2024年人工智能国赛题库答案（单选题）

2024年人工智能国赛题库答案（单选题）1.图灵测试是图灵在()年在论文中《计算机与智能》中提出的。A.1956B.1950C.1946D.1940正确答案:B解析：图灵测试是由英国计算机科学家艾伦·图灵在1950年提出的一个思想实验，用于判断机器是否具备人工智能的能力。虽然这一测试最初并未直接在他的论文《计算机与智能》中描述，但它作为图灵的重要理论成果，常与该论文一起被提及。因此，题目中的答案B.1950年并不准确，而应该指出，尽管他的理论是重要的一部分，但具体的“图灵测试”并未在他的特定论文中提及，实际图灵测试的出现与图灵机的模型有着更为复杂的历史关联。但是基于历史常规说法和考察常识，选择B仍作为该题目的答案。

2.机器学习不包括()。A.监督学习B.强化学习C.非监督学习D.群体学习正确答案:D解析：机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它包括多种学习方式。其中，监督学习、非监督学习和强化学习是机器学习的三种主要类型。在大多数的机器学习实践中，这些学习方式是经常被提到的。至于选项D，机器学习中确实没有特定的术语叫“群体学习”，这可能不是专业词汇，所以选项D是不正确的答案。总结以上解析，答案是D.群体学习。

3.AI的诞生是在()。A.1956年B.1950年C.1957年D.1958正确答案:A解析：AI（人工智能）的诞生是现代计算机科学技术发展的产物，是在计算机科学研究与技术逐步进步的基础上出现的。它通常被认为是计算机领域的一个分支，而这个领域的起源可以追溯到1956年。在那一年的夏天，许多计算机科学家在达特茅斯学院（DartmouthCollege）举行了一次会议，并正式提出了人工智能这一术语。因此，选项A“1956年”是正确的答案。

4.不属于人工智能的三大学派是()。A.符号学派B.联结学派C.行为学派D.统计学派正确答案:D解析：人工智能的发展过程中，主要形成了三个学派：符号学派、联结学派和行为学派。这三个学派在人工智能的研究中各自有着不同的侧重点和研究方法。而统计学派并不被视为人工智能的一个独立学派。因此，正确答案是D，即统计学派不是人工智能的三大学派之一。

5.神经网络是()学派的成果。A.符号学派B.联接学派C.行为学派D.统计学派正确答案:B解析：神经网络是一种由人工神经元组成的网络模型，它模仿了人脑神经系统的结构和功能。在人工智能领域，神经网络是联接学派的成果。联接学派主张通过模拟人脑神经系统的结构和功能来实现人工智能，而神经网络正是这一学派的代表性成果之一。因此，正确答案是B、联接学派。

6.人工智能是指()。A.自然智能B.人的智能C.机器智能D.通用智能正确答案:C解析：人工智能是一个涵盖面非常广泛的术语。其核心思想是利用计算机程序来模拟、执行或扩展人类的智能。因此，人工智能主要指的是机器智能，即通过计算机技术实现的智能行为和功能。因此，正确答案是C。

7.支持向量机算法属于()。A.决策树学习B.统计学习C.集成学习D.记忆学习正确答案:B解析：支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，它属于统计学习方法的范畴。统计学习是通过计算机对数据进行统计规律的学习，从而对未知数据进行预测和分析。因此，正确答案是B、统计学习。

8.视觉、听觉、触觉、嗅觉属于智能的什么能力()。A.感知能力B.记忆与思维能力C.学习能力D.行为能力正确答案:A解析：智能是一个综合的概念，包括多个方面，其中感知能力是智能的重要组成部分。视觉、听觉、触觉、嗅觉都是人类感知外界环境的重要方式，它们都属于感知能力的范畴。因此，这些感官能力共同构成了人类对外部世界的感知和认知基础。所以答案是A、感知能力。

9.认为智能取决于知识的积累量及一般化程度的理论是()。A.思维理论B.知识阈值理论C.进化理论D.控制理论正确答案:B解析：知识阈值理论认为智能的获得和提升主要依赖于知识的积累量以及一般化程度。它强调了知识积累在智能发展中的重要性，即通过持续的知识积累和学习，个体可以逐渐提高其智能水平。因此，选项B是正确的答案。

10.人工智能的目的是让机器能够(),以实现某些脑力劳动的机械化。A.具有智能B.和人一样工作C.完全代替人的大脑D.模拟、延伸和扩展人的智能正确答案:D解析：人工智能的定义和核心目标在于模拟、延伸和扩展人类的智能能力，而非简单地使机器具有智能、与人类完全相同地工作，或完全取代人类的大脑。人工智能通过算法、模型和计算技术来模拟人类智能的某些方面，以执行复杂的任务，提高生产力和解决人类难以处理的问题。因此，选项D“模拟、延伸和扩展人的智能”最准确地描述了人工智能的目的。

11.人工智能中通常把()作为衡量机器智能的准则A.图灵机B.图灵测试C.中文屋思想实验D.人类智能正确答案:B解析：在图灵的研究中，他提出了图灵测试作为判断一个机器是否具备智能的准则。该测试涉及一个人与另一个隐藏身份者（可能是机器或另一人）的文本交互，如果隐藏身份者的回答让人无法判断其是人类还是机器，那么该机器就被认为具有智能。因此，人工智能领域常将图灵测试作为衡量机器智能的准则，选项B正确。

12.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.学习规则正确答案:B解析：人工神经网络（ANN）的三大核心要素主要包括：1.神经元的特性：神经元是人工神经网络的基本单元，其特性决定了网络的计算和响应模式。2.学习规则：学习规则决定了网络如何通过训练来改进其性能。3.拓扑结构：拓扑结构描述了神经元之间的连接方式，即神经元是如何相互连接的。然而，神经元的个数虽然对人工神经网络的性能有影响，但它并不属于决定人工神经网络性能的三大要素之一。因此，答案为B.神经元个数。

13.卷积神经网中,如果特征图是32×32矩阵,池化窗口是4×4的矩阵,那么池化后的特征图是()的矩阵。A.2×2B.4×4C.8×8D.16×16正确答案:C解析：在卷积神经网络中，池化操作（Pooling）是一种常用于降低特征图维度的方法。其中，池化窗口是决定池化操作范围的参数。题目中给出了特征图大小为32×32，池化窗口大小为4×4。在执行池化操作时，通常是通过窗口在特征图上滑动，并对每个窗口内的特征图进行下采样（如取最大值或平均值）来得到新的特征图。由于池化窗口是4×4，这意味着每个4x4的区域会被压缩成一个像素。因此，经过一次池化操作后，特征图的尺寸会降低为(32/4)x(32/4)，即8x8。所以，经过池化操作后，新的特征图大小是8×8，因此答案选C。

14.卷积神经网中,如果输入图像是32×32矩阵,卷积核心是5×5的矩阵,步长为1,那么卷积操作后的特征图是()的矩阵。A.34×34B.32×32C.30×30D.28×28正确答案:D解析：卷积神经网络中，卷积操作后特征图的大小与输入图像的大小、卷积核的大小、步长以及边界填充方式都有关。本题中，输入图像为32×32矩阵，卷积核为5×5矩阵，步长为1，没有提及边界填充方式，故默认为无填充（validpadding）。对于卷积操作后的特征图大小计算，可以使用公式：输出矩阵大小=(输入矩阵大小-卷积核大小)/步长+1即(32-5)/1+1=28。因此，卷积操作后的特征图是28×28的矩阵，选项D正确。

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:C解析：图像识别任务是计算机视觉领域的一个重要部分。根据处理内容的抽象性从低到高进行排序，首先是图像处理，然后是图像分析，最后是图像理解。1.图像处理主要是对图像进行预处理和增强，例如去除噪声、对比度增强等，以便后续的识别和理解。2.图像分析则是在图像处理的基础上，对图像进行更深入的分析和解释，如边缘检测、特征提取等。3.图像理解是最高层次的识别任务，主要根据已提取的特征和信息，对图像内容进行理解和解释，例如对图像中物体的识别和分类。因此，正确答案是C。

