、对拉普拉斯矩阵进行特征分解D、使用K-means对特征向量进行聚类答案：B161.在强化学习中，什么是“策略”？A、智能体选择的动作序列B、智能体根据状态选择动作的规则C、智能体获得的累积奖励D、智能体与环境交互的次数答案：B162.（）是指传感器在整个测量范围内所能辨别的被测量的最小变化量。A、灵敏度B、重复性C、精度D、分辨性答案：D163.有三个表，它们的记录行数分别是10行、2行和6行，三个表进行交叉连接后，结果集中共有（）行数据A、18B、26C、不确定D、120答案：D164.深度学习中，词嵌入（WordEmbedding）通常用于什么目的？A、将文本数据转换为图像数据B、将高维的文本数据转换为低维的向量表示C、直接用于分类任务D、提取文本数据的特征答案：B165.在生成对抗网络（GAN）中，哪个网络负责生成数据？A、生成器（Generator）B、判别器（Discriminator）C、编码器（Encoder）D、解码器（Decoder）答案：A166.哪个科学家被认为是“人工智能之父”？A、lanTuringB、JohnMcCarthyC、MarvinMinskyD、AlanKay答案：A167.在机器学习中，隐马尔可夫模型(HMM)主要用于解决什么问题？A、分类问题。B、时间序列预测。C、序列标注。D、推荐系统。答案：C168.复选框、切换按钮和选项按钮经常作为单独的控件来显示表或查询中（）的值。A、文本数据类型B、数字数据类型C、日期/时间数据类型D、是/否数据类型答案：D169.在Access数据库中,对数据表求列平均值的是().A、汇总查询B、操作查询C、选择查询D、追加查询答案：C170.人工智能的本质是（）。A、取代人类智能B、电脑万能C、人类智慧的倒退D、对人类智能的模拟答案：D171.纹理特征提取与分析方法错误的是（）。A、直方图分析法B、Laws纹理能量测量法C、边缘检测法D、灰度共生矩阵分析法答案：C172.机器翻译属于（）领域的应用。A、自然语言处理B、搜索技术C、专家系统D、数据挖掘答案：A173.BP神经网络模型拓扑结构不包括（）。A、输入层B、隐层C、翰出层D、显层答案：D174.窗体的控件类型有（）。A、结合型B、非结合型C、计算型D、以上都可以答案：D175.下列函数中可以计算字典元素个数的是（）。A、cmp()B、len()C、str()D、type()答案：B176.目前，语音识别技术已经进入人们生活的方方面面，以下人工智能应用场景中，（）没有应用到语音识别技术。A、智能会议转写B、智能外呼C、语音质检分析D、证照识别答案：D177.PyTorch中的torchnnfunctional模块主要用于提供什么？A、损失函数B、神经网络层C、优化器D、激活函数和其他非层操作答案：D178.传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术，在工程流程上略有差别，以下步骤在深度学习中不需要做的是A、模型评估B、特征工程C、数据清洗D、模型构建答案：B179.下列哪个是用于图像分类任务中最著名的预训练模型之一？A、InceptionV3B、Word2VecC、GRUD、ARIMA答案：A180.强化学习算法中，用于优化策略的一种方法是：A、监督学习B、无监督学习C、半监督学习D、策略梯度答案：D181.在查询中对一个字段指定的多个条件的取值之间满足()关系.A、ndB、OrC、NotD、Like答案：B182.在深度学习中，循环神经网络（RNN）主要用于处理什么类型的数据？A、图像数据B、文本数据C、音频数据D、视频数据答案：B183.下列哪些属于集成学习A、daboostB、决策树C、随机森林D、XGBoost答案：D184.以下哪个不是常见的图像预处理方法？A、灰度化B、降噪C、旋转D、深度学习答案：D185.Mixup数据增广的关键点是什么?A、图像与图像叠加B、样本与样本叠加C、特征与特征叠加D、标签与标签叠加答案：B186.打标签就是用一个或多个标签标注目标进行标注，这属于图像数据标注中的（）类。A、属性标注B、关键点标注C、矩形框标注D、区域标注答案：A187.以下哪个不是强化学习中常用的探索策略？A、ε-贪婪策略B、玻尔兹曼探索C、K-means聚类D、Thompson采样答案：C188.寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为()。A、回归B、分类C、分组D、聚类答案：D189.数据可视化技术可以将所有数据的特性通过（）的方式展现出来A、文字B、图C、表格D、树答案：B190.在强化学习中，什么是“马尔可夫性质”？