华为ICT大赛2024-2025中国区实践赛（昇腾Al赛道）校赛理论考试题库（含答案解析）

PAGEPAGE1华为ICT大赛2024-2025中国区实践赛（昇腾Al赛道）校赛理论考试题库（含答案解析）一、单选题1.坐标为(21,13)和坐标为(22,12)的两个像素在空间上存在什么邻接关系?()A、不存在邻接关系B、对角邻接C、8-邻接D、4-邻接答案：B解析：对角邻接,对角邻接和4连接共同构成8连接2.以下哪个选项是华为的人工智能计算平台?()A、ModelArtsB、华为云EIC、ECSD、Atlas答案：D解析：华为人工智能计算平台为Atlas3.在应用开发时，以下哪种操作不属于网络定义的步骤?A、指定输入维度B、知识蒸馆C、权值初始化D、指定网络优化器答案：B解析：这道题考察的是神经网络开发的基本步骤。在神经网络开发中，通常需要指定输入维度（A选项），进行权值初始化（C选项），以及指定网络优化器（D选项）来优化网络性能。而“知识蒸馏”是一种模型压缩技术，用于将一个复杂模型的知识转移到一个更简单、更小的模型中，它并不属于网络定义的常规步骤，而是模型优化和压缩的一个环节。因此，B选项“知识蒸馏”是不属于网络定义步骤的操作。4.MindSpre中根据指定的轴，对输入Tensr进行数据重排的函数是（）？A、transposeB、squeezeC、unsqueezeD、reshape答案：A解析：在MindSpore中，根据指定的轴对输入Tensor进行数据重排的函数是transpose。所以正确答案是：A.transpse5.以下方法中属于特征选择嵌入法(Embedded)的是哪一项?A、方差B、特征递归消除法C、LI正则D、互信息法答案：C解析：特征选择嵌入法（Embedded）是一种通过引入某种约束条件来选择特征的方法。其中，L1正则是一种常见的约束条件，它通过惩罚具有较大系数的特征来抑制过拟合，从而选择出重要的特征。因此，选项A“L1正则”是正确的。6.用手机对一份文档拍照时，因为拍摄角度的原因，图像中的文档有畸变.可以求出()个对应关键点坐标，对图像进行()变换，将文档图像修正.()A、4，仿射B、4，透视C、3，透视D、3，仿射答案：D7.知识图谱本质上是语义网络的知识库，以下哪一个选项不属于知识图谱中的组件？A、实体B、本体C、边D、权重答案：A解析：知识图谱是一种用于表示和组织知识的方法，它由实体、本体、边和权重等组件组成。其中，实体是知识图谱中的基本元素，用于描述现实世界中的事物或概念；本体是用来定义实体之间的关系和属性的；边是指连接实体和关系的抽象对象；权重通常用于表示实体之间的关系强度或信任度。因此，选项D不属于知识图谱中的组件。8.以下哪一项属于URL的一般格式?A、httpsB、httpsC、httpsD、https答案：D解析：URL的一般格式包括协议部分（比如https://）、域名部分和文件路径部分。在所给选项中，只有选项D中包含了完整的URL格式"https://"，因此选项D是屗务格式。9.以下哪个选项不是在自然语言处理发展过程中的方法?()A、基于统计的方法B、基于规则的方法C、基于深度学习的方法D、基于递归的方法答案：D解析：统计规则深度混合10.以下列哪一项不属于语音识别场景的应用?A、会议记录B、电话回访C、口语测评D、人脸识别答案：D解析：这道题考察的是对语音识别技术应用场景的理解。语音识别技术主要用于将语音转换为文本或指令，常见于会议记录、电话回访、口语测评等场景。而人脸识别是另一种技术，它专注于识别和验证人脸，与语音识别无直接关联。因此，不属于语音识别场景的应用是D选项，即人脸识别。11.昇腾AI处理器的逻辑架构不包括以下哪个选项?A、DVPPB、GPUC、AI计算引擎D、芯片系统控制CPU答案：B解析：昇腾AI处理器的逻辑架构主要包括DVPP（数字视觉预处理）、AI计算引擎以及芯片系统控制CPU等部分。GPU（图形处理器）并不是昇腾AI处理器逻辑架构的一部分，而是另一种类型的处理器，主要用于图形渲染和并行计算任务。因此，选项B是不包括在昇腾AI处理器逻辑架构内的正确选项。12.HUAWEIHiAI平台支持与哪一个工具集成?A、JupyterNotebookB、MyEclipseC、AndroidStudioD、Spider答案：C解析：HUAWEIHiAI平台支持与AndroidStudio集成，这有助于开发者在Android应用程序中集成和使用HiAI的AI能力。JupyterNotebook、MyEclipse和Spider不是专门用于Android应用程序开发的工具13.下图中，像素点p和s之间的棋盘距离是?A、2B、3C、8D、5答案：B解析：距离度量：像素之间的联系与像素在空间的接近程度相关，这个接近程度可用距离来度量。在图像处理中常用的距离函数有：14.以下哪一项是在标准RNN结构中的隐藏层中使用的激活函数?A、RaLUB、tanhC、SoftmaxD、Sigmoid答案：B解析：在标准的循环神经网络（RNN）结构中，隐藏层通常使用激活函数来增加模型的非线性性质和表示能力。其中，tanh函数是一个常用的激活函数，用于处理二值输入的输出层或者隐藏层，使模型在某些特定任务中表现出色。因此，选项B“tanh”是正确的。15.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、图像处理，图像分析，图像理解B、图像分析，图像理解，图像处理C、图像理解，图像分析，图像处理D、图像分析，图像处理，图像理解答案：A解析：这道题考察的是对图像识别任务层次的理解。图像识别任务确实可以分为三个层次，根据处理内容的抽象性从低到高排序。首先是图像处理，它涉及对图像的基本操作，如滤波、增强等；接着是图像分析，它关注于提取图像中的有用信息；最后是图像理解，它试图解释图像中的内容和上下文。因此，正确的顺序是图像处理、图像分析、图像理解，对应选项D。16.以下哪一选项不是序列标注方法?A、CRFB、MEMMC、N-GramD、HMM答案：C解析：传统序列标注方法有HMM、MEMM、CRF;基于深度学习序列标注方法有RNN/LSTM、BiLSTM+CRF、BERT(见PPT第456页)17.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、超曲面答案：C解析：这道题考察的是对线性回归在高维空间中拟合面的理解。线性回归在二维空间中拟合的是一条直线，在三维空间中拟合的是一个平面。当维度超过三维时，线性回归拟合的是一个超平面，而不是曲面或超曲面。因此，正确答案是C。18.以下关于机器学习描述正确的是哪个选项?A、深度学习是机器学习的一个分支B、深度学习与机器学习是互相包含的关系C、深度学习与机器学习同属于人工智能但相互之间没有关系D、以上都不对答案：A解析：这道题考察的是对机器学习和深度学习关系的理解。机器学习是一个广泛的领域，旨在开发算法使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。深度学习是机器学习的一个子集，它使用神经网络模型来模拟人脑的学习过程。因此，深度学习确实是机器学习的一个分支，选项A正确。选项B错误，因为深度学习不是机器学习的全部，而是其一部分。选项C错误，因为深度学习和机器学习确实有关系，深度学习是机器学习的一个特定方法。选项D错误，因为A选项是正确的。19.关于高斯分布曲线描述正确的是？A、高斯曲线呈钟型，两头高，中间低B、标准差越小，曲线越扁平C、标准差越大，曲线越瘦高D、高斯曲线呈钟型，两头低，中间高答案：D解析：标准差越大，曲线越扁平；反之，标准差越小，曲线越瘦高20.John自己编写了一个人工智能计算框架，其中部分算子不适配昇腾芯片，则John需要如何操作来解决这个问题?A、通过CANN(ComputeArchitectureforneuralnetwork)中的已有算子进行适配。B、通过适配层，完成不同框架的图到FE(FusionEngine)lRGraph的转换。C、通过TBE(TensorBoostEngine)，完成不同框架的算子到昇腾算子的映射。