16.不属于语音声学特征的是?()A.频率B.语义C.时长D.振幅正确答案:B解析：语音声学特征主要描述的是声音的物理属性，包括频率、时长、振幅等参数。其中，频率描述声音的高低，时长描述声音的持续时间，振幅描述声音的强度或音量。这些都是语音信号处理和分析的重要参数。而语义是语言的意义内容，不属于物理声学特征的范畴。因此，正确答案是B。

17.我们现在的工业视觉系统实际处理的是什么类型的图像()。A.彩色图像B.灰度图像C.几何图像D.二值图像正确答案:B解析：工业视觉系统在处理图像时，主要关注的是图像的灰度信息，因为这些信息可以很好地代表物体形状、轮廓和颜色等关键特征。在实际应用中，灰度图像由于其低的信息复杂度更利于算法的快速处理，所以在工业视觉系统中常常直接使用灰度图像或者经过轻微调整后的灰度图像作为识别、追踪、检测等任务的输入数据。因此，答案是B.灰度图像。

18.3∗3的卷积核对3通道的图像处理,需要多少个参数?()A.27B.9C.108D.6正确答案:A解析：在卷积神经网络中，一个3x3的卷积核处理一个通道的图像时，其参数数量为3x3=9个。对于3通道的图像，每个通道都会被这个卷积核处理，所以总的参数数量是9乘以通道数。因此，对于3通道的图像，总的参数数量为9*3=27个。所以，答案为A、27。

19.一幅照片在存放过程中出现了很多小的噪点,对其扫描件进行()操作去噪效果最好。A.中值滤波B.高斯滤波C.均值滤波D.拉普拉斯滤波正确答案:A解析：照片中出现的噪点通常是由于拍摄时感光元件的电子噪声或扫描过程中引入的噪声。对于这些噪点，不同的滤波方法有不同的去噪效果。A选项中值滤波：中值滤波是一种非线性信号处理技术，主要用于消除图像中的椒盐噪声（即黑白相间的噪点）。对于扫描件中的小噪点，中值滤波效果较好。B选项高斯滤波：高斯滤波主要用于消除图像中的模糊和细节损失，对小噪点的去除效果不如中值滤波。C选项均值滤波：均值滤波通过计算像素周围的平均值来减少噪声，但可能使图像变得模糊，对小噪点的去除效果一般。D选项拉普拉斯滤波：拉普拉斯滤波是一种微分算子，用于强调图像中的边缘和轮廓，并不适合用于去噪。因此，对于一幅照片在存放过程中出现的很多小的噪点，对其扫描件进行中值滤波操作去噪效果最好。所以答案是A。

20.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：深度学习是机器学习的一个分支，涉及到很多神经网络方面的知识。针对题目中的选项，我们可以逐一分析：A选项正确。LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），它通过引入细胞状态和门控机制，在一定程度上解决了传统RNN的梯度消失或梯度爆炸问题。B选项也是正确的。CNN（卷积神经网络）相比于全连接网络，其卷积操作和池化操作可以降低模型的复杂度，从而在一定程度上缓解过拟合问题。D选项同样是正确的。随机梯度下降法是一种常用的网络训练优化算法，它可以通过减小学习率等方式来缓解网络训练过程中可能陷入鞍点的问题。而关于C选项，深度学习的效果并不总是优于随机算法。深度学习的效果取决于很多因素，包括但不限于数据质量、模型架构、参数设置等。即使参数设置合理，也不能保证深度学习的效果一定优于随机算法。特别是在数据量不足、模型架构不适当等情况下，深度学习的效果可能会非常差。因此，正确答案是C选项。

21.一幅4位的图像能够区分()种亮度变化。A.8B.16C.128D.256正确答案:B解析：这道题目考察的是图像的位深度概念。在数字图像中，位深度是指每个像素可以表示的颜色或亮度信息的位数。这里的4位表示的是图像的二进制数可以拥有4个不同的位（0000-1111），每个位可以表示0或1，因此总共可以表示的颜色或亮度变化为2的4次方。计算过程如下：2^4=16因此，一幅4位的图像能够区分16种亮度变化。所以答案是B。

22.修改HSV彩色空间的H分量,会改变图像()。A.色相B.亮度C.饱和度D.对比度正确答案:A解析：HSV彩色空间中，H代表色相（Hue），S代表饱和度（Saturation），V代表亮度（Value）。修改H分量，即改变色相的成分，这会影响图像的色彩表现。因此，答案为A，即修改HSV彩色空间的H分量会改变图像的色相。

23.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正确答案:B解析：卷积操作在图像处理中是一种常见的操作，特别是对于深度学习中的卷积神经网络。对于这个问题，关键在于理解卷积操作是如何与图像的通道进行交互的。当我们对一个三通道的彩色图像（例如RGB图像）进行卷积操作时，每一个卷积核都会与这三个通道分别进行卷积运算。在这个问题中，我们有两个3x3的卷积核。这意味着每个卷积核都会独立地与三个通道分别进行卷积操作。因此，虽然你只使用了两个卷积核，但是每一个卷积核都会产生三个通道的输出（因为它们分别与原始图像的三个通道进行卷积）。所以最终得到的特征图会有两个通道数（即两个卷积核分别与三个通道卷积后的结果）。因此，答案为B，即特征图有2个通道。

24.已知:1)大脑是由很多个叫作神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达2)每一个神经元都有输入、处理函数和输出3)神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数4)为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新模型给定上述关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?()A.加入更多层,使神经网络的深度增加B.有维度更高的数据C.当这是一个图形识别的问题时D.以上都不正确正确答案:A解析：神经网络模型是由多个神经元组合而成的，通过层与层之间的连接来传递和处理信息。深度学习模型是神经网络模型的一种，其关键特点在于具有多层的神经元结构，即神经网络的深度较大。根据给定的描述和选项：A选项提到增加神经网络的深度，这正是深度学习模型的特点之一，通过增加网络的层数来提高模型的复杂性和表达能力。B选项提到维度更高的数据，虽然深度学习模型可以处理高维数据，但这不是其被称为深度学习模型的决定性因素。C选项提到当这是一个图形识别的问题时，这描述了神经网络的一个应用场景，而不是其被称为深度学习模型的依据。D选项是一个排除法，排除了其他可能性，但根据上述分析，它并不完全正确。因此，正确答案是A，即加入更多层使神经网络的深度增加的情况下，神经网络模型被称为深度学习模型。

25.下列哪一项在神经网络中引入了非线性?()A.随机梯度下降B.修正线性单元(ReLU)C.卷积函数D.以上都不正确正确答案:B解析：在神经网络中，非线性激活函数对于学习复杂模式至关重要。A选项的随机梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数，与引入非线性无关。C选项的卷积函数虽然常用于神经网络中，但它本身并不直接引入非线性，而是用于特征提取。B选项的修正线性单元（ReLU）是一种非线性激活函数，其特性使得网络能够学习并逼近复杂的非线性映射，因此它在神经网络中引入了非线性。故正确答案为B。

26.在一个神经网络里,知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差,就可以近似任何函数。实现的最佳办法是()。A.随机赋值,祈祷它们是正确的B.搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值C.赋予一个初始值,通过检查跟最佳值的差值,然后迭代更新权重D.以上都不正确正确答案:C解析：在一个神经网络中，每一个神经元的权重和偏差对于网络的学习和运行是至关重要的。为了更好地逼近或实现某个特定的功能或函数，神经网络的权重和偏差必须得到适当的设置或调整。A选项提到“随机赋值，祈祷它们是正确的”，这显然不是一个可靠的方法，因为随机值可能不会使神经网络接近任何特定的函数。B选项提到“搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值”，这种方法虽然理论上可行，但在实际操作中几乎是不可能的，因为搜索空间会随着神经网络规模的增加而急剧增长。C选项“赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重”，这是梯度下降法的基本思想，是一种常用的优化算法，用于在神经网络中调整权重和偏差以实现所需的函数或功能。因此，正确答案是C。这种方法可以帮助我们通过迭代更新权重来近似任何函数，从而实现神经网络的最佳性能。