A、智能体可以随时选择任何动作B、环境的动态会随时间改变C、下一个状态只取决于当前状态和采取的动作D、智能体可以看到完整的状态空间答案：C191.在自然语言处理中，n-gram语言模型主要用于解决什么问题？A、词汇的语义理解B、句子的语法分析C、词汇的序列预测D、文本的情感分析答案：C192.图像的平移、放缩和旋转，这是（）变换。A、灰度B、傅立叶C、空间D、频域答案：C193.以下哪个不是文本分类中常用的方法？A、TF-IDF+SVMB、Word2Vec+RNNC、朴素贝叶斯D、KNN图像分类答案：D194.下列选项中,哪项是分布式文件存储系统?A、HDFSB、FlumeC、KafkaD、Zookeeper答案：A195.下列哪个不属于集成学习（）。A、随机森林B、AdaboostC、KNND、XGBoost答案：C196.（）能够帮助避免生产过程中潜在的风险。A、爱岗敬业，勤劳肯干B、爱护设备，安全操作C、团结友爱，舍己为人D、遵纪守法，忠于职守答案：B197.在强化学习中，什么是“动态规划”（DynamicProgramming）？A、一种用于优化策略的方法B、一种用于计算状态值的方法C、一种用于选择动作的规则D、一种用于表示环境模型的数据结构答案：B198.下列不适合于进行定位的地图表示方法是（）。A、栅格地图B、点云地图C、特征地图D、拓扑地图答案：D199.集成学习在强化学习中的一个常见应用是什么？A、强化学习算法的组合B、强化学习算法与监督学习算法的集成C、强化学习算法与无监督学习算法的集成D、强化学习算法与半监督学习算法的集成答案：A200.在深度学习中，自编码器（Autoencoder）主要用于解决什么问题？A、图像去噪B、文本生成C、语音识别D、无监督学习答案：D201.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。A、一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B、能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C、目前处于成熟高速发展阶段D、相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能答案：C202.在人工智能产品的使用过程中，训练师主要负责哪方面的工作？A、数据处理B、设备维护C、软件开发D、市场营销答案：A203.深度学习是机器学习的一种什么形式？A、监督学习B、非监督学习C、强化学习D、以上都是答案：D204.色彩丰富的图像是（）。A、二值图像B、灰度图像C、RGB图像D、黑白图像答案：C205.人工神经元网络与深度学习的关系是（）。A、深度学习是人工神经元网络的前身B、深度学习是人工神经元网络的一个分支C、深度学习是人工神经元网络的一个发展D、深度学习与人工神经元网络无关答案：C206.GBDT算法相比于随机森林算法，以下哪种表述是错误的?A、GBDT算法比随机森林容易欠拟合B、随机森林是并行计算的，而GBDT不能C、GBDT算法比随机森林容易过拟合D、GBDT与随机森林都是建立在CART树的基础之上的答案：C207.根据新数据集的大小和数据集的相似程度，下列选项不属于迁移学习方法情况的是的是（）。A、小数据集、相似数据B、小数据集、不相似数据C、大数据集、相似数据D、数据集、相似数据答案：D208.机器的翻译属于下列（）领域的应用。A、机器学习B、自然语言系统C、人类感官模拟D、专家系统答案：B209.以下（）协议能够为语音、图像、数据等多种需要实时传输的数据提供端到端的传输功能。A、TCPB、RTPC、UDPD、RTCP答案：B210.关于Python变量,说法正确的是（）。A、变量无需赋值便可以直接使用B、变量无需声明数据类型便可以直接赋值C、Python变量只有数字型和字符串型2种D、Python变量与其他所有高级程序设计语言变量的数据类型没有区别答案：B211.以下语句错误的是（）A、selectsal+1fromemp；B、selectsal∗10,sal∗deptnofromemp;C、不能使用运算符号D、selectsal∗10,deptno∗10fromemp;答案：C212.在数据预处理中，数据规范化通常指的是什么？A、将数据转换为统一格式B、将数据缩放到特定范围C、删除重复数据D、纠正数据中的错误答案：B213.以下描述不是解决overfitting问题的是（）A、使用regularizationB、SVM中从多项式核转向使用高斯核C、拿更多的数据D、数据清洗，去掉一些noise答案：B214.在图像分割中，常用的语义分割方法是指：A、将图像分成不同的目标类别B、将图像分成前景和背景C、将图像分成不同的图像区域D、将图像分成不同的像素值区间答案：A215.