D、通过ATC(AscendTensorCompiler)完成算子转换。答案：C解析：John需要通过TBE（TensorBoostEngine）完成不同框架的算子到昇腾算子的映射，以解决算子不适配昇腾芯片的问题。这是因为TBE是华为Ascend（昇腾）系列芯片的配套工具，能够将不同框架的算子适配到昇腾芯片上，从而实现高效的计算和推理。其他选项如CANN、适配层、ATC等，虽然在某些情况下可能有用，但它们并不是针对昇腾芯片的专门工具。21.MindSpore中用于保存模型权重的接口是以下哪个选项?A、mindspore.save_checkpoint(model,"model.ckpt")B、mindspore.load_checkpoint("model.ckpt")C、mindspore.load_param_into_net(model,param_dict)D、mindspore.ops.no_gradient答案：A解析：这道题考察的是对MindSpore框架中模型保存接口的了解。在MindSpore中，`save_checkpoint`是用于保存模型权重和参数的接口，而`load_checkpoint`是用于加载模型权重和参数的接口，`load_param_into_net`用于将参数加载到网络中，`ops.no_gradient`用于指定某个操作不计算梯度。因此，正确答案是A。22.词袋模型是最早的以词语为基本处理单元的文本向量化方法。以下哪个选项不是TF-IDF的缺陷？A、维度灾难B、存在语义鸿沟C、无法保留次序信息D、没有基于分布假说答案：A解析：TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，它考虑了词频（TF）和逆文档频率（IDF），能够有效地衡量一个词在文本中的重要性。TF-IDF的缺陷包括维度灾难（特征空间过大）、存在语义鸿沟（无法考虑词语之间的语义关系）、无法保留次序信息（将文本转化为词袋模型会丢失词语的顺序信息）。23.使用梯度下降法的目的是什么?A、寻找标签值B、改变模型结构C、优化参数D、预测结果答案：C解析：这道题考察的是对梯度下降法的基本理解。梯度下降法是一种常用的优化算法，在机器学习和深度学习中广泛应用。其核心目的是通过迭代更新模型的参数，以最小化损失函数，即“优化参数”。标签值是模型预测的目标，不是梯度下降法的目的；模型结构是事先定义的，梯度下降法不会改变它；预测结果是模型训练完成后的应用，不是梯度下降法的直接目的。因此，正确答案是C。24.以下选项中，哪个选项的模型无法分割线性不可分数据集?A、神经网络B、线性回归C、SVMD、KNN答案：B解析：线性回归只能对线性可分的数据集进行建模，而无法分割线性不可分的数据集。因此，选项B（线性回归）是正确。其他选项，如神经网络、SVM和KNN，都可以用于分割线性不可分的数据集。25.某电商公司一直存在官网卡顿，网络资源利用率不佳，运维困难的问题，那么该公司可以使用以下哪一种EI服务?A、园区智能体B、交通智能体C、网络智能体D、工业智能体答案：C解析：这道题考察的是对EI服务应用领域的理解。首先，从题干中我们可以了解到，这家电商公司面临的主要问题是官网卡顿、网络资源利用率不佳以及运维困难，这些都是与网络性能和管理相关的问题。接下来，我们逐一分析选项：∗A选项“园区智能体”，通常用于园区的智能化管理，与网络性能问题不直接相关。∗B选项“交通智能体”，主要应用于交通领域的智能化，同样与网络性能问题不直接相关。∗C选项“网络智能体”，专注于网络的智能化管理，包括性能优化、资源分配等，直接针对题干中提到的网络问题。∗D选项“工业智能体”，主要应用于工业领域的智能化，与网络性能问题不直接相关。综上所述，针对电商公司面临的网络问题，最适用的EI服务是“网络智能体”，因此答案是C。26.对远程真机的描述正确的是？A、远程真机提供了华为最新最全的机型B、使用远程真机是危险的，可能导致病毒C、一个用户同时可以并发使用多台远程真机D、可以无限时间的占用远程真机答案：A解析：远程真机是用于远程操作和管理设备的工具，它提供了华为最新最全的机型，可以方便地远程访问和控制设备。因此，选项A是正确的描述。其他选项B、C、D都与远程真机的功能和实际使用情况不符。27.“批量推理是对批量数据进行推理的批量作业，使用批量推理之前，不需要对模型进行训练。”关于上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该描述错误，批量推理不需要训练操作B、该描述错误，推理之前要对模型进行训练才可以C、该描述正确，推理意味着训练结束D、该描述正确，批量推理就是不需要再训练了答案：B解析：这道题考察的是对机器学习和模型推理过程的理解。在机器学习中，模型训练是推理的前提，没有训练过的模型无法进行有效的推理。批量推理虽然是对批量数据进行处理，但同样需要基于已经训练好的模型。因此，描述中的“使用批量推理之前，不需要对模型进行训练”是错误的。解析：批量推理是对批量数据进行推理的过程，但这并不意味着可以跳过模型训练步骤。实际上，任何推理操作之前都需要先对模型进行训练。因此，正确答案是B，即该描述错误，推理之前要对模型进行训练才可以。28.Mindspore深度学习框架可以支持动态图和静态图模式，下列哪一项是Mindspore静态图的设置代码?A、context.setcontext(mode=context.GPUMODE)B、context.setcontext(mode=context.GRAPHMODE)C、ontext.setcontext(mode=context.PYNATIVEMODED、context.setcontext(mode=context.ASCENDMODE)答案：B解析：MindSpore是一个深度学习框架，它支持动态图和静态图两种模式。静态图模式主要是为了优化性能和预测的稳定性。在MindSpore中，`context.set_context`函数用于设置运行模式和设备等信息。其中，`context.GRAPH_MODE`正是静态图的设置选项。因此，正确答案是B。当使用`context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)`时，MindSpore将采用静态图模式进行运行。29.以下哪个概念是用于计算复合函数的导数。A、径向基函数B、softplus函数C、微积分中的链式法则D、硬双曲正切函数答案：C解析：复合函数的导数是通过微积分中的链式法则来计算的。在复合函数的求导过程中，需要将函数逐级分解为基本函数，并使用链式法则逐层求导。因此，选项C是正确的。30.在全连接结构中，使用一个包含1000个神经元的隐藏层处理一张100∗100分辨率的图片，不考虑偏置项，以下哪一项是正确的参数量?A、10000B、100000C、1000000D、10000000答案：D解析：这道题考察的是全连接层参数量的计算。在全连接层中，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。因此，参数量等于前一层的神经元数量乘以当前层的神经元数量。在这个问题中，输入层（即图片）有100∗100=10000个神经元，隐藏层有1000个神经元，所以参数量是10000∗1000=10000000。因此，正确答案是D。31.人脸识别案例中,使用的是哪种神经网络()A、VGGB、LSTMC、InceptionD、Resnet答案：D解析：这道题考察的是对人脸识别技术中常用神经网络模型的了解。在人脸识别领域，Resnet（残差网络）因其强大的特征提取能力和深度结构，被广泛用于提高识别的准确性和效率。相比之下，VGG虽然也是一个深度卷积网络，但在人脸识别中的使用不如Resnet普遍；LSTM主要用于序列数据处理，如语音识别或自然语言处理，并不适用于图像识别任务；Inception模型虽然也在图像识别中有应用，但在人脸识别的具体案例中，Resnet更为常见。因此，根据人脸识别技术的实际应用情况，答案是D，即Resnet。32.