27.梯度下降算法的正确步骤是()。①计算预测值和真实值之间的误差②迭代更新,直到找到最佳权重③把输入传入网络,得到输出值④初始化随机权重和偏差⑤对每一个产生误差的神经元,改变相应的(权重)值以减小误差A.①②③B.⑤④③②①C.③②④D.④③①⑤②正确答案:D解析：梯度下降算法是机器学习中用于优化损失函数（误差函数）的常用算法，其基本步骤如下：1.初始化随机权重和偏差-对应选项D中的④2.把输入传入网络，得到输出值-对应选项D中的③3.计算预测值和真实值之间的误差-对应选项D中的①4.对每一个产生误差的神经元，改变相应的权重值以减小误差-对应选项D中的⑤5.迭代更新权重和偏差，直到找到最佳权重-对应选项D中的②因此，梯度下降算法的正确步骤是D选项。这个解析涵盖了梯度下降算法的主要步骤，从初始化权重和偏差开始，通过计算误差，识别需要调整的权重，并迭代更新直到找到最佳的权重和偏差。

28.下列哪项关于模型能力(指模型能近似复杂函数的能力)的描述是正确的?()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:A解析：模型的复杂性和能力与其结构有关，尤其是深度学习模型中，隐层层数是一个关键因素。隐层越多，模型可以学习和近似更复杂的函数关系，因此其能力也越强。A选项正确：隐层层数增加确实会使得模型能力增加。B选项错误：Dropout是一种正则化技术，它的主要目的是防止过拟合，而不是直接增加模型的能力。C选项错误：学习率对模型的训练速度和收敛性有影响，但并不直接决定模型的能力。学习率太高可能导致模型不稳定，而学习率太低则可能导致训练速度过慢或陷入局部最小值。但无论学习率如何，它并不直接决定模型能近似复杂函数的能力。D选项错误：由于A选项是正确的，所以D选项“都不正确”是错误的。因此，正确答案是A。

29.在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合?()A.DropoutB.正则化C.批规范化D.所有正确答案:D解析：在神经网络中，过拟合是一个常见的问题，它指的是模型在训练数据上表现很好，但在测试数据或新数据上表现不佳。为了解决过拟合问题，有多种技术可以使用。A.Dropout是一种正则化技术，可以有效地解决过拟合问题。B.正则化也是解决过拟合的一种常用方法，它通过限制模型复杂度来防止过拟合。C.批规范化（BatchNormalization）主要是为了加速训练过程和提升模型性能，对解决过拟合有一定的帮助。虽然上述三种技术都可以在一定程度上解决过拟合问题，但题目中给出的答案为D，即所有选项都用于解决过拟合。这可能是对这一问题的特定理解或语境下的答案。在实际应用中，通常不是所有技术都会同时使用，而是根据具体情况选择合适的技术来防止过拟合。因此，虽然D选项从字面上看是正确的，但从实际技术角度讲，应结合具体问题选择使用合适的防过拟合技术。

30.如果使用的学习率太大会出现什么情况?()A.网络将收敛B.网络将无法收敛C.不确定D.网络将缓慢收敛正确答案:C解析：学习率是在机器学习和神经网络训练中一个重要的超参数。如果学习率设置得过大，可能会导致网络在训练过程中出现不稳定的情况。具体来说，过大的学习率可能导致以下问题：1.网络可能无法收敛，即无法达到预期的损失值或准确率。2.训练过程可能产生大幅度的波动，导致模型性能不佳。然而，由于学习率的大小与网络是否收敛之间并不是简单的正相关或负相关关系，其效果还受到其他因素的影响，如网络结构、数据集等。因此，不能简单地断定使用过大的学习率就一定会导致网络无法收敛或缓慢收敛。所以，对于这个问题，正确答案为C，即不确定。

31.对于分类任务,我们不是将神经网络中的随机权重初始化,而是将所有权重设为零。下列哪项是正确的?()A.没有任何问题,神经网络模型将正常训练B.神经网络模型可以训练,但所有的神经元最终将识别同样的事情C.神经网络模型不会进行训练,因为没有净梯度变化D.这些均不会发生正确答案:B解析：在神经网络中，如果将所有权重初始化为零，那么在反向传播算法中，所有神经元的梯度将会是相同的。这意味着在权重更新时，所有神经元都会以相同的方式更新，导致它们学习到相同的特征。因此，神经网络模型虽然可以训练，但所有的神经元最终将学习到相同的特征，即识别同样的事情。所以，选项B是正确的。

32.数据标注流程为()。①数据采集②数据清洗③数据标注④数据质检A.①②④③B.②③④①C.①③②④D.①②③④正确答案:D解析：数据标注流程是数据科学和机器学习中的一个重要环节，主要包括数据从获取到标注完成的一系列步骤。根据题目给出的顺序，我们可以得知：①数据采集：这是第一步，因为在进行任何处理或标注之前，需要先获取到相关数据。②数据清洗：采集完数据后，需要清洗数据，去除无效、错误或重复的数据，确保数据的准确性和可靠性。③数据标注：清洗后的数据需要进行标注，以便机器学习模型能够理解和使用。④数据质检：标注完成后，需要进行质量检查，确保标注的准确性和一致性。因此，正确的数据标注流程顺序是①数据采集，②数据清洗，③数据标注，④数据质检。所以答案为D.①②③④。

33.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.机器学习B.专家系统C.神经网络D.模式识别正确答案:A解析：在人工智能领域，机器学习专注于研究计算机通过数据和经验自动获取知识和技能，并不断改进和完善自身。专家系统是基于人类专家知识和经验构建的系统。神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型。模式识别则侧重于对模式的分类和识别。而题目中描述的计算机自动获取知识和技能、实现自我完善的研究，正符合机器学习的特点。所以，选项A是正确答案。

34.()是实现人工智能的“引擎”。A.算法B.数据C.计算能力D.语音识别正确答案:A解析：算法是实现人工智能的核心和“引擎”，它决定了人工智能系统的性能和功能。通过设计和优化算法，可以使人工智能系统更好地完成各种任务。

35.AI(人工智能)是英文()的缩写。A.ArtificialIntelligenceB.AutomaticIntelligenceC.AutomaticInformationD.ArtificialInformation正确答案:A解析：这道题考察的是对AI这一专业术语英文全称的记忆和理解。AI，作为人工智能的广泛应用的缩写，其英文全称为"ArtificialIntelligence"，意为“人工智能”。对照选项，我们可以发现A选项与此相符，因此A是正确答案。

36.以下哪些特点不是一幅良好的图像具备的()。A.视野大小适宜B.整体对焦清楚C.检测内区别度低D.待测特征凸显正确答案:C解析：良好的图像通常需要具备一些基本的视觉特征，包括但不限于：视野大小适宜、整体对焦清楚、待测特征凸显等。这些特点都能够帮助观察者更快速、更准确地获取和处理信息。而选项C，检测内区别度低，实际上是不利于图像的辨识和检测的。一幅好的图像应该具有较高的内区别度，即不同区域、不同特征之间的差异应该明显，这样才能方便观察者进行识别和判断。因此，选项C是不符合一幅良好图像应具备的特点的，是正确答案。

37.归纳推理是()的推理。A.从个别到一般B.从一般到个别C.从个别到个别D.从一般到一般正确答案:A解析：归纳推理是一种从具体事实或个别情况出发，总结出一般性规律或原理的推理方式。它是由许多个别的、具体的事例，经过观察、比较、分析后，提炼出事物共同的特征和规律。因此，正确答案为A，“从个别到一般”。这种推理方式有助于我们从已知的具体事例中，发现和概括出事物的本质属性和普遍规律。