不属于机器视觉系统基本构成的是（）。A、景深B、相机C、光源D、电脑系统答案：A216.在机器学习中，哪个方法常用于处理缺失值？A、插值法B、中位数填充C、均值填充D、以上都是答案：D217.在神经网络中，激活函数ReLU的特点是什么？A、输出值总是正的B、输出值总是负的C、输出值在0和1之间D、输出值在-1和1之间答案：A218.下列关于关系数据模型的术语中，哪一个术语所表达的概念与二维表中的“行”的概念最接近？（）A、属性B、关系C、域D、元组答案：D219.在深度学习模型中，用于提高模型训练稳定性的技术是：A、梯度裁剪B、权重衰减C、批量归一化D、增加学习率答案：C220.数据库系统包括().A、数据库语言,数据库B、数据库,数据库应用程序C、数据管理系统,数据库D、硬件环境、软件环境、数据库、人员答案：D221.以下插入记录正确的（）A、insertintoemp(ename,hiredate,sal)values(value1,value2,value3);B、insertintoemp(ename,sal)values(value1,value2,value3);C、insertintoemp(ename)values(value1,value2,value3);D、insertintoemp(ename,hiredate,sal)values(value1,value2);答案：A222.智能运维AIOps的核心技术是什么？A、大数据分析B、机器学习C、人工智能D、所有以上答案：D223.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识.因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫（）。A、专家系统B、机器学习C、神经网络D、模式识别答案：B224.Python通过（）来判断操作是否在分支结构中。A、引号B、缩进C、大括号D、冒号答案：A225.主窗体和子窗体的链接字段不一定在主窗体或子窗体中显示，但必须包含在（）。A、外部数据库中B、查询中C、主窗体/子窗体的数据源中D、表中答案：C226.人工智能中的“序列到序列”模型主要用于处理什么类型的数据？A、图像数据B、文本数据C、音频数据D、数值数据答案：B227.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、人类感官模拟答案：D228.以下选项中,Python代码的注释使用的符号是（）。A、//B、/∗……∗/C、%D、#答案：D229.在Pandas中，如何查看DataFrame的前几行数据？A、df.head()B、df.tail()C、()D、f.describe()答案：A230.在深度学习模型训练中，"早停法"（EarlyStopping）策略的应用目的是什么？A、防止模型欠拟合B、提升模型的泛化能力C、加速模型收敛D、节省计算资源答案：B231.以下说法错误的是（）A、SELECTmax(sal),deptno,jobFROMEMPgroupbysal;B、SELECTmax(sal),deptno,jobFROMEMPgroupbydeptno;C、SELECTmax（sal），deptno,jobFROMEMP；D、SELECTmax(sal),deptno,jobFROMEMPgroupbyjob;答案：C232.下列哪些项所描述的相关技术是错误的？A、daGrad使用的是一阶差分(firstorderdifferentiation)B、L-BFGS使用的是二阶差分(secondorderdifferentiation)C、AdaGrad使用的是二阶差分D、都正确答案：C233.命令行如何安装百度AI的PythonSDK（）。A、pipinstallbaidu-aipB、pipinstallPILC、pipinstallpygame答案：A234.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、专家系统答案：B235.标注一句话的情感状态，属于（）。A、属性标注B、意图标注C、分词标注D、类别标注答案：A236.在数据管理技术的发展过程中,经历了人工管理阶段,文件系统阶段和数据库系统阶段.在这几个阶段中,数据独立性最高的是()阶段.A、数据库系统B、文件系统C、人工管理D、数据项管理答案：A237.下列关于过拟合现象的描述中，哪个是正确的（）A、训练误差小，测试误差却大B、训练误差小，测试误差也小C、模型的泛化能力高D、其他选项都不正确答案：A238.