某机器学习模型对训练集的准确率很高，但对测试集则效果不佳，其原因可能是以下哪一项？A、欠拟合B、过拟合C、参数辻少D、机器性能问題答案：B解析：答案选B。过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在新的测试集上表现不佳。当模型过度学习训练集的细节和噪声，导致其泛化能力变差，无法很好地适应新的数据。而欠拟合是模型在训练集和测试集上表现都不好；参数过少通常导致模型无法充分学习数据特征；机器性能问题一般不会导致这种训练集和测试集表现差异的情况。所以该题答案为B过拟合。33.以下选项中不属于超参数搜索方法的是哪一项?A、网格搜索B、聚类算法C、贝叶斯搜索D、随机搜索答案：B解析：在机器学习和深度学习中，超参数搜索是优化模型性能的重要步骤。超参数搜索方法主要分为以下几类：网格搜索、随机搜索、贝叶斯搜索等。A选项网格搜索是通过在预定义的参数空间中穷举搜索最优的参数组合。C选项贝叶斯搜索是一种基于贝叶斯优化理论的搜索方法，它能够根据历史搜索结果动态调整搜索范围。D选项随机搜索是随机选取不同的参数组合来探索整个参数空间，寻求可能的最优解。而B选项聚类算法，是一种无监督学习方法，主要目的是将数据点进行分类，使其同组内的相似度尽可能高，与其他组的差异尽可能大。因此，它不是超参数搜索方法的一种。所以，答案为B、聚类算法。34.根据美国汽车工程师协会(SA.E)将自动驾驶按照车辆行驶对于系统依赖程度分为哪些级别?A、L1~L4B、L1~L5C、L0~L4D、L0~L5答案：D解析：美国汽车工程师协会（SAE）根据车辆行驶对于系统依赖程度将自动驾驶分为五个等级，即L0~L5。其中，L1~L4是四级自动驾驶，即车辆在一定程度上依赖自动驾驶系统进行行驶，但仍然需要人类驾驶员在特定情况下进行干预。而L5则是完全自动驾驶，车辆可以在没有人类干预的情况下进行行驶。35.虽然目前大模型在语言理解、问答等方面表现出了优秀的能力，但还存在一些问题，比如问答中会出现杜撰、编造的事实、数据等，这叫做大模型的什么现象？A、真实性B、幻觉C、涌现D、泛化答案：B解析：在大模型的应用中，当在问答时出现杜撰、编造事实和数据等情况，这种现象被称为“幻觉”。大模型在处理复杂的语言任务时，可能会基于模式和概率生成看似合理但实际上不准确或虚构的内容。“真实性”强调内容真实准确，与题目描述不符；“涌现”通常指复杂系统中突然出现的新特性或行为；“泛化”指模型对新数据的适应能力。综上，正确答案是B。36.在昇腾AI软件栈中，MindStudio属于以下哪一种类别？A、管理运维工具B、全流程开发工具链C、异构计算架构D、深度学习框架答案：B解析：这道题考察的是对昇腾AI软件栈中MindStudio的理解。MindStudio是昇腾AI软件栈的一部分，它提供了从模型开发到部署的全流程支持，是一个综合性的开发工具链。根据这个知识点，我们可以判断MindStudio属于全流程开发工具链，而不是管理运维工具、异构计算架构或深度学习框架。因此，正确答案是B。37.以下关于机器学习常见算法的说法中，哪一项是错误的?A、朴素贝叶斯是一种简单的分类算法，基于贝叶斯定理，并假设特征之间是独立的。B、随机森林对列采样引入了随机性，因此无需剪枝也不容易发生过拟合。C、Xgboost收敛速度快，对于异常值不敏感。D、SVI的核心思路是找到一条直线，使离直线比较近的点，尽可能远离这条直线。答案：C解析：行采样（Bootstrapping）从原始数据集中随机有放回地抽取样本，用于训练每棵树。列采样（特征采样）在构建每棵树时，从所有特征中随机选择一个子集用于节点的分裂38.以下哪一项的张量[[[0,1],[2,3]],[[4.5],[6.7]]]的正确形状？A、[2,2,2]B、[3,2,4]C、[3,3,2]D、[2,3,4]答案：A解析：这道题考察的是对张量形状的理解。张量的形状是指其各个维度上的大小。给定的张量[[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]]是一个三维张量，最外层有2个二维数组，每个二维数组有2个一维数组，每个一维数组有2个元素。因此，这个张量的形状是[2,2,2]，对应选项A。39.以下关于前馈神经网络的描述中，错误的是哪一项?A、各层节点中具有计算功能的神经元，称为计算单元，每个神经元只与前一层的神经元相连。B、输入节点具有计算功能，不只是为了表征输入矢量各元素值C、前馈神经网络是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。D、多层的感知器属于前馈神经网络。答案：B解析：输入层节点的功能不只是为了表征输入矢量各元素值，而是起到了收集输入信息、并决定进入隐含层的节点的数据成分的功能。选项B表述错误，所以为B。40.以下哪个选项不属于异腾AI处理器的硬件架构?A、TBEB、DVPPC、ontrolCPUD、AICore答案：A解析：这道题考察的是对昇腾AI处理器硬件架构的了解。昇腾AI处理器的硬件架构主要包括ControlCPU、AICore以及D.VPP等部分，它们各自承担着不同的功能和任务。而TB.E并不属于昇腾AI处理器的硬件架构，因此，根据题目要求，选项A是正确答案。41.John在查看CANN(ComputeAarchitectureforNeuralNetwork)的功能介绍时发现有TBE(TensorBoostEngine)子系统，其中有一个调度模块，那么这个模块的作用是什么?A、生成类字节码的与硬件无关的代码，可以被网络模型直接加载调用。B、用于描述指定shape下算子如何在昇腾Al处理器上进行切分C、提供算子逻辑的编写的接口(Compute接口)，使用接口来编写算子。D、对生成的IR进行编译优化。答案：B解析：Schedule模块：用于描述指定shape下算子如何在昇腾Al处理器上进行切分，包括Cube类算子的切分、Vector类算子的切分，它们仍然使用的是社区提供的调度原语来描述。42.MindSpore中的nn.cell提供了定义执行计算的基本模块，cell的对象可以直接执行以下说法有误的是？A、还有一些optim常用优化器,wrap常用网络包装函数等与定义cellB、Coststruct,定义执行的过程，图模式时，会被编译成图来执行，没有语法限制，C、Bprop（可选）自定义模块的方向D、__init__,初始化参数（parameter），子模块（cell），算子（Primitive）等组件，进行初始化的校验。答案：B解析：在MindSpore中，nn.cell提供了定义执行计算的基本模块，它可以与一些优化器、网络包装函数等一起使用。在图模式中，cell会被编译成图来执行，没有语法限制。而选项B中提到的Coststruct并不是cell对象执行过程中的一部分，因此选项B的说法是错误的。其他选项中的内容都是cell对象执行过程中的一部分，因此选项A、C、D都是正确的。43.一副照片在存放过程出现了很多小的噪点，对其扫描件进行哪个操作的去噪效果最好?A、拉普拉斯滤波B、高斯滤波C、中值滤波D、均值滤波答案：C解析：均值滤波、高斯滤波、中值滤波，模糊效果最好是均值，去燥效果最好是中值44.以下不属于隐马尔科夫模型在语音识别中应用的是?()A、计算输出序列B、用B-W算法求最优解C、根据最佳序列组合的音素和单词D、根据标签形成词和句子答案：D解析：前向后向算法计算P(O/A),即输出序列、隐含序列;Baum-Welch算法求出最优解;根据最佳序列组合的音素和单词;得出最佳序列;根据语言模型形成词和句子45.在深度学习领域中，以下哪一项不是优化器的作用?()A、减小超参数设置难度，主要是LearningRate(LR)B、寻找最优超参数C、加快算法收敛速度D、缓解算法扩散速度答案：B解析：在深度学习领域中，优化器主要的作用是帮助模型学习，通过调整权重来优化损失函数。具体来说：A选项正确，优化器确实可以减小超参数设置难度，特别是LearningRate（LR）的设置，使模型更容易达到最优解。C选项正确，优化器能够加快算法收敛速度，使得模型可以更快地找到最优解。