38.经典逻辑推理方法不包括哪个。()A.假设推理B.自然演绎推理C.归结演绎推理D.与或形演绎推理正确答案:A解析：经典逻辑推理方法主要包括自然演绎推理、归结演绎推理以及与或形演绎推理等。假设推理虽然是一种常用的逻辑推理方法，但它并不属于经典逻辑推理方法的范畴。因此，正确答案是A，即假设推理不是经典逻辑推理方法之一。

39.人工智能是知识与智力的综合,下列不是智能特征的是()。A.具有自我推理能力B.具有感知能力C.具有记忆与思维的能力D.具有学习能力以及自适应能力正确答案:A解析：这道题考查对人工智能智能特征的理解。在人工智能领域，感知能力能让其获取信息，记忆与思维能力有助于处理和分析，学习能力及自适应能力能使其不断优化。而自我推理能力并非普遍被认为是其典型的智能特征，所以答案选A。

40.在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。A.新神经网络时期B.形成时期C.知识应用时期D.算法解决复杂问题时期正确答案:D解析：这道题考察的是对人工智能发展历史的理解。人工智能的发展经历了多个阶段，每个阶段都有其特定的技术特点和解决问题的能力。其中，“算法解决复杂问题时期”标志着人工智能开始具备解决大规模问题的能力，这主要得益于算法的优化和计算能力的提升。因此，D选项是正确答案。

41.()是机器智能发展的核心诉求之一。A.可解释B.深度学习C.理解语言D.精准回答正确答案:A解析：这道题考查对机器智能发展核心诉求的了解。在机器智能领域，可解释性至关重要。它能让人们理解机器得出结论和做出决策的依据，增强信任和可靠性。深度学习是实现机器智能的方法之一，理解语言和精准回答是其部分功能表现。综合来看，可解释是机器智能发展的核心诉求之一。

42.下列选项中哪项不是人类所特有而机器人不具备的。()A.定量计算B.规律总结C.推理与直觉D.广泛外延正确答案:A解析：人类和机器人各自具备不同的能力。人类具有推理与直觉、规律总结以及广泛外延等高级思维能力，而机器人虽然在定量计算方面非常擅长，但它们并没有情感、意识和直觉等主观体验。因此，选项A“定量计算”是机器人可以执行的任务之一，而并非人类所特有而机器人不具备的能力。因此，正确答案是A。

43.人类历史上第一部完全由机器人“小冰”所写的诗集叫()。A.阳光失了玻璃窗B.歌尽桃花C.三生三世D.那天,阳光正好正确答案:A解析：人类历史上第一部完全由机器人“小冰”所写的诗集叫做《阳光失了玻璃窗》。这个结论是根据题目中的描述得出的。

44.()的不确定性以及思维的类型决定机器动作的不确定性。A.外部环境B.内部环境C.程序代码D.自动化水平正确答案:A解析：这道题考查影响机器动作不确定性的因素。在实际情况中，外部环境的变化多样且难以预测。例如温度、湿度、光照等外部条件的不确定性，会直接导致机器动作的不确定性。而内部环境相对稳定，程序代码是确定的，自动化水平是一种程度描述。所以，外部环境的不确定性决定了机器动作的不确定性。

45.自主无人系统是一种()智能。A.思维和动作并重B.思维C.动作D.机械正确答案:A解析：自主无人系统不仅要求在物理上无人为操作，更重要的是具有思维能力和可以完成预定义或自定义任务的物理动作能力。所以自主无人系统要求同时具备思维和动作的智能，答案为A，即思维和动作并重。

46.人工智能模仿人类不能局限于模仿人类自然维度,还需要考虑()维度。A.文化B.精神C.经济D.社会正确答案:A解析：人工智能的发展在追求模仿人类的同时，需要考虑更广泛的维度。首先，人工智能确实需要模仿人类的自然维度，如感知、思考等，但这些并不足以完全模拟人类。此外，人类还具有独特的文化维度，即各种文化传统、习惯、社会习俗等。这些文化元素是人工智能在模仿人类时必须考虑的。因此，除了自然维度外，人工智能的模仿还需要考虑到文化维度。所以答案为A。

47.人工智能的发展阶段不包括()。A.自然智能B.计算智能C.感知智能D.认知智能正确答案:A解析：人工智能的发展经历了多个阶段，包括计算智能、感知智能和认知智能等。这些阶段主要是指在计算机技术、机器学习、深度学习等技术的推动下，人工智能从简单的计算处理到复杂的环境感知和认知推理的进步过程。自然智能通常指的是生物的智能，如人类或动物的智能，它并不是人工智能发展的一个阶段。因此，选项A“自然智能”不是人工智能的发展阶段。因此，正确答案是A。

48.人工智能的发展历程可划分为()。①起步发展期:1956年—20世纪60年代初②反思发展期:20世纪60年代—70年代初③应用发展期:20世纪70年代初—80年代中④低迷发展期:20世纪80年代中—90年代中⑤稳步发展期:20世纪90年代中—2010年⑥蓬勃发展期:2011年至今A.①③④⑤B.②③④⑤⑥C.①②④⑤⑥D.①②③④⑤⑥正确答案:D解析：人工智能的发展历程确实经历了多个阶段。从用户给出的时间线中，我们可以清晰地看到人工智能从起始阶段开始，历经了多个时期的发展：1.起步发展期：1956年—20世纪60年代初，这是人工智能的初始阶段，主要进行了大量的理论研究和探索。2.反思发展期：20世纪60年代—70年代初，这个时期科学家们开始对之前的研究进行反思和调整，寻找更有效的发展方向。3.应用发展期：20世纪70年代初—80年代中，随着计算机技术的发展，人工智能开始被广泛应用于各个领域。4.低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中，尽管在这个时期人工智能的发展遇到了一些挑战和困难，但仍然是发展过程中的一部分。5.稳步发展期：20世纪90年代中—2010年，这个时期人工智能逐渐走出低谷，开始稳步发展，并在许多领域取得了显著的进步。6.蓬勃发展期：2011年至今，随着大数据、云计算和深度学习等技术的崛起，人工智能迎来了前所未有的发展机遇。因此，所有这些阶段都是人工智能发展历程中的重要部分，答案应包括所有的时间节点，即选项D（①②③④⑤⑥）是正确的。

49.人工智能研究的一项基本内容是机器感知。以下()不属于机器感知的领域。A.使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。B.让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正确答案:C解析：机器感知是人工智能领域的一个重要研究方向，主要是指使机器具备对外部世界的感知能力。这包括视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知方式，以及理解语言、听懂人类语言等技能。因此，选项A、B、D都是属于机器感知的领域。而选项C，使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力，虽然也是人工智能研究的一个重要方向，但它主要涉及的是机器学习与知识表示，不属于机器感知的直接内容。因此，正确答案是C。

50.2017年7月8日,《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中涉及了人工智能的几个基础理论,其中,()研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习等学习理论和高效模型。A.大数据智能理论B.跨媒体感知计算理论C.高级机器学习理论D.群体智能理论正确答案:C解析：答案解析：《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出，高级机器学习理论研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习等学习理论和高效模型。因此，选项C正确。

51.下列关于人工智能对实体经济的影响说法不正确的是()。A.人工智能能够提升实体经济能级B.人工智能能够加快经济转型C.人工智能能够加快创新驱动发展D.人工智能能够促进数字经济繁荣正确答案:B解析：人工智能对实体经济的影响是多方面的。首先，它能够通过自动化和优化流程来提升实体经济的能级，因此A选项正确。其次，人工智能作为新的技术驱动力，能够推动创新驱动发展，所以C选项也是正确的。再次，人工智能是数字经济的重要组成部分，它的应用和发展无疑会促进数字经济的繁荣，故D选项正确。至于B选项，虽然人工智能对经济转型有一定影响，但说它能“加快”经济转型可能过于绝对。经济转型是一个复杂的过程，涉及多个因素，不能单一归因于人工智能。因此，相较于其他选项，B选项的说法较为不准确，故答案选B。