自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是A、机器性能B、语言歧义性C、知识依赖D、语境答案：A239.反向传播算法的主要目的是什么？A、计算损失函数对模型参数的梯度B、更新模型的权重和偏差C、提高模型的准确率D、所有以上答案：D240.字符函数Rtrim(字符表达式)返回去掉字符表达式什么的字符串（）。A、前导空格B、中间空格C、两端空格D、尾部空格答案：D241.以下哪个不是人工智能发展过程中的重要事件（）。A、1950年“图灵测试”的提出B、1980年专家系统诞生C、1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军D、2010年苹果第四代手机iPhone4发布答案：D242.在机器学习中，核技巧（KernelTrick）主要用于解决什么问题？A、加快算法的运行速度B、使线性算法能够处理非线性问题C、减少模型的内存使用D、简化模型的结构答案：B243.依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么？A、句子的词频分布B、句子的语义角色C、句子中单词之间的依存关系D、句子的情感倾向答案：C244.模型微调中的提示学习是指：A、提供少量样本进行学习B、使用提示引导模型学习特定任务C、通过重复提示加强记忆D、提示模型忽略无关信息答案：B多选题1.选择下列计算机系统中属于人工智能的实例A、Web搜索引擎B、超市条形码扫描器C、声控电话菜单该题无法得分D、智能个人助理该题无法得分答案：AD2.图像存储格式包括（）。A、JPGB、MPC、TXTD、PNG答案：ABD3.在深度学习中，哪些方法可以用于优化模型训练过程并提高模型在特定任务上的表现：A、批量归一化B、数据增强C、使用卷积神经网络D、使用循环神经网络答案：ABCD4.在下列关于关系的叙述中,正确的是()A、行在表中的顺序无关紧要B、表中任意两行的值不能相同C、列在表中的顺序无关紧要D、表中任意两列的值不能相同答案：ABC5.合作伙伴对物理专线，可以有哪些操作?A、退订运营物理专线B、续费运营物理专线C、修改租户物理专线D、修改运营物理专线答案：ACD6.最基础的数据标注团队至少有（）等岗位角色。A、计算机维护人员B、数据标注员C、质检员D、项目负责人答案：BCD7.在自然语言处理中，哪些技术可以用于改善实体识别和文本生成任务的性能：A、序列标注B、引入预训练模型C、序列到序列模型D、注意力机制答案：ABCD8.在自然语言处理中，哪些技术适用于提升问答系统的性能：A、序列到序列模型B、注意力机制C、实体关系抽取D、词嵌入微调答案：ABCD9.SQL中定义事务的语句主要有().A、ENDTRANSACTIONB、EGINTRANSACTIONC、OMMITD、ROLLBACK答案：BCD10.在深度学习模型训练中，哪些技术有助于防止过拟合并提高模型在多任务学习上的表现：A、使用Dropout技术B、数据增强C、权重衰减D、批量归一化答案：ABCD11.以下属于计算机视觉的是A、物体识别和检测B、语音导航C、视觉问答D、机器翻译答案：AC12.人脸检测时,通常会生成一个标定人脸位置的矩形框,人脸检测在哪些场景或应用中需要()。A、人脸跟踪B、人脸识别C、无人驾驶D、人脸聚类E、语音识别答案：ABCD13.人工智能发展的驱动力包括A、大数据B、传感器C、脑科学D、超级计算答案：ABCD14.属性值约束主要有().A、非空值约束B、基于元组的检查子句C、域约束子句D、默认答案：ABCD15.在自然语言处理中，哪些方法可以用于提升自动对话系统和文本摘要生成的自然性和流畅性：A、序列到序列模型B、注意力机制C、引入预训练模型D、数据增强答案：ABCD16.下列观点中，属于符号主义的有（）。A、认为人的认知基元是符号B、认为知识是信息的一种形式C、认为人是一个物理符号系统D、认为人工智能源于数理逻辑答案：ABCD17.在自然语言处理中，哪些方法可以用于提升文本分类、情感分析和实体识别的准确性：A、引入预训练模型B、序列标注C、注意力机制D、使用卷积神经网络答案：ABCD18.智慧教育的支撑技术包括A、物联网B、大数据C、云计算D、泛在网络答案：ABCD19.若事务T对数据R已加X锁，则其他事务对数据R()。A、可以加S锁B、不能加S锁C、可以加X锁D、不能加任何锁答案：BD20.语义标注中的自定义标签包括（）。A、意图级别配置B、功能配置C、预识别配置D、情感配置答案：ABC21.人工智能发展的三阶段是指哪三阶段A、推理期B、思维期C、知识期D、机器学习期答案：ACD22.AI=（）A、终身学习B、迁移学习C、强化学习D、深度学习答案：BCD23.