D选项也被部分优化器所采用，例如一些优化算法会通过特定的机制来“缓解”或“平衡”算法的扩散速度，以保证模型在训练过程中的稳定性。然而，B选项“寻找最优超参数”并不是所有优化器的作用。寻找最优超参数通常是模型调优的一部分，可以通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行，但这不是优化器直接的功能。因此，正确答案是B。46.以下关于Mindspore子系统的设计目标的描述，错误的是哪一项?A、向用户提供统一的模型训练，推理和A.导出等接口，满足端，边，云等不同场景B、两层用户API设计，支撑用户进行网B.络构建，整图执行，子图执行l以及单算子执行C、单机和分布式训练统一的编码方式D、动态图和静态图差异化编码方式答案：D解析：这道题考察的是对Mindspore子系统设计目标的了解。Mindspore是一个全场景深度学习框架，它的设计目标包括提供统一的接口、支持多种用户API设计以及统一的编码方式等。A选项描述的是Mindspore提供统一的模型训练、推理和导出等接口，满足端、边、云等不同场景，这是正确的。B选项提到的是Mindspore的两层用户API设计，支撑用户进行网络构建、整图执行、子图执行以及单算子执行，这也是符合Mindspore设计目标的。C选项说的是Mindspore支持单机和分布式训练统一的编码方式，这同样是正确的。而D选项提到的动态图和静态图差异化编码方式，并不符合Mindspore的设计目标。Mindspore追求的是统一的编码方式，而不是差异化编码。因此，错误的描述是D选项。47.在模型训练和评估的过程中,经常会出现过拟合和欠拟合现象,以下关于过拟合和欠拟合现象描述正确的是哪一项?()A、过拟合现象反映到评估指标上,就是模型在训练集上的表现很好,但在测试集和新数据上的表现较差。B、欠拟合指的是模型在训练时表现很好,预测时表现很差的情况。C、过拟合是指模型对于训练数据拟合不充分的情况。D、欠拟合指的是模型在训练和预测时表现都很好的情况。答案：A解析：在机器学习中，过拟合和欠拟合是常见的现象。过拟合是指模型在训练数据上学习得过于复杂，以至于它捕捉到了训练数据中的噪声和细节，而没有学习到数据背后的真正规律。这导致模型在训练集上表现很好，但在未见过的测试集和新数据上表现较差。相反，欠拟合是指模型没有充分捕捉到训练数据中的信息，导致在训练集和测试集上都表现不佳。根据这些定义，我们可以判断选项A正确描述了过拟合现象：模型在训练集上表现很好，但在测试集和新数据上表现较差。选项B错误地描述了欠拟合，因为它混淆了过拟合和欠拟合的概念。选项C错误地定义了过拟合，实际上描述的是欠拟合。选项D则完全错误，因为它描述的是理想中的模型表现，而不是欠拟合。因此，答案是A。48.TensorFlow2.0的keras.preprocessing的作用是?A、keras数据处理工具B、keras内置优化器C、keras模型部署工具D、Keras生成模型工具答案：A解析：这道题考察的是对tf.keras.preprocessing模块的理解。在TensorFlow框架中，tf.keras.preprocessing模块主要用于数据的预处理，包括数据的归一化、标准化、编码转换等，以便于模型更好地进行训练和预测。因此，根据这个知识点，我们可以确定答案是B，即keras数据处理工具。49.GRU特有的门结构是?()A、输入门B、输出门C、遗忘门D、更新门答案：D解析：这道题考察的是对GRU（门控循环单元）网络结构的理解。GRU是一种流行的循环神经网络结构，用于处理序列数据。它有两个特有的门结构：更新门和重置门。更新门用于控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，是GRU特有的门结构之一。因此，正确答案是D，即更新门。50.以下哪一选项不属于马尔科夫模型的三要素?A、状态集合B、观测概率C、转移概率D、初始概率答案：B解析：马尔科夫模型是一种统计模型，用于描述一个系统随时间演变的概率过程。它包含三个基本要素状态集合系统可能处于的所有状态的集合。转移概率描述系统从一个状态转移到另一个状态的概率。初始概率系统在初始时刻处于各个状态的概率分布。51.Mindspore.ops.GradOperation(get_all-False,get_by_lisparam=False)。以下关于上述代码的描述中，正确的是哪一项?A、get_all为False时，会对所有揄入求导B、sens_param对网络的输出值做缩放以改变最终梯度C、get_by_Iist为False时会对权重求导。D、GradOperation方法在梯度下降和反向传播中没有任何用处答案：B解析：`mindspore.ops.GradOperation`是MindSpore框架中用于计算梯度的操作。分析各选项`get_all=False`时，不会对所有输入求导，而是根据其他参数的设置选择性地求导。`sens_param`用于指定对哪些输入的梯度进行缩放，但它并不直接对网络的输出值做缩放。`get_by_list=False`时，不会根据列表中的指定参数求导，而是根据其他参数的设置进行。`GradOperation`方法是梯度下降和反向传播中的核心，用于计算梯度，说它“没有任何用处”是不正确的。但此处的表述可能是个设问，实际上是在测试对`GradOperation`作用的理解52.在交通执法的车辆检测场景中，对违章车辆的罚宁可漏报，不要误报，以免产生错误的罚款，这需要系统的哪个指示很高？A、召回率B、置信度C、精度D、正确率答案：A解析：在交通执法的车辆检测场景中，误报会导致错误的罚款，因此需要系统的性能指示器中召回率很高。召回率是衡量系统在漏报方面表现的重要指标，它表示系统能够正确识别出所有应该被识别出的目标的能力。在这个场景中，对违章车辆的罚款可接受漏报，但不能有误报，否则会产生错误的罚款。53.参数合成方法最大的问题是?()A、音质较差B、参数较难获取C、波形不确定D、语速未知答案：B解析：在语音合成对发展中,早期的研究主要是采用参数合成方法。值得提及的是Holmes的并联共振峰合成器的语音,和Klatt的串/并联共振峰合成器,需要精心调整参数,这两个合成器都能合成出非常自然的语音,但准确提取共振峰参数比较困难,合成语音的音质难以达到实用要求54.图像分类作业如何标注？A、用椭圆框住目标B、用圆形框住目标C、给图片输入类别标签D、用矩形框住目标答案：C解析：图像分类作业的标注主要是给图片分配类别标签，以便训练图像分类模型。在这个过程中，不需要用矩形、圆形或椭圆框住目标，而是直接给图片输入对应的类别标签。因此，正确答案是C。55.使用MindSpore执行图片中的代码时，以下哪一项是这段代码的正确输出结果?Tensor=Tensor(np.array([[0,1]，[2,3]]).astype(np.float32))Print(tensor[:,0])A、["02"]B、["0.1.]C、["1.3.]D、["0.2.”]答案：D解析：这道题考察的是对MindSpore框架中Tensor切片操作的理解。在MindSpore中，Tensor对象支持NumPy风格的切片操作。给定的Tensor是一个2x2的浮点数数组，执行`tensor[:,0]`意味着选取所有行的第0列，因此结果应该是第一列的元素，即`[0.,2.]`。由于选项是以字符串形式给出，并且可能包含格式上的简化或误差，我们需要找到与之匹配的选项。选项B`["0.","2."]`与预期的输出相匹配，尽管实际输出中不会有引号，但考虑到选项的表达方式，我们可以认为B是正确答案。56.下列哪一项属于Mindspore的网络结构算子?A、mindspore.nn.DenseB、mindspore.layer.DenseC、mindspore.nn.FCD、mindspore.layer.FC答案：A解析：MindSpore是一种深度学习框架，其网络结构算子主要指的是用于构建神经网络的各种层和操作。在给定的选项中，我们需要找到属于MindSpore框架的网络结构算子。