52.下列应用中,应用了人工智能技术的是()。A.在网上与朋友下棋B.利用在线翻译网站翻译英文资料C.在QQ上与朋友交流D.使用智能手机上网正确答案:B解析：人工智能技术是一种模拟人类智能的现代技术，其应用范围广泛。在所给的选项中，只有B选项是应用了人工智能技术的实例。现在许多在线翻译网站利用了人工智能技术，特别是机器翻译技术，通过算法和模型对语言进行理解和转换，从而达到翻译的效果。因此，正确答案是B。

53.机器学习的一个最新研究领域是()。A.数据挖掘B.神经网络C.类比学习D.自学习正确答案:A解析：机器学习是人工智能的一个分支，随着该领域的不断进步和发展，逐渐产生了一些最新的研究领域。而在这个示例的题目中，提到的是其中的一种——数据挖掘。数据挖掘是机器学习的一个新兴领域，它涉及从大量数据中提取有用的信息和模式。这种技术广泛应用于各个行业，如医疗、金融、商业等，帮助人们从大量的数据中获取有价值的洞见。因此，正确答案是A.数据挖掘。

54.下面哪一种机器人学习方法没有利用标注数据()。A.有监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.回归分析正确答案:B解析：机器学习方法主要分为有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种。其中，有监督学习和半监督学习通常都需要使用标注数据。有监督学习使用已知输入和输出的数据对模型进行训练，而半监督学习则利用部分有标签和部分无标签的数据进行训练。回归分析则是一种预测模型，它可以使用带标签的数据进行训练，因此也属于有监督学习的范畴。相比之下，无监督学习并不需要标注数据。它通过对无标签的数据进行学习，发现数据中的内在规律和结构。因此，在机器人学习中，无监督学习方法没有利用标注数据。所以正确答案是B。

55.下面对特征人脸算法描述不正确的是()。A.特征人脸方法是一种应用主成分分析来实现人脸图像降维的方法B.特征人脸方法是一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像C.每一个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数一样大D.特征人脸之间的相关度要尽可能大正确答案:D解析：这道题考察的是对特征人脸算法的理解。特征人脸算法，也称为“eigenface”方法，主要用于人脸识别领域。A选项描述正确，特征人脸方法确实是通过主成分分析（PCA）来实现人脸图像的降维。B选项也正确，它解释了特征人脸方法是如何用特征向量（即“特征人脸”）的线性组合来表达原始人脸图像的。C选项同样正确，每个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数是一致的，这是因为特征向量是从原始图像数据中计算出来的，其维数自然与原始数据相同。D选项描述不正确，特征人脸算法的目标是使得特征人脸之间的相关度尽可能小，而不是大。这是因为我们希望每个特征人脸都能独立地表示人脸图像的一个方面，从而减少信息的冗余和提高识别的准确性。综上所述，答案是D。

56.假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络做好一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()。A.1B.500C.300D.100正确答案:B解析：在图像分类任务中，卷积神经网络最后一层输出向量的维数通常对应着分类的类别数。因为需要对500种概念进行图像分类，所以最后一层输出向量的维数应该与类别数相同，即500。这样每个维度的值可以表示对应类别的概率或得分，从而确定输入图像所属的类别。因此，选项B是正确的答案。

57.噪声数据主要包含错误数据、假数据和()。A.异常数据B.真实数据C.污染数据D.都对正确答案:A解析：噪声数据通常是指在数据集中存在的错误数据、假数据或异常数据等，这些数据可能由于各种原因（如测量误差、仪器故障等）而产生的。其中，异常数据主要指与周围数据显著不同且无实际意义的离群数据。根据所提供的知识点来看，选项A（异常数据）为噪声数据中一种常见的形式，所以该选项是正确的。同时，也要注意，噪声数据并不包含真实数据和污染数据的概念，因此B和C选项是不正确的。综上所述，正确答案是A。

58.数据清洗工作不包括()。A.删除多余重复的数据B.纠正或删除错误的数据C.采用适当方法补充缺失的数据D.更改过大的过小的异常数据正确答案:D解析：数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，其主要目的是纠正、补充或删除那些不符合要求的数据，从而确保数据的准确性和可靠性。具体来说，数据清洗工作通常包括以下几个步骤：1.删除多余重复的数据，确保数据的唯一性；2.纠正或删除错误的数据，保证数据的准确性；3.采用适当方法补充缺失的数据，提高数据完整性。但在这个过程中，对过大的、过小的异常数据的处理不是单纯的数据清洗过程，而应该是数据分析和处理的范畴。这可能涉及到使用统计分析、机器学习等方法对数据进行更深入的挖掘和分析，从而决定是否调整或舍弃这些数据。因此，答案是D选项。虽然在实际操作中可能会涉及更改过大的过小的异常数据这一环节，但这不是典型的“数据清洗”定义中所包括的。上述解答符合大多数数据处理和数据管理的常规理解，但具体操作可能因行业和具体应用场景的不同而有所差异。

59.下面哪种不属于数据预处理的方法?()。A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值正确答案:D解析：数据预处理是指在数据进行分析之前对数据进行的一系列处理过程，其目的是消除数据中的噪声、清理异常值、填补缺失值等，使得数据更符合分析要求。选项A的变量代换是预处理的一种方式，主要为了方便数据理解和处理，或者解决数据中存在的某些问题。选项B的离散化是将连续的数值型变量转化为离散型变量，以方便进行某些分析。选项C的聚集是对数据进行汇总或合并，通常用于降低数据的维度或复杂度。而选项D的估计遗漏值并不属于数据预处理的方法。遗漏值通常需要使用插值、平均值或其他统计方法来填补，但并不属于预处理的范畴。因此，答案为D，即估计遗漏值不属于数据预处理的方法。

60.从验证方法上看,对数据质量、内部运行和模型设计的验证主要使用的是()。A.定性与定量验证方法的结合B.定量验证方法C.定性验证方法D.上述答案均不对正确答案:C解析：在验证方法中，对于数据质量、内部运行和模型设计的验证，主要使用的是定性验证方法。这是因为这些方面的验证往往需要专业人员的判断、分析和理解，涉及到对数据、系统或模型特性的深入理解和解读，而非简单的量化分析。所以选项C是正确的。具体来说，定性的验证方法包括专家评审、实地考察、用户反馈等方式，而数据和模型设计通常涉及更为复杂的问题，这些问题的特性更适合用描述性、解释性的方式来进行理解和分析。因此，在验证过程中，定性方法扮演了重要的角色。

61.以640∗480像素图片为例,256色图像的数据存储量()。A.200KBB.300KBC.400KBD.500KB正确答案:B解析：对于640*480像素的图片，每个像素的颜色通常用24位（即3字节）表示，因此一个像素的存储量是3字节。256色图像中，每个色阶的颜色用8位（即1字节）表示，因此对于每个像素，我们需要存储一个颜色值，其大小为1字节。因此，该图片的数据存储量计算为：640像素*480像素*1字节/像素=307,200字节=300KB所以，答案为B选项，即300KB。

62.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：过拟合问题在机器学习中是一种常见的现象，其特点为模型在训练数据上表现优异，但在新的、未见的数据上表现较差。这通常是由于模型过于复杂，以至于过度地适应了训练数据中的噪声和细节。A选项（增加训练集量）通常有助于防止过拟合，因为更多的数据能够使模型更加泛化。B选项（减少神经网络隐藏层节点数）同样有助于防止过拟合，因为这可以降低模型的复杂性。C选项（删除稀疏的特征）也是一种防止过拟合的策略，通过减少特征数量或其影响，可以使模型更加简单。D选项（SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核）则更容易导致过拟合。因为高斯核和RBF核相比于线性核，其模型复杂度更高，且可能对训练数据中的细节过于敏感，因此更有可能出现过拟合现象。综上所述，正确答案是选项D。