事务的ACID特性可能遭到破坏的因素有().A、多个事务并行运行时,不同事务的操作串行执行B、多个事务并行运行时,不同事务的操作交叉执行C、事务在运行过程中被强行停止D、事务在运行过程中又接收到新的事务.答案：BC24.在mysql提示符下,输入____命令,可以查看由mysql自己解释的命令()A、\?B、?C、helpD、\h答案：BCD25.应用程序的安装方式一般有下列（）类型A、最大安装B、最小安装C、完全安装D、定制安装答案：BCD26.下列有关人工智能A、模式识别B、文字合成C、图像搜索D、图像还原答案：CD27.mySQL支持哪些逻辑运算符A、＆＆B、|C、NOTD、AND答案：CD28.在自然语言处理任务中，哪些技术适用于改善实体识别和关系抽取的效果：A、序列标注B、序列到序列模型C、实体关系抽取D、引入预训练模型答案：ABCD29.以下说法正确的是()A、一个服务器只能有一个数据库B、一个服务器可以有多个数据库C、一个数据库只能建立一张数据表D、一个数据库可以建立多张数据表答案：BD30.通用网络爬虫基本工作流程包含（）。A、打开浏览器B、抓取网页C、数据存储D、预处理答案：BCD31.一个完整的人工神经网络包括A、一层输入层B、多层分析层C、多层隐藏层D、两层输出层答案：AC32.以下方法中，不是假设从高维空间到低维空间的函数映射的是（）。A、一元B、线性C、多元D、非线性答案：ACD33.在深度学习中，哪些技术可以用于优化模型训练过程并提高模型在特定任务上的性能：A、批量归一化B、数据增强C、使用卷积神经网络D、使用循环神经网络答案：ABCD34.基因遗传算法的组成部分包括（）。A、初始化编码B、适应度函数C、选择D、交叉和变异答案：ABCD35.进行模型训练之前，需要先把标注好的数据进行分类。训练有监督学习模型时会将数据集划分为（）。A、训练集B、验证集C、测试集D、备份集答案：ABC36.INTERNET提供的服务主要有（）A、TelneyB、FTPC、WWWD、E—mail答案：ABCD37.精确度的指标有（）。A、精密度B、正确度C、线性度D、精确度答案：ABD38.下面哪些用卷积神经网络处理效果比较好A、人脸识别B、手写数字识别C、自然语言处理D、机器翻译答案：AB39.在深度学习模型训练中，哪些技术可以用于防止模型过拟合并提高模型在不同任务上的表现：A、使用卷积神经网络B、数据增强C、使用Dropout技术D、批量归一化答案：BCD40.在目标检测中，以下哪些是常用的基于深度学习的模型？A、FasterR-CNNB、YOLOC、SSDD、HOG答案：ABC41.以下哪些是mySQL数据类型()A、BIGINTB、TINYINTC、INTEGERD、INT答案：ABCD42.以下哪些技术属于深度学习中的优化算法？A、随机梯度下降（SGD）B、动量（Momentum）C、AdaGradD、网格搜索E、Adam答案：ABCE43.在强化学习中，主体和环境之间交互的要素有（）。A、状态B、动作C、回报D、强化答案：ABC44.机器学习主要包括以下类型的学习模式：（）和（）。A、监督学习模式B、无监督学习模式C、自主学习D、被动学习答案：AB45.在自然语言处理任务中，哪些技术适用于提升自动问答系统、文本生成和机器翻译的性能：A、序列到序列模型B、引入预训练模型C、注意力机制D、GAN答案：ABCD46.WEB应用中，弹性负载均衡支持哪些协议?A、HTTPB、TCPC、UDPD、HTTPS答案：AD47.下列说法正确的是()A、ltertableuserdropcolumnsex;B、altertableuseraddsexvarchar(20);C、altertableuserdropsex;D、altertableusermodifyidintprimarykey;答案：ABCD48.Ajax技术包括（）。A、jax点击B、ajax翻页C、ajax滚动D、定位答案：ABC49.URL组成（）A、检索方式（协议）B、计算机服务器名称C、文档目录和文件名D、任何随意的检索词答案：ABC50.常用来缓解BP网络的过拟合的两种策略是()A、晚停B、早停C、正则化D、加入损失函数答案：BC51.在深度学习模型训练中，哪些技术可以用于加速模型收敛和提高稳定性：A、批量归一化B、数据增强C、使用卷积神经网络D、梯度裁剪答案：ABD52.在深度学习中，哪些技术可以用于加速模型训练并提高模型在图像分类和文本处理任务上的精确度：A、批量归一化B、使用卷积神经网络C、数据增强D、使用Dropout技术答案：ABCD53.以下不属于浮点型的是()A、smallintB、mediumintC、floatD、int答案：ABD54.