A选项`mindspore.nn.Dense`通常指的是全连接层（DenseLayer），这是神经网络中常用的一种层结构，属于MindSpore的网络结构算子。B选项`mindspore.layer.Dense`并不是MindSpore的标准API，可能是用户自定义的层或者与其他库相关的层。C和D选项涉及到的`FC`（FullyConnected）层，虽然也是神经网络中的常见层，但它们并不是MindSpore的直接API。因此，根据MindSpore的标准API和命名规范，正确答案是A、`mindspore.nn.Dense`。57.以下哪一项是异腾310芯片的功耗?A、8WB、7WC、9wD、6w答案：A解析：昇腾310为推理芯片,最大功耗8W;昇腾910为训练芯片,最大功耗310W58.下面哪一项不属于ModelArts平台中数据管理的功能?A、自动持征挖掘B、获取数据C、全数据格式支持D、迭代式智能标注框架答案：B解析：这道题考察的是对ModelArts平台中数据管理功能的了解。ModelArts平台是一个提供一站式AI开发和管理能力的平台，其中数据管理是其核心功能之一。具体来说，ModelArts平台支持自动特征挖掘，这有助于用户从数据中提取有用的特征；它提供全数据格式支持，意味着用户可以使用各种格式的数据进行训练和分析；它还包含迭代式智能标注框架，这可以大大提高数据标注的效率和准确性。然而，获取数据并不是ModelArts平台数据管理的直接功能，而是用户在使用平台之前需要自行完成的任务。因此，选项B“获取数据”是不属于ModelArts平台中数据管理功能的。59.以下哪个激活函数可以很好的缓解梯度消失问题？A、SigmoidB、TanhC、SoftsignD、Relu答案：D解析：这道题考察的是对激活函数特性的理解。在深度学习中，激活函数的选择对模型的训练效果有很大影响。梯度消失是一个常见问题，它会导致网络在训练过程中权重更新缓慢或停止。ReLU（RectifiedLinearUnit）激活函数在正数部分保持梯度为1，这有助于缓解梯度消失问题，因为它允许梯度在反向传播时保持不变，从而有助于保持网络的学习能力。因此，ReLU是一个很好的选择来缓解梯度消失问题。60.“人工智能对于所有的数据都可以处理。”关干上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该说法错误是深度学习能对所有的数据都可以处理B、该说法正确，AI可以处理任何数据,C、该说法正确AI对于数据有很的学习能力D、该说法措误，需要对致据进行预处理等操作才可以输入模型答案：D解析：人工智能并不能处理所有数据，它需要经过数据预处理等操作才能输入模型，因此选项D是正确的。AI对于数据有很强的学习能力，但并不是可以处理任何数据。61.自动车险定损场景中，用户依次上传车辆的全景照片、受损部位照片以及受损部位细节照片，然后定损系统通过所上传图片的细节进行判定。这一场景运用了以下哪一项技术?A、语音合成和处理技术B、语音识别和处理技术C、自然语言处理技术D、图像识别和目标检测技术答案：D解析：这道题考察的是对自动车险定损场景中所用技术的理解。在这个场景中，用户上传车辆的照片，系统通过这些图片的细节进行判定。这明显涉及到对图像内容的分析和识别，因此，我们需要找到与图像分析相关的技术选项。A选项提到的“语音合成和处理技术”与图像无关，主要是处理声音信号，所以不符合。B选项的“语音识别和处理技术”同样处理的是声音信号，也不符合题目描述的图像分析场景。C选项的“自然语言处理技术”是处理文本数据的，与图像分析没有直接关系，因此也不符合。D选项的“图像识别和目标检测技术”正是处理和分析图像的技术，与题目描述的自动车险定损场景高度相关。综上所述，这一场景运用的技术是图像识别和目标检测技术，所以答案是D。62.以下哪一个概念是用来计算复合函数的导数?()A、微积分中的链式结构B、硬双曲正切函数C、softplus函数D、劲向基函数答案：A解析：链式求导63.Atlas200DK所基于的昇腾310芯片主要的应用是?A、模型训练B、模型构建C、模型推理答案：C解析：Atlas200DK是基于华为昇腾310芯片的开发套件，它主要针对的是AI模型的推理应用。推理是指使用已经训练好的模型对数据进行预测或分类的过程。与训练模型不同，推理过程不需要大量的计算资源，而是更注重低延迟和高效率。因此，昇腾310芯片的设计重点是优化推理性能，使得Atlas200DK在模型推理应用中表现出色。所以，选项A“模型推理”是正确的答案。64.我们常说对720P的视频格式,720代表什么?()A、视频的帧率B、图像分辨率的高度C、图像分辨率的宽度D、视频的灰度级答案：B解析：720P是一种常见的视频格式，其中的“720”指的是视频图像的垂直分辨率，即图像分辨率的高度。P代表逐行扫描，与隔行扫描（如1080i）相对。因此，当我们说720P时，我们是指视频具有720行的垂直分辨率。所以，选项B“图像分辨率的高度”是正确的。65.以下关于昇腾910AI处理器所适用的产品,错误的是哪一个选项?A、tlas900AI集群B、Atlas500智能小站C、Atlas800AI服务器D、Atlas300AI加速卡答案：B66.华为云交通智能体TrafficGo是城市交通综合治理解决方案，哪一项不属于交通智能体实现的功能？A、交通参数感知B、多源数据融合C、实时路况检测D、辅助自动驾驶答案：D解析：华为云交通智能体TrafficGo旨在提供城市交通综合治理解决方案，通常包括交通参数感知、多源数据融合和实时路况检测等功能。这些功能对于城市交通管理至关重要，可以帮助提高交通效率、减少拥堵和确保行车安全。A选项“交通参数感知”是交通智能体的一个基本功能，涉及收集和分析交通流量、速度、密度等关键参数。B选项“多源数据融合”指的是将来自不同来源的数据（如摄像头、传感器、交通管理系统等）进行整合，以提供更全面、准确的交通信息。C选项“实时路况检测”也是交通智能体的重要功能之一，它可以帮助交通管理部门和驾驶者实时了解道路状况，避免拥堵和事故。然而，D选项“辅助自动驾驶”虽然与智能交通系统相关，但它通常是自动驾驶技术的一部分，而不是交通智能体的核心功能。交通智能体主要负责交通管理和监控，而不是直接参与车辆控制。因此，根据以上分析，选项D“辅助自动驾驶”不属于交通智能体实现的功能，是正确答案。67.Tensorflow是下面哪家公司开源的第二代用于数字计算的软件库?A、华为B、高通C、微软D、谷歌答案：D解析：Tensorflow是一个广泛使用的开源软件库，用于数值计算和大规模机器学习。它是由谷歌机器智能研究组织的研究人员和工程师开发的，作为第二代机器学习系统，旨在提高计算效率并简化机器学习模型的构建过程。因此，根据这个背景知识，可以确定答案是D，即谷歌。68.Pytorch是有哪一个公司首先推出的?A、百度B、GoogleC、FacebookD、HUAWEI答案：C解析：这道题考察的是对深度学习框架Pytorch背后公司的了解。Pytorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。根据我所知，Pytorch最初是由Facebook的人工智能研究团队推出的，旨在提供一个灵活、高效且易于使用的深度学习平台。因此，正确答案是C。69.以下哪个不是Mindspore常用的Operation?A、SignalB、MathC、NnD、Array答案：A解析：MindSpore是一个面向全场景（手机、边缘计算、云等）的AI计算框架，旨在提供易于使用、高性能和灵活的AI开发平台。MindSpore中常用的Operation主要包括用于处理数据、执行数学运算、进行神经网络搭建和训练等功能。根据提供的选项，"signal"不是MindSpore常用的Operation，因为MindSpore内核主要提供math库、array库和nn（神经网络）库来完成AI相关的计算和操作。因此，正确答案是A。70.用两个3x3的卷积核对一副三通道的彩色图像进卷积，得到的特征图有几个通道?