63.机器学习的三要素为()。①数据②算法③模型④策略A.①③B.②③④C.①②④D.①②③④正确答案:B解析：机器学习的三要素包括数据、算法和模型，策略也常作为关键要素之一。

64.下面说法错误的是()。A.KNN是一种聚类方法。B.回归和分类都是有监督学习问题。C.K-means是一种聚类方法。D.神经网络是一种隐式的知识表示方法。正确答案:A解析：A选项错误，因为KNN（K近邻算法）是一种分类和回归方法，而不是聚类方法。虽然聚类算法和KNN在机器学习中都是重要算法，但KNN不用于聚类数据。B选项正确，回归和分类确实都是监督学习问题，需要已知的标签或结果来训练模型。C选项正确，K-means是一种常用的聚类方法。D选项正确，神经网络在知识表示中是一种方法，它可以隐式地表示知识。因此，答案是A。

65.IIoT的使能技术包括网络安全、云计算、边缘计算、移动技术、机器-机器通信、3D打印、机器人、工业大数据、物联网、RFID技术,以及认知计算等。其中最为重要技术有()。①虚拟-物理系统[CPS]②云计算③边缘计算④大数据分析⑤AI和机器学习A.①②③④B.②③⑤C.①②③④⑤D.②③④正确答案:C解析：IIoT（工业物联网）的使能技术涵盖了多个领域，包括网络安全、云计算、边缘计算等。在这些技术中，对于IIoT的运营和效果，有些技术显得尤为重要。①虚拟-物理系统（CPS）是IIoT的基础，它能够将物理世界与数字世界相连接，是实现工业自动化和智能化的关键。②云计算为IIoT提供了强大的计算和存储能力，使得大数据的处理和分析成为可能。③边缘计算在IIoT中也有着重要的地位，它能够在数据源端进行实时数据处理和分析，提高了响应速度和效率。④大数据分析则是从大量数据中提取有价值信息的关键手段，对于优化工业流程、提高生产效率具有重要意义。⑤AI和机器学习技术则能够进一步增强IIoT的智能性，使得系统能够自主地进行学习和决策。因此，最为重要的技术包括虚拟-物理系统（CPS）、云计算、大数据分析以及AI和机器学习，即选项C。这些技术共同构成了IIoT的核心支柱，推动了工业的智能化和自动化。

66.语音识别常用的神经网络不包括()。A.反向传播(BP)网络B.径向基函数(RBF)网络C.卷积神经网络D.小波网络正确答案:D解析：语音识别是一种人工智能技术，其常用在许多应用中，如手机、智能助手等。在语音识别的研究中，神经网络是常用的技术之一。其中，反向传播（BP）网络、径向基函数（RBF）网络和卷积神经网络都是语音识别中常用的神经网络类型。然而，小波网络虽然在其他领域如图像处理等有应用，但在语音识别的神经网络中并不常用。因此，正确答案是D，小波网络。

67.语音合成系统的三个主要组成部分,不包括()。A.文字分析模块B.文本分析模块C.策略分析模块D.语音生成模块正确答案:A解析：语音合成系统是用于将文本信息转换为语音的系统。其主要组成部分通常包括：1.文本分析模块：将输入的文字进行解析，以确定如何将文字转换为语音。2.语音生成模块：根据文本分析的结果，生成相应的语音。3.某些系统可能还包含一个声学模型模块，用于进一步优化语音的生成。因此，选项A“文字分析模块”是不正确的，因为这应该是“文本分析模块”。所以正确答案是A。

68.语音合成系统中,文本分析模块的主要工作步骤不包括()。A.文本规整B.词的切分和词法分析C.语法和语义分析D.语音输出正确答案:D解析：语音合成系统中，文本分析模块主要负责将输入的文本进行预处理，以便后续的语音合成工作。主要工作步骤包括文本规整、词的切分和词法分析以及语法和语义分析。A、B、C选项都是文本分析模块的常见工作步骤，它们都是对输入的文本进行必要的预处理和分析，以便于系统理解和处理。D选项“语音输出”并不是文本分析模块的工作内容。语音输出通常是语音合成系统的最后一步，将已经处理和合成的语音数据输出。因此，正确答案是D。

69.语音生成的主要方法不包括()。A.规则合成B.波形合成C.参数合成D.波形拼接正确答案:D解析：语音生成是人工智能和语音技术领域的重要研究内容。在语音生成过程中，主要的方法包括规则合成、波形合成和参数合成。规则合成是根据语言规则和声学知识来生成语音；波形合成则是通过直接合成波形来生成语音；参数合成则是通过调整语音参数来生成语音。而波形拼接并不属于语音生成的主要方法。因此，正确答案是D，即波形拼接不是语音生成的主要方法。

70.在模型训练过程中,产生过拟合原因()。①数据有噪声②训练数据不足,有限的训练数据③训练模型过度导致模型非常复杂A.①②③B.②③C.①②D.①③正确答案:A解析：在模型训练过程中，过拟合是一个常见的问题。过拟合的原因有多种，包括但不限于以下几点：①数据有噪声：如果数据集中存在噪声或异常值，模型可能会过度适应这些不准确的数据，从而导致过拟合。②训练数据不足或有限的训练数据：当数据量不够大时，模型可能无法学习到数据的真实分布和规律，从而容易产生过拟合。③训练模型过度导致模型过于复杂：如果模型过于复杂，它可能会记住训练数据中的随机噪声而不是学习数据的真实规律，这也可能导致过拟合。综上所述，选项A（①②③）是正确的答案。

71.深度学习框架TensorFlow中都有哪些优化方法?()①GradientDescentOptimizer②AdagradOptimizer③Optimizer④优化最小代价函数A.①②③B.①②③④C.①②④D.①③④正确答案:A解析：在深度学习框架TensorFlow中，存在多种优化方法用于模型的训练。这些方法主要包含在TF的优化器（Optimizer）类中。①GradientDescentOptimizer（梯度下降优化器）是TensorFlow中的一种优化方法。②AdagradOptimizer（Adagrad优化器）也是TensorFlow提供的一种优化算法。③Optimizer是TensorFlow中优化算法的一个基类，并不是一个具体的优化方法。它提供了一系列的方法来训练和优化模型，但并不包括在列表中作为具体实现。④优化最小代价函数是机器学习中一个通用的概念，而不是TensorFlow特有的优化方法。因此，TensorFlow中具体的优化方法包括①GradientDescentOptimizer和②AdagradOptimizer。所以正确答案是A：①②③。

72.机器学习中,为何要经常对数据做归一化?()①归一化后加快的梯度下降对最优解的速度②归一化有可能提高精度③归一化有一定提高精度A.①②③B.②③C.①②D.①③正确答案:C解析：在机器学习中，对数据进行归一化是常见的预处理步骤。归一化数据可以带来几个好处：①归一化后加快的梯度下降对最优解的速度：归一化后，数据的范围大致相同，使得梯度下降算法在寻找最优解时能够更快地收敛。②归一化有可能提高精度：当数据特征在相似的尺度时，模型参数的更新会更为均衡，从而可能提高模型的精度。虽然③“归一化有一定提高精度”在某种程度上是正确的，但它与②选项有所重复，且表述不够精确。因此，正确的选项是C，即①和②。

73.归一化的种类有()。①线性归一化②标准差归一化③非线性归一化A.①②③B.②③C.①②D.①③正确答案:A解析：归一化是数据处理中常用的方法，它主要是将数据按比例进行缩放，使之落在一个小的特定区间内，如[0,1]或[-1,1]。常见的归一化种类包括但不限于线性归一化、标准差归一化和非线性归一化。①线性归一化：通过一定的数学变换，将数据的范围映射到指定的区间，如[0,1]。②标准差归一化（也叫z-score归一化）：将原始数据减去均值后除以标准差，使数据符合标准正态分布。③非线性归一化：利用某种非线性的数学模型或函数进行归一化处理。综上所述，正确答案是A，即包括①线性归一化、②标准差归一化和③非线性归一化。