生物特征识别技术包括A、虹膜识别技术B、指纹识别C、DNA识别技术D、声纹识别答案：ABCD55.在神经网络训练过程中，以下哪些方法可以用于防止过拟合？A、DropoutB、权重衰减（WeightDecay）C、数据增强（DataAugmentation）D、学习率衰减（LearningRateDecay）答案：ABC56.当计算机死机后，可以采用如下的处理方式（）来解决A、按CTRL+ALT+DELB、关掉显示器电源，再打开C、拍打主机箱若干下D、关掉主机电源后，再打开电源E、按主机箱上的RESET键答案：ABE57.多值依赖与函数依赖相比,具有()区别.A、多值依赖的有效性与属性值的范围有关B、若函数依赖X→Y在R上成立,则对于Y的子集Y',也有X→Y'成C、若多值依赖X→→Y,在R上成立,则对于Y的子集Y',不能确定有X→→Y'成立D、多值依赖可以看做是函数依赖的特殊情况答案：ABC58.常用需求分析调查方法有().A、跟班作业B、开调查会C、请专人介绍D、设计调查表答案：ABCD59.在自然语言处理任务中，哪些技术适用于提升实体识别和文本理解的准确性和效率：A、序列标注B、引入预训练模型C、注意力机制D、使用卷积神经网络答案：ABCD60.下列计算机部件中()包含在主机内A、运算器B、控制器C、随机存储器D、只读存储器答案：ABCD61.发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有（）。A、计算力的提升B、大量数据驱动C、社会关注度提升D、人类专家规则的完善答案：AB62.反向传播算法的基本原理是基于什么？A、微积分法B、微积分中的链式求导法则C、微积分中的二分法D、微积分中的均方误差答案：AB63.Xpath语言有（）构成。A、名称B、位置C、属性D、内容答案：ABCD64.a=np.array([1，2，3，4，5，6，7，8])下列命令可以使输出结果为([5,7])的有()。A、[4:7]B、a[5:8]C、a[4:-1]D、a[5:]答案：AC65.数据的完整性是指数据的().A、一致性B、正确性C、相容性D、有效性答案：ABC66.在自然语言处理中，哪些方法可以用于提升自动文本摘要的生成效果：A、序列到序列模型B、注意力机制C、引入预训练模型D、数据增强答案：ABCD67.在自然语言处理任务中，哪些技术适用于提升机器翻译、文本理解和自动问答系统的性能：A、序列到序列模型B、引入预训练模型C、注意力机制D、使用卷积神经网络答案：ABCD68.特征向量的形成过程包括（）。A、特征形成B、特征提取C、特征选择D、特征评判答案：ABC69.反向传播算法和梯度下降算法在神经网络训练中的主要区别是什么？A、反向传播算法用于计算梯度，梯度下降算法用于更新参数B、反向传播算法用于更新参数，梯度下降算法用于计算梯度C、两者都用于计算梯度，但梯度下降算法用于更新参数D、两者可以独立运行，互不影响答案：AC70.相对化学沉淀等传统工艺而言，萃取工艺的主要优点是（）。A、设备要求低B、选择性好C、成本低廉D、易实现自动化连续作业E、可循环利用答案：BDE71.常用的图像数据标注工具包括（）。A、LabelMeB、IEPYC、LabellmgD、CVAT答案：AC72.下列关于Hadoop中map输出结果的说法正确的有A、＜键，值>键值对B、输出中间临时结果C、输出最终计算结果D、输出结果永久保留答案：AB73.语义标注中的自定义标签包括A、意图级别配置B、功能配置C、预识别配置D、情感配置答案：ABC74.深度学习中以下那些步骤是由模型自动完成的A、模型训练B、特征选择C、分析定位任务D、特征提取答案：AD75.在深度学习模型训练中，哪些技术有助于提高模型的泛化能力和减少过拟合问题：A、数据增强B、使用卷积神经网络C、使用Dropout技术D、权重衰减答案：ABCD76.在自然语言处理任务中，哪些技术可以用于改善机器翻译、文本分类和自动文本摘要的质量：A、引入预训练模型B、序列到序列模型C、注意力机制D、GAN答案：ABC77.数量归约中有参数的方法一般使用（）。A、回归B、对数的线性模型C、直方图D、聚类答案：AB78.按传输信号的特征分类，通信系统可分为（）A、模拟通信系统B、数字通信系统C、基带通信系统D、调制通信系统答案：AB79.下列哪些是输出设备（）A、打印机B、键盘C、扫描仪D、显示器E、鼠标答案：AD80.下面哪些用循环神经网络处理效果比较好A、语音识别B、自然语言处理C、图像识别D、人脸识别答案：AB81.目前常见的上网方式有A、DSLB、拨号C、专线D、无线答案：ACD82.