()A、1B、2C、3D、4答案：B解析：对一副三通道的彩色图像进行卷积时，每个卷积核会生成一个特征图，因此使用两个3x3的卷积核会生成两个特征图。由于每个特征图都是单通道的，所以最终得到的特征图有2个通道。71.ModelArts数据管理功能对应深度学习开发流程中的哪个部分()A、数据准备B、代码调试C、推理D、训练答案：A解析：数据预处理数据准备阶段72.以下哪一个选项不属于AI计算复杂性特点？A、混合精度计算B、数据和计算并行C、通信和计算并行D、结构化和非结构化数据并行答案：D解析：这道题考察的是对AI计算复杂性特点的理解。在AI计算中，混合精度计算、数据和计算并行、通信和计算并行都是其复杂性的特点。而结构化和非结构化数据并行并不是AI计算复杂性的一个特点，它更多关联于数据处理而非计算复杂性。73.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、历史数据答案：D解析：这道题考察的是机器学习模型训练的基本概念。在机器学习中，模型通过学习和分析已有的数据（即历史数据）来训练自身，以便对未知数据进行预测。人工程序、神经网络和训练算法都是机器学习的一部分，但它们本身并不作为模型训练的输入。因此，正确答案是D，即历史数据。74.面对行业研究与全场景AI应用之间的巨大鸿沟，Mindspore跨越应用鸿沟助力普惠AI的技术创新不包括以下哪项?A、新协作方式B、新编程语言C、新编程范式D、新执行模式答案：B解析：这道题考察的是对MindSpore在普惠AI技术创新方面的理解。MindSpore作为一个全场景深度学习框架，旨在跨越行业研究与AI应用之间的鸿沟。它主要通过提供新的协作方式、编程范式和执行模式来实现这一目标，从而助力普惠AI的技术创新。而新编程语言并非其主要创新点。75.以下哪一项技术常用于图像特征提取研究领域?A、Word2Vec技术B、朴素贝叶斯分类算法C、卷积神经网络D、长短周期记忆网络答案：C解析：这道题考察的是对图像特征提取技术的了解。在图像特征提取研究领域，卷积神经网络（CNN）因其特有的卷积层结构，非常适合处理图像数据，常用于图像特征提取。Word2Vec技术主要用于文本数据的特征提取，朴素贝叶斯分类算法是一种基于概率的分类方法，而长短周期记忆网络（LSTM）则常用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。因此，选项C“卷积神经网络”是正确答案。76.以下关于输入缓冲区的描述，正确的是哪一个选项?A、降低总线上产生拥堵的风险。B、需要每次都通过总线接口到AICore的外部进行读取。C、可永久保留需要重复使用的数据D、用来存放神经网络中的初始量。答案：A解析：输入缓冲区的主要作用是降低总线上产生拥堵的风险。当一个系统或设备需要从另一个系统或设备获取输入数据时，如果直接通过总线进行传输，可能会引起总线拥堵。输入缓冲区可以暂时存储这些数据，等待总线空闲时再一次性传输。77.以下哪个选项不属于ModelArts的特点?()A、支持Tensorflow和PytorchB、支持模型管理C、支持自动调优D、内置多个模型答案：C解析：ModelArts支持Tensorflow和Pytorch,支持模型管理,内置多个预置模型,但不支持自动调优78.在应用开发时，以下哪种操作不属于典型网络定义?A、网络定义B、网络执行C、知识蒸馏D、权值初始化答案：C解析：在应用开发中，网络定义是典型网络操作之一，它包括网络架构的设计、参数的配置等。选项A是正确的。而知识蒸馏、权值初始化都是与网络训练和优化相关的操作，但不是网络定义。因此，选项C不属于典型网络定义。79.Mindspore.ops.GradOperation(getal1=False,getbyist=False.sens_param=False)。以下关于上述代码的描述中，正确的是哪一项?A、get_a11为False时，会对所有输入求导。B、sens_param对网络的输出值做缩放以改变最终梯度。C、getby_list为False时会对权重求导。D、GradOperation方法在梯度下降和反向传播中没有任何用处。答案：B解析：Mindspore是一个开源的深度学习框架，其ops模块提供了许多用于构建神经网络的工具。在Mindspore中，`GradOperation`是一个非常重要的类，它用于指定自定义操作的梯度反向传播。对于给出的代码，我们逐项解析：A.`get_a11`参数通常与计算雅可比矩阵相关，其值为`False`时不一定会对所有输入求导，这取决于具体的使用场景和梯度计算的规则。因此，此项描述可能不准确。B.`sens_param`是一个灵敏度参数，用于缩放网络的输出值，从而改变最终梯度的大小。当其值为`True`时，它会启用灵敏度缩放功能。因此，这个描述是正确的。C.`get_by_list`参数通常用于指定是否按列表方式获取梯度值。当其为`False`时，并不意味着会对权重求导，这个描述不够明确，可能存在误导性。D.`GradOperation`方法在梯度下降和反向传播中起到核心作用，它用于定义如何从网络输出计算输入的梯度。因此，这个描述是不准确的。综上所述，正确答案是B选项：`sens_param`对网络的输出值做缩放以改变最终梯度。80.数据管理中的物体检测作业不能通过以下哪种方式进行标注？A、用椭圆框住目标B、用圆形框住目标C、用多边形框出目标D、用矩形框住目标答案：A解析：这道题考察的是对数据管理中物体检测作业标注方式的理解。在物体检测任务中，常见的标注方式包括用矩形、多边形等形状框出目标，以便对目标进行定位和识别。其中，矩形和多边形是最常用的标注方式，因为它们可以适应不同形状和大小的目标。而圆形虽然不太常用，但在某些特定场景下也可以用来标注目标。然而，椭圆框由于其形状特性，通常不被用作物体检测的标注方式，因为它难以准确界定目标的边界。因此，正确答案是D。81.面对超大规模模型需要实现高效分布式训练的挑战，MindSpore的处理方式为?A、自动并行B、串行C、手动并行答案：A解析：这道题考察的是对MindSpore框架处理超大规模模型分布式训练方式的理解。在深度学习领域，面对超大规模模型，分布式训练是提高效率的关键。MindSpore作为一个全场景深度学习框架，特别注重高效分布式训练的实现。它提供了自动并行的功能，能够自动处理模型在多个设备上的分布和并行计算，从而简化分布式训练的复杂度并提高训练效率。因此，面对超大规模模型需要实现高效分布式训练的挑战，MindSpore的处理方式是自动并行。82.以下哪个选项属于自然语言处理技术的三个层面？A、词法分析B、分辨率分析C、语义分割D、音律分析答案：A解析：这道题考察的是对自然语言处理技术层面的理解。自然语言处理通常包括三个层面：句法层面、语义层面和语用层面。词法分析属于句法层面的处理技术，它涉及将句子分解成词或短语，并确定它们的词性和结构。因此，B选项“词法分析”是正确的。83.以下哪个不是文本向量化的常用方法？A、CBOWB、DBOWC、DMD、EM答案：D解析：文本向量化是自然语言处理中的一种技术，用于将文本转换为数值向量表示。常用的方法包括CBOW、DBOW、DM等。而EM算法是一种常用于聚类和分类的方法，不是文本向量化的常用方法。因此，选项A是正确的。84.华为云AＰＩ符合ＲEＳＴful的设计规范，以下哪个选项不是发起请求的方式？A、KerberorsB、CurlC、REST客户端D、编码答案：A解析：RESTfulAPI的设计规范要求发起请求的方式主要包括Curl、REST客户端和编码等，而Kerberos不是发起请求的方式，而是一种认证协议。因此，是A。85.以下哪一项激活函数经常用作分类任务的输出层A、ReluB、SigmoidC、SoftmaxD、Softplus答案：C解析：在分类任务中，输出层需要能够输出每个类别的概率，并且这些概率之和应该为1。Softmax函数能够将输入转换为概率分布，使得每个类别的输出值都在0和1之间，并且所有类别的输出值之和为1。这使得Softmax函数非常适合用作分类任务的输出层。因此，选项C是正确的答案。86.