全国职工职业技能竞赛（人工智能训练师赛项）终极备赛题库800题（含答案）

全国职工职业技能竞赛（人工智能训练师赛项）终极备赛题库800题（含答案）单选题1.总数据量为10，模型预测有结果的为6条，无结果的为4条，其中6条有结果的数据中预测正确的是5怎么样，模型准确率是多少，精准率是多少A、准确率为50%，精确率为83.3%B、准确率为83.3%，精确率为50%C、准确率为50%，精确率为50%D、准确率为83.3%，精确率为83.3%参考答案：A2.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、尾部空格参考答案：D3.自然语言处理中，将文本转换为数值向量的过程通常称为？A、词嵌入B、文本分类C、情感分析D、句法分析参考答案：A4.自然语言处理的发展可以分为几个阶段？（）A、1B、2C、3D、4参考答案：D5.自动窗体向导创建的窗体不包括（）.A、纵栏式B、数据表C、表格式D、新奇式参考答案：D6.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、表中参考答案：C7.中的“策略网络”主要用于解决什么问题？A、图像分类B、强化学习C、文本生成D、数据清洗参考答案：B8.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、所有以上参考答案：D9.智能系统设计中，智能系统监控和优化的主要目的是：A、提高系统的复杂性B、提高系统的速度C、对系统使用的数据进行全面分析，并提出优化需求D、仅输出简单的分析报告参考答案：C10.知识图谱中的边称为？A、连接边B、关系C、属性D、特征参考答案：B11.整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）?A、ReduceB、HashC、leanD、Loading参考答案：A12.长短期记忆网络（LSTM）是哪种网络的改进版？A、CNNB、RNNC、DNND、GAN参考答案：B13.在自然语言处理中，自监督预训练模型的一个典型例子是：A、CNNB、LSTMC、BERTD、KNN参考答案：C14.在自然语言处理中，语义角色标注（SemanticRoleLabeling，SRL）的任务是什么？A、确定句子中的谓语和宾语。B、根据谓语动词确定句子的结构。C、识别句子中的命名实体。D、确定句子中词汇的语义关系。参考答案：B15.在自然语言处理中，语义分析（SemanticAnalysis）的目的是什么？A、分析句子的结构。B、确定句子的意义。C、生成句子的摘要。D、判断句子的情感。参考答案：B16.在自然语言处理中，语言生成任务的一个挑战是：A、模型训练速度慢B、文本的一致性和连贯性C、数据清洗的难度D、模型的参数调整参考答案：B17.在自然语言处理中，语言模型的主要作用是：A、生成文本B、识别语音C、翻译语言D、预测下一个词参考答案：D18.在自然语言处理中，用于提取文本特征的技术不包括：A、词嵌入B、卷积神经网络C、策略梯度D、循环神经网络参考答案：C19.在自然语言处理中，用于提高文本生成多样性的方法是：A、权重正则化B、注意力机制C、GAND、数据增强参考答案：C20.在自然语言处理中，用于理解文本含义的深度学习模型是：A、CNNB、RNNC、BERTD、GAN参考答案：C21.在自然语言处理中，用于解决词序问题的模型是：A、词袋模型B、one-hot编码C、RNND、TF-IDF参考答案：C22.在自然语言处理中，用于建立单词间语义关系的技术是：A、词嵌入B、one-hot编码C、词频-逆文档频率（TF-IDF）D、词袋模型参考答案：A23.在自然语言处理中，用于构建问答系统的深度学习模型是：A、BERTB、CNNC、GAND、SVM参考答案：A24.在自然语言处理中，文本分类任务中使用预训练模型的好处是：A、减少了参数调整的需要B、增加了训练速度C、提高了分类精度D、减少了过拟合的风险参考答案：C25.在自然语言处理中，什么是平滑（Smoothing）？A、对文本数据进行标准化处理B、对词频进行归一化处理C、处理稀疏数据以避免零概率问题D、对文本进行分词处理参考答案：C26.在自然语言处理中，上下文无关的词嵌入表示方法是：A、Word2VecB、GloVeC、BERTD、GPT参考答案：A27.