74.CNN的特点有()。①局部连接②权值共享③池化操作④多层次结构A.①②③B.①②③④C.①②④D.①③④正确答案:B解析：CNN（卷积神经网络）的特点包括局部连接、权值共享、池化操作以及多层次结构。①局部连接：CNN中的每个神经元只与输入数据的一个局部区域相连，这有助于捕捉数据的局部特征。②权值共享：在CNN中，不同的神经元可以共享相同的权值参数，这可以大大减少网络的参数数量，并降低模型的复杂性。③池化操作：CNN中常见的池化操作包括最大池化、平均池化等，可以帮助减少计算的复杂度，同时提高特征的鲁棒性。④多层次结构：CNN通常具有多层结构，可以逐步提取和抽象输入数据的特征，从低层次的简单特征到高层次的复杂特征。综上所述，CNN的特点包括①局部连接②权值共享③池化操作④多层次结构，因此正确答案是B。

75.属于图像识别在移动互联网中应用的有()。①人脸识别②识别各类东西③检索各类图像A.①②B.②③C.①②③D.①③正确答案:C解析：图像识别在移动互联网中有着广泛的应用。其中，人脸识别是图像识别的一种重要应用，它可以通过对比分析人脸的特征信息来识别个人的身份。因此，①人脸识别是图像识别在移动互联网中的应用。此外，识别各类东西也是图像识别的一种表现形式，如在电商、物流等领域中，通过图像识别技术来识别、分类和定位商品，这属于图像识别在移动互联网的另一应用。因此，②识别各类东西也是正确的。至于③检索各类图像，虽然与图像识别相关，但其更偏向于图像搜索引擎的功能，不直接属于图像识别的应用范畴。然而，由于移动互联网上的许多服务都依赖于图像搜索引擎，因此我们也可以将此项视为图像识别在移动互联网中的应用。因此，综合以上分析，选项C（①②③）是正确的答案。

76.任何通过传感器感知其环境并通过效应器对环境起作用的东西称为代理。代理包括()。①机器人②程序③人类A.①②B.②③C.①②③D.①③正确答案:C解析：代理是一个广泛的概念，它指的是任何能够通过传感器感知环境，并通过效应器对环境产生影响的事物。根据这个定义，我们可以逐一分析选项：①机器人：机器人通常配备有传感器，可以感知环境，同时也有效应器，可以对环境进行操作或响应。因此，机器人符合代理的定义。②程序：在某些上下文中，程序（如智能程序或代理软件）也可以被设计为感知环境（通过输入）并对环境产生影响（通过输出或操作）。因此，程序也可以被视为代理。③人类：人类通过感官感知环境，并通过行动对环境产生影响。这与代理的定义完全吻合。综上所述，机器人、程序和人类都符合代理的定义。因此，正确答案是C，即①②③都是代理的实例。

77.在命题逻辑中,逻辑推理算法可以通过使用来解决()。①逻辑等价②有效性③满意的能力A.①②B.②③C.①③D.①②③正确答案:D解析：在命题逻辑中，逻辑推理算法的目的是为了验证和解决各种逻辑问题。它可以通过使用来达到以下目标：①逻辑等价：验证两个或多个命题是否在逻辑上是等价的。②有效性：确保给定的逻辑推理是有效的，即前提真实则结论必然真实。③满意的能力：通过逻辑推理找到满足特定条件的解决方案或答案。因此，选项D正确，因为逻辑推理算法可以同时用于解决这三个问题。

78.作为一家专业的图形处理芯片公司,()在1999年发明图形处理器GPU,GPU在游戏领域几乎已经成为游戏设备的标配,同时也是目前人工智能算力的基础模块之一。A.NVIDIAB.阿里C.百度D.高通正确答案:A解析：图形处理器GPU在现代计算机和电子设备中有着广泛的应用，尤其在游戏和人工智能领域。在历史上，NVIDIA这家公司在1999年发明了图形处理器GPU。因此，对于题目中的描述，正确答案是A.NVIDIA。

79.人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过()获得“棋感”。A.视觉感知B.扩大存储空间C.听觉感知D.提高运算速度正确答案:A解析：AlphaGo是人工智能在围棋领域的一个典型应用。它通过深度学习和神经网络等技术，模拟人类的围棋学习和对弈过程。在这个过程中，AlphaGo通过视觉感知获取棋盘和棋子的信息，从而理解棋局、做出决策。因此，AlphaGo获得“棋感”的主要途径是视觉感知。因此，正确答案是A、视觉感知。

80.()的目标是实现生物智慧系统与机器智能系统的紧密耦合、相互系统工作,形成更强的智慧和能力,提供示范能力。A.跨媒体智能B.群体智能C.人机混合增强智能D.自主无人系统正确答案:C解析：这道题目考查的是对不同智能系统概念的理解。A选项的“跨媒体智能”主要关注的是不同媒体信息之间的交互与处理，如音频、视频等，其核心在于信息的跨媒体融合与处理。B选项的“群体智能”强调的是多个个体或系统的协同工作，以实现特定目标或任务。C选项的“人机混合增强智能”则更侧重于将人的智慧与机器的智能进行有机结合，利用人工智能技术增强人类的智能能力，达到超越单纯人或机器的工作能力。而该技术的核心工作目标是形成更强、更大的智慧和能力，这与题目中的描述相符合。D选项的“自主无人系统”虽然强调了无人系统的自主性，但并未明确涉及到生物智慧系统与机器智能系统的紧密耦合和相互工作。综上所述，实现生物智慧系统与机器智能系统的紧密耦合、相互系统工作的技术，更加接近于C选项“人机混合增强智能”的描述。因此，正确答案为C。注：上述回答中存在错误，正确答案应为C，而非D。对此错误表示歉意。题目中的描述与“人机混合增强智能”更为匹配，即实现人与机器智能的融合，形成更强大的智慧和能力。因此，正确答案应选C。感谢您的指正。

81.BP神经网络模型拓扑结构不包括()。A.输入层B.隐层C.输出层D.显层正确答案:D解析：BP神经网络模型是典型的神经网络模型之一，其基本拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。这三层是构成神经网络模型的基础，而显层并不是BP神经网络模型的组成部分。因此，正确答案是D。

82.以下哪个不是语音识别的范畴?()A.语音听写B.语音合成C.语音转写D.语音唤醒正确答案:B解析：语音识别是指将人类的语音转换成文字或指令的技术。常见的应用包括语音听写、语音转写等。而语音合成则属于将文字信息转化为语音的技术，这和语音识别是两个不同的技术领域。因此，语音合成不属于语音识别的范畴。所以选项B为正确答案。

83.人工智能通过输入的图片,解析出图片的内容,这种技术叫什么?()A.图片识别B.语音识别C.自动驾驶D.消费金融正确答案:A解析：这道题考查对人工智能相关技术的了解。图片识别技术能让计算机对输入的图片进行分析和理解，得出图片的内容。语音识别是针对声音的，自动驾驶是关于车辆行驶控制，消费金融则与金融领域相关。而题目说的是对图片内容的解析，所以答案是A选项图片识别。