在调用语音合成服务时,需要提前设置一些参数值，下列哪个范围的值可以作为音量值?A、[-1000,1000]B、[0,100]C、[0,1000]D、[-100,100]答案：B解析：这道题考察的是对语音合成服务中音量值设置的理解。在调用语音合成服务时，音量是一个重要的参数，它决定了输出音频的响度。音量值通常被设定在一个合理的范围内，以确保音频的输出效果。根据常见的编程实践和API文档，音量值往往被设定在0到100之间，其中0表示静音，100表示最大音量。因此，选项A［0,100］是正确的音量值范围。87.以下关于共现矩阵+SVD缺点的描述,错误的是哪—选项?()A、SVD学到的只是浅层的语义(说法正确)B、共现矩阵没有考虑词的顺序信息(说法正确)C、SVD计算量较大D、共现矩阵高维稀疏(说法正确)答案：C解析：SVD学到的只是浅层的语义,共现矩阵没有考虑词的顺序信息,共现矩阵高维稀疏,如果增加一个词需要全部重新计算88.一副8位RGB的彩色图像中，（255，255，255）代表着什么着色A、红色B、白色C、黑色D、蓝色答案：B解析：在8位RGB色彩空间中，(255,255,255)代表白色，因为这三种颜色的强度值都达到了最大值，表示了明亮的白色。所以，选项B是正确的。89.ModelArts是一款华为发布的仅仅支持自动学习和自动标注的一站式AI开发平台。关于上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该描述正确自动学习和自动标注是最重要的功能B、该描述措误，ModelArts仅支持自动学习、自动标注和代码调试。C、该描述正确，自动学习和自动标注可以极大的提升AI项目的效率。D、该描述措误，ModelArts支持自动学习、预置模型和代码调试。答案：D解析：根据华为官方信息，ModelArts是一站式AI开发平台，支持自动学习、预置模型和代码调试等多种功能。原题描述中提到的“仅仅支持自动学习和自动标注”是不准确的，因为它还包含其他功能，如代码调试和预置模型等。因此，选项D正确指出了原描述的错误，并列举了ModelArts实际支持的功能。90.以下不属于TensorFlow2.0的特点是?A、多核CPU加速B、分布式C、多语言D、多平台答案：A解析：TensorFlow2.0是一个用于机器学习和深度学习的开源框架，它支持多种语言和平台。它具有分布式计算功能，可以在多个计算机或设备上运行，并且支持多种硬件加速，包括GPU和多核CPU。91.以下关于联邦学习的描述，哪一个选项是错误的？A、联邦学习有助于实现更安全的数据共享。B、联邦学习原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题。C、联邦学习的目的在于保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI横型的效果D、联邦学习最早在2016年由百度公司提出。答案：D解析：联邦学习最早不是由百度公司在2016年提出的，而是近年来在人工智能领域逐渐兴起的一种新的机器学习范式。因此，D选项是错误的。92.John在使用MindSpore练续里的时候保存了一个ckpt格式的检查点，然后他发现这种格式无法直接在昇腾310芯片上进行推理使用，为了可以利用当前模型在昇腾310处理器完成推理，以下选项中哪种做法是正确的?A、使用MindSpore加载当前检查点文件，然后导出为OM格式，即可在昇腾310处理器上进行推理。B、使用Mindspore加载当前检查点文件，然后导出为AIR格式，随后使用ATC(AscendTensorCompiler)工具转换为OM格式，即可在昇腾310处理器上进行推理。C、将ckpt格式文件的后缀名修改为AlR，随后使用ATC(AscendTensorCompiler)工具转换为OM格式，即可在昇腾310处理器上进行推理。D、多查阅官方文档,ckpt格式文件可以直接在昇腾310处理器上进行推理。答案：B解析：这道题考察的是对MindSpore框架和昇腾310芯片兼容性的理解。在MindSpore框架中，ckpt格式的检查点文件是模型训练过程中的快照，但它并不直接适用于昇腾310芯片的推理。为了能在昇腾310上进行推理，通常需要将模型转换为OM格式。正确的步骤是首先使用MindSpore加载ckpt文件，然后导出为AIR格式，接着使用ATC工具将AIR格式转换为OM格式，这样就可以在昇腾310处理器上进行推理了。因此，选项B是正确的。93.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、超曲面答案：C解析：这道题考察的是对线性回归在高维空间中拟合面的理解。线性回归在二维空间中拟合的是一条直线，在三维空间中拟合的是一个平面。当维度超过三维时，线性回归拟合的是一个超平面，而不是曲面或超曲面。因此，正确答案是C。94.Tensorboard是什么()A、MXNet官方提供的深度学习可视化工具B、ModelArts自研的可视化工具C、Python提供的可视化工具包D、TensorFlow官方提供的深度学习可视化工具答案：D解析：Tensorboard是TensorFlow官方提供的深度学习可视化工具95.从技术架构角度，关于AI芯片的描述，错误的是哪一项？A、CPU的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机硬件中的数据。B、FPGA实现了半定制芯片的功能C、ASIC属于专用集成电路D、GPU是一种专门在个人电脑、工作站,游戏和一些移动设备上进行图像运算工作的微处理器。答案：A解析：这道题考察的是对AI芯片相关技术架构的理解。A选项提到CPU的功能，但实际上在AI芯片领域，CPU虽然可以解释计算机指令和处理数据，但其并不是AI芯片的主要组成部分，AI芯片更多关注于如GPU、FPGA、SIC等针对特定计算任务优化的硬件。B选项描述FPGA（现场可编程门阵列）实现了半定制芯片的功能，这是正确的，FPGA可以根据需要进行编程，实现特定的硬件逻辑功能。C选项中的ASIC（专用集成电路）属于专用集成电路，这也是正确的，ASIC是为了执行特定任务而设计的集成电路。D选项描述GPU（图形处理单元）是一种专门在个人电脑、工作站、游戏和一些移动设备上进行图像运算工作的微处理器，这是准确的，GPU在图像处理和并行计算方面表现出色，也是AI计算中常用的硬件。综上所述，A选项的描述与AI芯片的技术架构不符，是错误的。96.不属于DNN结构组成部分的是？A、DropoutB、激活函数C、权重D、隐藏层答案：A解析：这道题考察的是对深度神经网络（DNN）结构的理解。DNN主要由输入层、隐藏层、输出层以及激活函数等构成。其中，隐藏层是DNN的重要组成部分，用于提取特征；激活函数用于增加网络的非线性，帮助网络学习复杂的模式；Dropout是一种正则化技术，用于防止过拟合。而权重是神经网络中的参数，不属于DNN的结构组成部分，而是其训练过程中需要学习和调整的对象。因此，正确答案是B。97.对于坐标(x,y)的像素P,P有四个水平垂直的相邻像素,称为4邻域,以下哪一项能够正确表示该4邻域的坐标?A、(x-1,y),(x-1,y),(x,y-1),(x,y+1)B、(x-1,y),(x+1,y),(x,y+1),(x,y+1)C、(x-1,y),(x+1,y),(x,y-1),(x,y-1)D、(x-1,y),(x+1,y),(x,y-1),(x,y+1)答案：D解析：4邻域指上下左右四个像素98.“ModelArts是一款华为发布的仅仅支持自动学习和自动标注的一站式AI开发平台。”关于上述描述，以下哪一个说法是正确的？A、该描述正确，自动学习和自动标注是最重要的功能。B、该描述正确，自动学习和自动标注可以极大的提升AI项目的效率。C、该描述错误，ModelArts支持自动学习、预置模型和代码调试。D、该描述错误，ModelArts仅支持自动学习、自动标注和代码调试。答案：C解析：这道题考察对ModelArts平台功能的了解。ModelArts是华为发布的一站式AI开发平台，其功能不仅限于自动学习和自动标注。