在自然语言处理中，情感分析（SentimentAnalysis）主要用于什么？A、提取文本中的关键词B、分析文本中的语法结构C、确定文本作者的情感倾向D、生成文本的摘要参考答案：C28.在自然语言处理中，哪种方法适用于实现实体关系抽取：A、序列标注B、序列到序列模型C、文本分类D、关键词提取参考答案：B29.在自然语言处理中，共引分析（Co-citationAnalysis）主要用于解决什么问题？A、文本分类B、确定文献间的相似性或关联性C、生成文本摘要D、所有以上参考答案：B30.在自然语言处理中，高效模型微调的一个方法是：A、增加训练数据B、增加模型深度C、自适应微调D、增加模型宽度参考答案：C31.在自然语言处理中，多头注意力的主要好处是：A、减少计算资源的消耗B、加速训练过程C、同时捕捉不同子空间的信息D、减少模型的参数参考答案：C32.在自然语言处理中，对话系统的主要挑战不包括：A、生成自然流畅的回答B、理解用户的意图C、跨语言交流D、维持上下文连贯性参考答案：C33.在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）通常指的是什么？A、单词在文档中的位置B、单词的字面含义C、单词的数字化表示，捕捉其语义信息D、单词的大小写转换参考答案：C34.在自然语言处理中，Transformer模型相比于传统RNN模型的主要优势是：A、更高的训练速度B、更少的参数数量C、更好的长距离依赖捕捉能力D、更低的计算资源需求参考答案：C35.在自然语言处理中，BERT模型主要用于解决什么问题？A、文本分类B、情感分析C、机器翻译D、所有以上参考答案：D36.在自然语言处理中，BERT模型用于序列分类任务的输出层是：A、循环神经网络层B、全连接层C、自注意力层D、卷积层参考答案：B37.在自然语言处理任务中，最适合处理长序列数据的模型是：A、CNNB、LSTMC、TransformerD、RNN参考答案：C38.在自然语言处理任务中，用于提高模型理解能力的预训练技术是：A、GANB、ERTC、NND、SVM参考答案：B39.在自然语言处理任务中，实体关系抽取的目标是：A、确定文本的情感倾向B、识别文本中的实体及其关系C、分类文本的主题D、生成文本摘要参考答案：B40.在自然语言处理任务中，哪种技术最适用于自动问答系统：A、文本分类B、序列到序列模型C、实体识别D、关键词提取参考答案：B41.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参考答案：C42.在智能系统设计中，人机交互流程设计的主要目的是：A、提高系统的算法效率B、提高系统的响应速度C、找到人工和智能交互的最优方式D、增加系统的复杂性参考答案：C43.在政府报告中，（）的报告使用“机器智能”这个词汇。A、中国B、英国C、德国D、美国参考答案：D44.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。实现的最佳的办法是（）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、以上都不正确参考答案：C45.在训练神经网络时，损失函数（loss）在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？A、学习率（learningrate）太低B、正则参数太高C、陷入局部最小值D、以上都有可能参考答案：D46.在文本分类任务中，以下哪个不是常用的特征选择方法？A、TF-IDFB、Word2VecC、互信息D、熵参考答案：B47.在谓词逻辑中，用来刻划个体词的性质或事物之间关系的词是（）。A、规则B、关键字C、逻辑D、谓词参考答案：D48.在微机中，存储容量为1MB，指的是A、1024×1024个字B、1024×1024个字节C、1000×1000个字D、1000×1000个字节参考答案：B49.在微机中，Bit的中文含义是A、二进制位B、字C、字节D、双字参考答案：A50.在推荐系统中，以下哪个不是常用的相似度度量方法？A、余弦相似度B、皮尔逊相关系数C、欧氏距离D、KNN算法参考答案：D51.在推荐系统中，什么是“上下文广告”？