在深度学习中，哪些技术可以用于加速模型训练并提高图像分类任务的准确率：A、使用卷积神经网络B、数据增强C、使用Dropout技术D、批量归一化答案：ABCD83.以下哪些算法属于无监督学习？A、K-均值聚类B、支持向量机（SVM）C、层次聚类D、K-近邻算法E、朴素贝叶斯答案：AC84.在自然语言处理中，哪些技术可以用于提升对话系统的效果：A、序列到序列模型B、注意力机制C、实体识别D、数据增强答案：ABD85.认知语言更多的考虑A、语法B、词韵C、语义D、语用答案：CD86.以下哪些是常见的人工智能应用？A、语音助手B、自动驾驶汽车C、社交媒体D、电子邮件答案：AB87.数据库设计具有()特点.A、三分技术,七分管理,十二分基础数据B、结构设计和行为设计相结合C、强大的计算机技术的支持D、软件工程方法的良好把握.答案：AB88.计算机感染病毒后，以下有关传染的说法中，正确的是（）A、可以利用系统环境进行自我复制，使自身数量增加B、会继续传染给正在工作的硬盘C、只要不传染到其它计算机，病毒数量不会增加D、通过网络传染到正在上网的机器E、传染给每一个连接到该机的可移动存储器答案：ABDE89.下面的选项是关系数据库基本特征的是()。A、与列的次序无关B、不同的列应有不同的数据类型C、不同的列应有不同的列名D、与行的次序无关答案：ACD90.在自然语言处理任务中，哪些方法可以用于提升文本分类、实体识别和情感分析的准确性和效率：A、引入预训练模型B、序列标注C、注意力机制D、GAN答案：ABC91.一个关系R(X1,X2,X3,X4),假定该关系存在着如下函数依赖:X1→X2,X1→X3,X3→X4,则该关系属于()A、1NFB、2NFC、3NFD、4NF答案：AB92.序列标注包括A、分词B、意图理解C、关键字D、修饰关系答案：ABC93.BERT模型架构的优势包括：()A、双向上下文理解B、能够处理长序列数据C、适合大规模数据集D、低资源消耗答案：ABC94.在自然语言处理任务中，哪些技术适用于改善实体识别、文本分类和文本生成的效果：A、序列标注B、引入预训练模型C、注意力机制D、使用卷积神经网络答案：ABCD95.下列观点中，属于符号主义的有A、认为人的认知基元是符号B、认为知识是信息的一种形式C、认为人是一个物理符号系统D、认为人工智能源于数理逻辑答案：ABCD96.下列哪些是监督学习的算法？A、决策树B、K均值聚类C、支持向量机（SVM）D、K最近邻（KNN）答案：ACD97.人工智能发展的早期阶段主要侧重于哪方面的研究？A、逻辑推理B、基于规则C、机器学习D、深度学习答案：AB98.下列是MYSQL比较运算符的是()A、!=B、＜>C、‘==’D、>=答案：ABD99.按照语音信号处理研究方向语音数据标注任务可划分为（）。A、语音识别B、语音合成C、情感识别D、语音分离答案：ABCD100.机器学习的三个关键组成要素包含()。A、任务TB、性能指标PC、目标函数VD、经验来源E答案：ABD101.在深度学习模型中，哪些技术可以用于防止过拟合：A、数据增强B、使用Dropout技术C、增加模型深度D、权重衰减答案：ABD102.以下哪些是目标检测中的单阶段检测方法？A、FasterR-CNNB、YOLOC、SSDD、RetinaNet答案：BC103.人工智能分为（）。A、弱人工智能B、强人工智能C、超强人工智能D、类人工智能答案：ABC104.从事数据库设计的专业人员必须具备多方面的技术和知识,包括().A、计算机的基础知识B、软件工程的原理与方法C、程序设计的方法与技巧D、数据库设计技术答案：ABCD105.目前常用的网络传输介质有（）A、双绞线B、欧电缆C、光纤D、微波答案：ABCD106.下列属于小波去噪步骤的有()A、对图像信号进行小波分解B、对经过层次分解后的高频系数进行阈值量化C、利用二维小波重构图像信号D、通过长波实现噪声消除答案：ABC107.智能包含的能力有A、感知能力B、记忆和思维能力C、学习和自适应能力D、行为能力答案：ABCD108.自然智能包括A、高级智能B、超级智能C、人类智能D、机器智能答案：CD109.机器智能的内涵包括A、脑认知基础B、机器感知与模式识别C、自然语言处理和理解D、知识工程答案：ABCD110.数据库系统具有()特点.A、数据结构化B、数据共享性高C、数据独立性高D、数据由DBMS统一管理和控制答案：ABCD111.在自然语言处理任务中，哪些技术适用于提升文本分类的性能：A、BERTB、GANC、NND、RNN答案：ACD112.哪些是机器学习中的特征选择方法？A、主成分分析(PCA)B、逻辑回归C、方差阈值D、信息增益答案：ACD113.数字图像处理一般要完成的任务有A、图像增强B、图像变换C、图像获取D、图像识别答案：ABCD114.图像数据标注流程包括（）。