实际上，ModelArts提供了包括自动学习、预置模型和代码调试在内的多种功能。因此，原描述“ModelArts是一款华为发布的仅仅支持自动学习和自动标注的一站式AI开发平台”是不准确的。解析：ModelArts作为华为的一站式AI开发平台，其功能涵盖了自动学习、预置模型和代码调试等，不仅限于自动学习和自动标注，因此选项C正确，指出原描述错误并列举了ModelArts的部分功能。99.以下关于非线性支持向量机的描述中，哪一项是错误的?A、高斯核函数是使用较为频繁的核函数。B、使用线性支持向量机可以很好的作用在线性可分数据集上，因此非线性支持向量机效果比较差C、可以使用核函数来构建非线性支持向量机。D、核函数允许算法在变换后的高维特征空间中拟合最大的超平面答案：B解析：这道题考察的是非线性支持向量机的理解。高斯核函数确实是常用的核函数之一，所以A选项描述正确。核函数的作用是在高维空间中找到最佳的超平面进行分类，这是支持向量机的基本原理，B选项正确。通过使用核技巧，支持向量机可以实现非线性分类，C选项描述也是准确的。至于D选项，线性支持向量机适用于线性可分数据集，但这并不意味着非线性支持向量机效果就差，它的优势在于处理非线性问题，因此D选项描述错误。100.ModelArts自动学习的使用流程是什么?()A、数据标注->部署上线->模型训练B、数据标注->模型训练->部署上线C、部署上线->模型训练->数据标注D、模型训练->数据标注->部署上线答案：B解析：上传数据并标注-自动训练-一键部署101.下面哪一个模板可以实现图像的锐化()A、B、C、D、答案：C解析：图像锐化通常通过增强图像中边缘和细节的对比度来实现。在图像处理中，常用的锐化模板的特点是中心系数较大，周边系数较小且为负数。选项C的模板-16-1具有这种特点，中心系数为6较大，周边系数-1较小且为负，能够有效地突出图像的边缘和细节，从而实现锐化效果。因此，选项C是正确答案。102.循环神经网络不适合用于以下哪种场景?A、情感分析B、图像分类C、语音识别D、机器翻译答案：B解析：循环神经网络（RNN）是一种神经网络架构，通常用于处理序列数据，如语音识别、情感分析、自然语言处理等。对于图像分类，一般使用卷积神经网络（CNN）或其他类似的架构。循环神经网络在处理语音识别和情感分析等任务时表现较好，但不适合用于图像分类。因此，是B。103.在使用ATC(AscendTensorCompler)进行模型转换时可以配置AIPP，支持两种模式，动态和静态，其中动态AIPP可在根据业务要求改变预处理参数的情况下使用，以下那个场景需要使用动态AIPP?A、输入的图片格式需要兼容YUV420和RGB等。B、输入的图片分辨率不确定。C、输入图片的batch大小不确定。D、输入的图片明暗度不一致。答案：A解析：在ATC转换过程中，输入的图片格式可能需要根据业务需求兼容多种格式，因此需要动态地调整预处理参数，如YUV420和RGB等。在这种情况下，需要使用动态AIPP。其他选项中的场景，如分辨率、batch大小和明暗度不一致，可以根据静态AIPP提供的预设参数进行处理。104.Atlas800AI服务器有多个型号,其中基于鲲鹏处理器平台的是?A、tlas800型号:9000B、Atlas800型号:3000C、Atlas800型号:3010答案：B解析：Atlas800AI服务器是华为推出的面向AI训练场景的服务器系列。在该系列中，基于鲲鹏处理器平台的型号是Atlas800型号:3000。这一型号专门设计用于支持高性能计算和AI训练任务，利用鲲鹏处理器的强大性能来满足复杂计算需求。105.(单选题）哪个MindSpore组件帮助实现“一次训练，多处部署”?()A、MindIRB、MindInsightC、MindArmourD、MindRecord答案：A解析：MindIR是MindSpore提供的中间表达形式，可以帮助大家实现一次训练多处部署，实现端云互通。简单来说，就是你可以在Ascend、GPU、CPU硬件平台上训练生成MindlR格式的模型，然后快速部署到手机端、推理服务器等环境上，体验到MindSpore的全场景能力。106.在使用华为云翻拍识别服务时,recapture_detect_aksk()函数的返回结果中，如果suggestion为真时,category的取值为以下哪项?A、originalB、TrueC、空字符D、recapture答案：C解析：recapture_detectaksk()函数是指在使用华为云翻拍识别服务时所调用的函数。当该函数返回结果中，suggestion为真时，category的取值应为空字符，即选项C。这表示在翻拍识别服务中，如果检测到可能存在再次拍摄的情况，则其category为空字符。因此，答案为选项C。107.以下哪个不是文本向量化的常用方法?A、EMB、CBOWC、DBOWD、M答案：A解析：这道题考查对文本向量化常用方法的了解。在自然语言处理中，CBOW、DBOW和DM是常见的文本向量化方法。而EM一般用于概率模型的参数估计，并非文本向量化的常用方法，所以答案选A。108.Mary想将训练好的模型部署上线，她可以使用以下哪个服务?A、MindSporeInferB、MindSporeDeployC、MindSporeServingD、MindSporeExport答案：C解析：MindSporeServing是一个轻量级、高性能的服务模块，旨在帮助MindSpore开发者在生产环境中高效部署在线推理服务。使用简单一键发布和部署支持batching高性能高扩展109.图像识别任务可以分三个层次，根据处理内容的抽象性，从低到高依次为？A、图像处理，图像分析，图像理解B、图像分析，图像理解，图像处理C、图像理解.图像分析.图像处理D、图像分析，图像处理，图像理解答案：A解析：图像识别任务可以分三个层次，这三个层次的处理内容抽象性依次增加。最低层次的层次是图像处理，主要是对图像进行基本的变换和操作，如滤波、增强等；中间层次是图像分析，通过提取图像中的特征和结构信息，进一步理解图像的内容；最高层次的层次是图像理解，它不仅理解图像的内容，还尝试解释图像的含义和价值。因此，正确是A，即“图像处理、图像分析、图像理解”。110.以下图像中的公式对应的激活函数是哪一个选项?A、Tanh函数B、Sigmoid函数C、Softmax函数D、Sin函数答案：B111.机器学习中，以下哪一项指分类器分类正确的正样本个数占测试集中所有的正样本个数的比例？A、归一化折损累计增益B、精确率C、准确率D、召回率答案：C解析：准确率是指分类器分类正确的正样本个数占测试集中所有的正样本个数的比例。因此，选项C是正确的。归一化折损累计增益是用于评估分类器性能的一种度量方法，而精确率和召回率是用于评估分类器性能的另外两个重要指标。112.图像中的目标相对中心位置偏右了15个像素,可使用下面哪种平移量的平移坐标变换,将目标移动到画面中心?()A、(0,15)B、(0,-15)C、(15,0)D、(-15,0)答案：D解析：正向加,负向减113.TensorFlow2.0中查看张量维度的方法是?A、dtypeB、dimensC、ndimD、evice答案：C解析：在TensorFlow2.0中，查看张量（Tensor）维度的方法是通过属性`.ndim`。这个属性返回张量的维度数。114.在坐标变化时，计算得到的坐标数值不是整数，需要使用什么方法获取该像素的值？A、插值B、采样C、量化D、均值答案：A解析：坐标数值不是整数的情况下，需要进行插值计算，以获得该像素的真实数值。选项A“插值”方法正是用于这一目的。因此，正确是A。115.华为云EＩ企业智能提供了多种方便高效的服务，用户使用服务的具体流程正确的是？A、申请服务－获取请求认证－调用AＰＩ－查看服务使用信息B、申请服务－调用AＰＩ-获取请求认证－查看服务使用信息C、获取请求认证－申请服务－调用AＰＩ－查看服务使用信息D、获取请求认证－申请服务－查看服务使用信息－调用AＰＩ答案：A解析：华为云EI企业智能提供了多种方便高效的服务，用户使用服务的具体流程应