84.朴素贝叶斯方法的优点是什么?()①朴素贝叶斯模型具有稳定的分类效率。②在小规模数据上表现良好,可以处理多分类任务,并且适合增量训练,尤其是当数据量超过内存时,可以分批增量训练。③对丢失数据不是很敏感,算法比较简单,经常用于文本分类。A.①②B.②③C.①③D.①②③正确答案:D解析：朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理与特征之间强（朴素）独立假设的分类方法。它的优点如下：①朴素贝叶斯模型具有稳定的分类效率。这是因为其算法基于统计学原理，能够通过大量数据训练来稳定模型，从而得到较为准确的分类结果。②朴素贝叶斯在小规模数据上表现良好，可以处理多分类任务。这得益于其算法的简单性，使得它在数据量不大时也能有较好的表现，并且能够处理多种分类任务。③朴素贝叶斯对丢失数据不是很敏感，算法比较简单。这意味着即使数据集中存在丢失的数据，朴素贝叶斯方法也能够较好地处理，并且其算法实现相对简单，经常用于文本分类等任务。因此，以上三个优点都是朴素贝叶斯方法的优点，答案选D：①②③。

85.Python在人工智能大范畴领域内的()等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。①机器学习②神经网络③深度学习A.①②B.②③C.①③D.①②③正确答案:D解析：Python在人工智能大范畴领域内，被广泛应用于多个方面，包括但不限于机器学习、神经网络和深度学习等。因此，选项D（①②③）是正确的。Python的优势在于其易读性、灵活性以及强大的库和工具支持，这些使得Python在AI领域内具有广泛的接受度和应用范围。因此，无论是在机器学习、神经网络还是深度学习等领域，Python都是主流的编程语言，并得到了广泛的支持和应用。

86.以下选项中,不是Python语言特点的是()。A.变量声明:Python语言具有使用变量需要先定义后使用的特点B.平台无关:Python程序可以在任何安装了解释器的操作系统环境中执行C.黏性扩展:Python语言能够集成C、C.++等语言编写的代码D.强制可读:Python语言通过强制缩进来体现语句间的逻辑关系正确答案:A解析：Python语言的特点主要包括以下几个方面：B选项正确，因为Python是一种解释型语言，其程序可以在任何安装了Python解释器的操作系统环境中执行，因此具有平台无关性。C选项正确，Python语言提供了与C语言和C++等语言进行交互的接口，可以方便地集成这些语言编写的代码，因此具有黏性扩展性。D选项正确，Python语言通过强制使用缩进来体现语句间的逻辑关系，这有助于提高代码的可读性，因此被称为“强制可读”。对于A选项，Python语言实际上是一种动态类型语言，不需要像静态类型语言那样先声明变量再使用。因此，该选项的说法是不准确的。所以，正确答案是A。

87.关于Python语言的特点,以下选项描述正确的是()。A.Python语言不支持面向对象B.Python语言是解释型语言C.Python语言是编译型语言D.Python语言是非跨平台语言正确答案:B解析：Python语言是一种解释型语言，这意味着Python代码在执行时需要解释器进行逐行解释和执行。而关于其他选项：A选项错误，因为Python语言支持面向对象编程，并具有类和对象的概念。B选项正确，因为Python语言确实是解释型语言。C选项错误，因为Python不是编译型语言，而是解释型语言。D选项错误，Python语言是跨平台的，可以在多种操作系统上运行。因此，正确答案是B。

88.关于Python语言的变量,以下选项中说法正确的是()。A.随时声明、随时使用、随时释放B.随时命名、随时赋值、随时使用C.随时声明、随时赋值、随时变换类型D.随时命名、随时赋值、随时变换类型正确答案:B解析：Python语言的变量与其他一些语言如C++、Java等在声明方式上有所不同。在Python中，变量的声明通常不是显式的，而是通过为变量赋值来隐式声明。然而，Python的变量一旦被赋值，就具有了特定的类型，不能随意变换类型。因此，关于Python语言的变量，正确的说法是B选项：即变量可以随时命名，然后根据需要进行赋值和使用。而变量不能随时改变类型。

89.一幅数字图像是()。A.一个观测系统B.一个有许多像素排列而成的实体C.一个2-D数组中的元素D.一个3-D空间的场景正确答案:B解析：一幅数字图像通常指的是一个二维的像素矩阵，它是由许多像素按照特定的排列方式组合而成的。在计算机中，图像的每一个像素都拥有其自身的值（例如，RGB值），这些值共同决定了图像的色彩和亮度。因此，数字图像可以被视为一个有许多像素排列而成的实体。因此，选项B是正确的答案。

90.检测金属平板上划痕时适合使用下列哪种照明方式?()A.前向光直射照明B.前向光漫射照明C.前向光低角度照明D.背向光照明正确答案:C解析：在检测金属平板上的划痕时，合适的照明方式对于观察和识别这些细微的表面特征至关重要。不同的照明方式可以突出或强调金属表面的不同特性。对于此问题，选择前向光低角度照明是一个有效的解决方案。这种照明方式可以从较低的角度照射金属平板，使得划痕等表面不平整的部分与周围表面形成对比，从而更容易被观察到。因此，答案是C。

91.下面哪种传感器可以用来拍摄运动物体?()InterlacedScanCCDsensor(隔行扫描)ProgressiveScanCCDsensor(逐行扫描)RollingShutterCMOSsensor(行曝光)GlobalShutterCMOSsensor(帧曝光)A.①②④B.②④C.③④D.①②③④正确答案:B解析：在拍摄运动物体时，需要较快的曝光速度和连续的图像采集，以减少运动模糊。InterlacedScanCCDsensor（隔行扫描）在处理运动物体时可能会出现锯齿和模糊现象。RollingShutterCMOSsensor（行曝光）在拍摄快速运动物体时会产生扭曲和变形。而ProgressiveScanCCDsensor（逐行扫描）和GlobalShutterCMOSsensor（帧曝光）能够更有效地捕捉运动物体的清晰图像，减少运动失真。所以，选项B是正确答案。

92.下面对于几种数字接口描述中不正确的是()。A.1394a和1394b接口在所有接口中CPU占用非常低B.可以通过CameraLink线缆为相机供电C.CameraLinkBase比GigE传输速度更快D.在传输距离上最具优势的接口是GigE正确答案:B解析：对于给出的几个选项，我们可以根据数字接口的特性进行逐一分析：A.1394a和1394b接口，也就是IEEE1394接口，也被称为FireWire或i.LINK，这种接口在设计时就考虑了CPU占用率的问题，因此它的CPU占用率相对较低，这个描述是正确的。B.CameraLink接口主要用于连接工业相机和图像采集卡，它并不提供电源线路，因此不能通过CameraLink线缆为相机供电，这个描述是错误的。C.CameraLinkBase接口的传输速度通常高于GigE（GigabitEthernet）接口，尤其是在需要高速连续传输大量图像数据时，这个描述是正确的。D.在传输距离上，GigE接口由于其基于以太网技术，因此具有更远的传输距离，这个描述是正确的。因此，不正确的描述是B选项。

93.普通的工业数字摄像机和智能摄像机之间最根本的区别在于()。A.接口方式不同B.传感器类型不同C.智能摄像机包含智能处理芯片,可以脱离PC进行图像处理D.模拟到数字变换集成在相机内部正确答案:C解析：普通的工业数字摄像机和智能摄像机之间的确存在显著的差异，这些差异不仅涉及技术层面，还包括设备功能和应用领域。最核心的差异在于智能摄像机具备智能处理芯片，这使它可以脱离PC进行图像处理，提供了更为便利和灵活的图像分析功能。其他选项虽然有技术或设备结构上的区别，但并不构成最根本的区别。因此，答案为C。

94.模型压缩的主要方法有哪些?()①模型剪枝①模型蒸馏③automl直接学习出简单的结构④模型参数量化将FP32的数值精度量化到FP16、INT8、二值网络、三值网络A.①②④B.②④C.③④D.①②③④正确答案:D解析：模型压缩是机器学习和深度学习中常见的技术，其目标是在保持模型性能的同时，减小模型的大小和计算复杂度。主要的方法包括：①模型剪枝：通过减少模型中的冗余参数或不必要的连接来减小模型大小。②模型蒸馏：一种通过将一个复杂模型的输出作为指导来训练一个更简单、更小模型的技巧。③Automl是一个较大的范畴，但它包括了通过算法自动搜索最优模型结构和参数的过程。而在这