A、根据用户的当前上下文信息展示相关的广告B、根据物品的流行度展示广告C、根据用户的个人信息展示广告D、根据用户的搜索历史展示广告参考答案：A52.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、对象背景参考答案：C53.在图像识别与处理中，面部识别通常使用的是哪种技术？A、卷积神经网络（CNN）B、逻辑回归C、支持向量机（SVM）D、K均值聚类参考答案：A54.在图像分割中，什么是分水岭算法（WatershedAlgorithm）？A、一种基于深度学习的图像分割算法B、一种根据像素之间的相似性逐步合并区域的算法C、一种通过识别边缘并将其连接起来的算法D、一种基于图像像素颜色的阈值处理算法参考答案：B55.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参考答案：A56.在图像分割中，常用的边缘检测算法是：A、Canny边缘检测B、霍夫变换C、直方图均衡化D、形态学操作参考答案：A57.在图像处理中，直方图均衡化主要用于改善图像的什么特性？A、对比度B、亮度C、饱和度D、分辨率参考答案：A58.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参考答案：C59.在特征工程中，以下哪个方法不属于特征提取？A、PCA（主成分分析）B、LDA（线性判别分析）C、独热编码D、自动编码器参考答案：C60.在数据预处理中，离群点（异常值）通常如何处理？A、保留不变B、删除C、替换为均值D、替换为中位数参考答案：D61.在数据预处理中，PCA（主成分分析）主要用于什么？A、特征选择B、数据降维C、数据标准化D、异常值检测参考答案：B62.在数据库中存储的是（）.A、数据B、数据模型C、数据以及数据之间的关系D、信息参考答案：C63.在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是（）.A、外模式B、内模式C、存储模式D、模式参考答案：A64.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、数据项管理参考答案：A65.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、减少模型的参数参考答案：C66.在生成式人工智能模型中，零样本学习的目的是：A、在没有任何样本的情况下进行训练B、仅使用少量样本进行训练C、在没有见过的样本上进行推理D、使用大量样本进行训练参考答案：C67.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）参考答案：A68.在神经网络中，什么是RNN（循环神经网络）？A、一种前馈神经网络B、一种卷积神经网络C、一种用于处理序列数据的神经网络D、一种用于处理图像数据的神经网络参考答案：C69.在神经网络训练过程中，梯度消失问题通常发生在哪种类型的激活函数中？A、ReLUB、SigmoidC、LeakyReLUD、Tanh参考答案：B70.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、无监督学习参考答案：D71.在深度学习中，为什么需要进行模型验证（Validation）？A、验证模型是否能正确识别数据B、防止模型过拟合C、评估模型在不同数据集上的性能D、加快模型训练速度参考答案：C72.在深度学习中，梯度消失问题通常发生在哪种类型的网络结构中？A、循环神经网络（RNN）。B、卷积神经网络（CNN）。C、全连接前馈网络。D、自编码器。参考答案：A73.在深度学习中，损失函数用于衡量什么？A、模型的复杂度B、模型的预测值与真实值之间的差异C、数据的分布D、模型的训练时间参考答案：B74.在深度学习中，什么是学习率（LearningRate）？A、模型参数更新的步长B、模型训练的时间C、模型参数的数量D、模型损失的阈值参考答案：A75.在深度学习中，哪种优化器是基于动量的？A、随机梯度下降（SGD）B、动量梯度下降（MomentumGradientDescent）C、自适应矩估计（Adam）D、均方根传播（RMSProp）参考答案：B76.在深度学习中，哪种技术可以帮助缓解梯度消失问题？