A、图像获取B、图像前处理C、图像分割D、图像标注答案：ABD115.对某个数据库进行筛选后()A、可以选出符合某些条件组合的记录B、不能选择出符合条件组合的记录C、可以选出符合某些条件的记录D、只能选择出符合某一条件的记录答案：AC116.设计一个自己的股票交易机器人需要做到A、提出假设B、建立模型C、回测验证D、执行交易答案：ABCD117.不能让计算机能够说话A、STTB、TTSC、ASRD、OOT答案：ACD118.异常值的检测方法有()。A、直接通过数据可视化进行观察B、通过统计分布进行判断C、通过相对距离进行度量D、通过相对密度进行度量答案：ABCD119.下列属于计算机主要性能指标的是（）A、字长B、存储容量C、运算速度D、可配置的设备数量答案：ABC120.框题的顺序按照我们的阅读顺序来，下列框题的顺序正确的是A、插图和答题区：先框插图再框答题区B、插图和答题区：先框答题区再框插图C、表格和答题区：先框表格内答题区再框表格D、表格和答题区：先框表格再框表格内答题区答案：AD121.在卷积神经网络（CNN）中，以下哪些层通常是交替出现的？A、卷积层（ConvolutionalLayer）B、池化层（PoolingLayer）C、全连接层（FullyConnectedLayer）D、递归层（RecurrentLayer）答案：AB122.下列哪些属于图像处理模块（）。A、ImageB、ImageDrawC、AipImageClassifyD、pygame答案：AB123.反向传播算法和梯度下降算法在神经网络训练中的关系是什么？A、反向传播算法基于梯度下降原理B、梯度下降算法基于反向传播原理C、两者相互独立，无直接关系D、梯度下降算法根据反向传播得到的梯度进行权重调整答案：BD124.关于insert语句，说法正确的是（）。A、insertinto表名values(字段名1对应的值);B、insertinto表名values(字段名1对应的值，字段名2对应值);C、insertinto表名(字段名1)value(字段名1对应的值);D、insertinto表名(字段名1，字段名2)values(字段名1对应的值，字段名2对应值);答案：BD125.关于对以下常用的组织机构顶级域名的认识正确的是（）。A、COM（商业机构）B、EDU（教育机构）C、NET（网络机构）D、GOV（文化机构）答案：ABC126.智能推荐系统的特点包括（）。A、根据用户的购买记录记忆用户的偏好B、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力C、推荐用户消费过的相关产品D、根据用户的喜好进行相关推荐答案：ABCD127.弹性公网IP提供独立的公网IP资源，可以与()资源灵活地绑定及解绑A、弹性云服务器B、裸金属服务器C、虚拟IPD、弹性负载均衡答案：ABCD128.数据处理的4大流程步骤中的一个大体流向图，就是（）。A、数据清理B、数据集成C、数据变换D、数据归约答案：ABCD129.下面关于数据库模式设计的说法中正确的有().A、在模式设计的时候,有时候为了保证性能,不得不牺牲规范化的要求B、有的时候,把常用和很少使用的属性分为两个关系,可以提高查询的速度C、连接运算开销很大,在数据量相似的情况下,参与连接的关系越多开销越大D、减小关系的大小,可以将关系水平划分,也可以垂直划分.答案：ABCD130.度量泛化能力的好坏，最直观的表现就是模型的（）和（）。A、过拟合B、欠拟合C、拟合度D、准确度答案：AB131.图像数据标注可以用于（）算法中。A、检测B、识别C、分类D、分割答案：ABCD132.按照语音信号处理研究方向语音数据标注任务可划分为？A、语音识别B、语音合成C、情感识别D、语音分离答案：ABCD133.数量归约中无参数的方法一般使用（）。A、直方图B、聚类C、抽样D、数据立方体聚集答案：ABCD判断题1.尽管视图包含行和列，但不属于真实表，是虚拟表。A、正确B、错误答案：A2.ZigBee无线通信技术属于物联网短距离无线通信技术。A、正确B、错误答案：A3.安全组支持3元组过滤，网络ACL支持5元组过滤A、正确B、错误答案：A4.在e-r图中，用来表示实体的图形是菱形。A、正确B、错误答案：B5.接受者成功收到消息后会回传给发布者确认信息。A、正确B、错误答案：A6.close表:用于存放将要扩展或者已扩展的节点，所谓对节点进行扩展是指:用合适的算符对该节点进行操作，生成一组子节点A、正确B、错误答案：A7.梯度裁剪是为了解决梯度爆炸的问题，而不是梯度消失问题。A、正确B、错误答案：A8.卷帘快门是多数CMOS使用的，特征是逐行曝光，每一行的曝光时间不一致。A、正确B、错误答案：A9.Co