A、批量归一化（BatchNormalization）B、残差块（ResidualBlock）C、正则化（Regularization）D、ropout参考答案：B77.在深度学习中，哪种技术常用于避免梯度消失问题？A、ReLU激活函数B、批量归一化C、残差网络D、所有以上参考答案：D78.在深度学习中，模型的过拟合可以通过什么方法缓解：A、增加模型的层数B、减少训练数据的规模C、引入数据增强D、增大批量大小参考答案：C79.在深度学习中，卷积（Convolution）操作主要用于什么？A、图像分类。B、文本生成。C、语音识别。D、所有以上。参考答案：D80.在深度学习中，过拟合问题常通过什么方法解决：A、增加训练数据B、减少模型深度C、增加学习率D、减少批量大小参考答案：A81.在深度学习中，LeakyReLU激活函数相比于传统的ReLU激活函数有什么优势？A、它允许负梯度的存在，有助于解决梯度消失问题。B、它完全消除了梯度消失问题。C、它使得网络能够更快地收敛。D、它增加了模型的容量。参考答案：A82.在深度学习中，BERT模型是什么类型的模型？A、卷积神经网络B、循环神经网络C、基于Transformer的预训练模型D、自编码器参考答案：C83.在深度学习中，"残差网络"（ResNet）主要用于解决什么问题？A、图像分类B、梯度消失C、梯度爆炸D、所有以上参考答案：D84.在深度学习神经网络中，感知器是最简单的神经网络，关于其结构说法正确的是:A、其隐含层只有两层B、其隐含层只有一层C、其网络中使用的是Sigmoid激活函数D、其网络中使用的是Relu激活函数参考答案：B85.在深度学习模型中，梯度裁剪的作用是：A、减少模型的参数量B、防止梯度爆炸C、加速模型的收敛D、提高模型的精确度参考答案：B86.在深度学习模型训练中，使用Dropout技术的主要目的是：A、增加模型的训练速度B、减少模型的过拟合C、增加模型深度D、减少计算资源消耗参考答案：B87.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参考答案：C88.在人工智能训练师的工作中，数据标注的主要目的是什么？A、提高数据的完整性B、优化数据的格式C、为机器学习提供标签D、加速数据的传输速度参考答案：C89.在人工智能的所有子课题中，所牵涉范围最广的是（）。A、机器视觉B、非确定条件下的推理C、机器听觉D、自然语言处理参考答案：D90.在强化学习中，智能体通过何种方式获得学习信号？A、由环境直接提供的奖励B、由教师指导给出的答案C、通过与其他智能体的竞争合作D、通过自我模仿学习参考答案：A91.在强化学习中，探索和利用代表什么含义？A、探索：遵循已知的最佳策略；利用：尝试新的策略。B、探索：尝试新的策略；利用：遵循已知的最佳策略。C、探索：增加学习速率；利用：减少学习速率。D、探索：减少奖励；利用：增加奖励。参考答案：B92.在强化学习中，什么是值迭代？A、依次更新价值函数和策略B、只更新策略而不更新价值函数C、只更新价值函数而不更新策略D、通过迭代计算状态值函数或动作值函数来优化策略参考答案：D93.在强化学习中，什么是特征工程的主要目标？A、提高状态空间的维度B、减少状态空间的维度C、提取状态的相关特征D、提高动作空间的维度参考答案：C94.在强化学习中，什么是特征工程？A、选择动作的策略B、提取状态的相关特征C、设计奖励函数D、选择合适的学习率参考答案：B95.在强化学习中，什么是策略改进（PolicyImprovement）？A、通过改变环境来提高策略性能B、通过改变策略来提高长期回报C、通过改变动作值函数来提高策略性能D、通过改变状态值函数来提高策略性能参考答案：B96.在强化学习中，什么是“动作选择策略”？A、描述智能体的行动空间B、描述环境对智能体的反馈方式C、描述智能体如何从可能的动作中选择D、描述智能体的目标参考答案：C97.在强化学习中，哪个概念与智能体的行为选择策略相关？A、状态转移概率B、奖励函数C、价值函数D、策略函数参考答案：D98.在强化学习中，价值函数（ValueFunction）的主要用途是什么？A、评估特定状态下采取某一行动的期望回报。B、确定智能体在任何状态下的最佳行动。C、描述环境的动态特性。D、提供即时奖励信息。参考答案：A99.在强化学习中，策略梯度方法主要用于优化：A、价值函数B、环境模型C、策略函数D、奖励函数参考答案：C100.在强化学习中，策略梯度（PolicyGradient）方法主要用于解决什么问题？A、模式识别。B、寻找最优策略。C、解决组合优化问题。D、估计状态值函数。参考答案：B101.在强化学习中，Q-learning算法的核心在于构建和更新Q-table，其中Q-table的主要作用是什么？A、存储状态-动作对的价值估计B、记录环境的状态转移概率C、确定智能体当前的行为策略D、记录每一步的奖励值参考答案：A102.在强化学习中，Q-learning和SARSA的主要区别是什么？A、"Q-learning"使用目标值，而"SARSA"使用奖励值。B、"Q-learning"是离线的，而"SARSA"是在线的。C、"Q-learning"使用ε-greedy策略，而"SARSA"使用softmax策略。D、"Q-learning"更新下一状态的价值，而"SARSA"更新当前状态的价值。参考答案：B103.在强化学习环境中，智能体通过何种方式获得环境反馈？A、直接读取环境内部状态B、执行动作后观察环境的下一个状态和奖励值C、询问环境关于最优策略D、比较自身与其他智能体的表现参考答案：B104.在强化学习的过程中，（）能够在稍微偏离目前最好策略的基础上，尝试更多策略，（）能够运用目前最好的策略，获取更高的奖励A、利用，探索B、探索，利用C、利用，输出D、探索，输出参考答案：B105.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参考答案：B106.在内存中，每个基本单位都被赋予一个唯一的序号，这个序号称之为A、字节B、编号C、地址D、容量参考答案：C107.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、基于层次的聚类参考答案：B108.在计算机运行时，把程序和数据一样存放在内存中，这是1946年由（）领导的研究小组正式提出并论证的。A、图灵B、布尔C、冯·诺依曼D、爱因斯坦参考答案：C109.在计算机视觉中，目标检测和图像分类的主要区别是什么？A、目标检测需要识别图像中多个对象的位置和类别，而图像分类只需要识别整个图像的单一标签B、目标检测和图像分类使用相同的算法C、目标检测比图像分类更容易D、目标检测不需要使用深度学习方法参考答案：A110.在计算机视觉中，光学字符识别（OCR）主要用于什么？A、识别图像中的文字B、检测图像中的目标C、分割图像中的前景和背景D、增强图像的色彩参考答案：A111.在计算机视觉中，边缘检测通常用于什么？A、识别图像中的目标B、提取图像中的边缘信息C、增强图像的对比度D、生成新的图像参考答案：B112.在计算机的多种技术指标中，决定计算机的计算精度的是A、运算速度B、字长C、存储容量D、进位数制参考答案：B113.在基于特征点（如SIFT点）点对的图像匹配中，常使用一下何种方式对误匹配点对进行过滤？（）A、RANSACB、kalman滤波C、Homography映射D、光流跟踪参考答案：A114.在基于社交网络的推荐系统中，如何度量用户之间的相似度？A、使用余弦相似度B、使用皮尔逊相关系数C、使用用户的共同好友数量D、以上都可以参考答案：D115.在机器学习中，支持向量机（SVM）的核技巧（KernelTrick）有什么作用？A、增加模型的训练时间。B、使线性模型能够处理非线性问题。C、限制模型的复杂度以防止过拟合。D、减少模型在高维空间的计算量。参考答案：B116.在机器学习中，正则化的目的是什么？A、增加模型的复杂度B、减少模型的复杂度C、加速模型的收敛D、优化模型的参数参考答案：B117.在机器学习中，正规化（Regularization）的作用是什么？A、增加模型的训练时间。B、提升模型的训练数据性能。C、防止模型过拟合。D、降低模型的泛化误差。参考答案：C118.在机器学习中，以下哪个因素对模型的性能影响最小？A、训练数据集的大小B、模型的参数数量C、模型的颜色D、模型的算法选择参考答案：C119.在机器学习中，以下哪个不是数据预处理中常用的方法？A、数据清洗B、特征缩放C、标准化D、决策树参考答案：D120.在机器学习中，梯度下降主要用于优化什么？A、损失函数B、准确率C、召回率D、特征数量参考答案：A121.在机器学习中，梯度提升机（GradientBoostingMachine，GBM）主要被设计来解决什么问题？A、大规模数据下的分类问题B、小规模数据下的回归问题C、特征选择D、异常值检测参考答案：B122.在机器学习中，特征工程的主要目的是什么？A、增加数据的维度B、减少数据的维度C、提高模型的性能D、降低模型的复杂度参考答案：C123.在机器学习中，随机森林（RandomForest）的一个重要特性是什么？A、它只能处理线性问题。B、它对异常值敏感。C、它通过组合多个决策树来工作。D、它的训练速度比单个决策树慢。参考答案：C124.在机器学习中，使用核方法（KernelTrick）的主要目的是什么？A、加速学习算法的训练过程。B、将线性不可分的数据映射到更高维的空间中使其变得线性可分。C、减少模型的复杂性以提高计算效率。D、提供对非线性数据的直接建模能力。参考答案：B125.在机器学习中，时间序列预测通常指的是什么？A、基于历史数据预测未来的数据点B、对文本数据进行情感分析C、对图像数据进行分类D、对音频数据进行分割参考答案：A126.在机器学习中，什么是支持向量？A、训练数据集中距离超平面最近的数据点B、训练数据集中距离超平面最远的数据点C、训练数据集中距离决策边界最近的数据点D、训练数据集中距离决策边界最远的数据点参考答案：B127.在机器学习中，什么是正样本和负样本？A、正样本代表训练集中的异常数据，负样本代表正常数据B、正样本代表训练集中的异常数据，负样本代表异常数据C、正样本代表目标类别的数据，负样本代表非目标类别的数据D、正样本代表非目标类别的数据，负样本代表目标类别的数据参考答案：C128.在机器学习中，什么是梯度下降？A、一种用于调整模型参数的优化算法B、一种用于评估模型性能的指标C、一种用于调整模型复杂度的技术D、一种用于降低模型过拟合的技术参考答案：A129.在机器学习中，什么是深度学习的批量归一化？A、在每次迭代中对输入数据进行归一化B、在每个神经网络层中对数据进行归一化C、对整个数据集进行归一化D、对模型参数进行归一化参考答案：B130.在机器学习中，什么是偏差-方差权衡？A、在模型训练过程中，调整模型复杂度的过程B、在模型选择过程中，平衡模型的预测偏差和方差的过程C、在数据预处理过程中，平衡数据的偏差和方差的过程D、在模型评估过程中，平衡模型性能的偏差和方差的过程参考答案：B131.在机器学习中，什么是集成学习？A、将多个模型集成在一起以提高预测性能的方法B、一种特征选择的方法C、一种降低模型复杂度的方法D、一种数据预处理的方法参考答案：A132.在机器学习中，什么是过拟合？A、模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳B、模型在训练数据上表现不佳，但在测试数据上表现很好C、模型复杂度太低，无法捕捉数据中的模式D、模型复杂度太高，对数据中的噪声也进行了学习参考答案：D133.在机器学习中，什么是过采样？A、在训练集中添加更多的样本B、在模型中添加更多的特征C、减少模型的复杂度D、减少训练时间参考答案：A134.在机器学习中，什么是L2正则化？A、使用L1范数作为正则化项B、使用L2范数作为正则化项C、使用平均绝对误差作为损失函数D、使用均方误差作为损失函数参考答案：B135.在机器学习中，什么是“偏差-方差权衡”？A、模型复杂度和训练时间之间的关系B、模型在训练数据上的表现和在测试数据上的表现之间的关系C、模型复杂度和泛化能力之间的关系D、模型准确率和召回率之间的关系参考答案：C136.在机器学习中，哪个技术常用于处理缺失数据？A、数据归一化B、数据填充C、特征选择D、聚类分析E、数据清洗参考答案：B137.在机器学习中，逻辑回归（LogisticRegression）通常用于解决什么问题？A、聚类问题。B、回归问题。C、分类问题。D、降维问题。参考答案：C138.在机器学习中，交叉验证的主要目的是什么？A、提高模型的泛化能力B、减少训练数据量C、加速训练过程D、增加模型的复杂度参考答案：A139.在机器学习中，集成学习（EnsembleLearning）的一个典型例子是什么？A、线性回归（LinearRegression）。B、K-最近邻（K-NN）。C、AdaBoost。D、决策树（DecisionTree）。参考答案：C140.在机器学习中，核技巧（KernelTrick）主要用于解决什么问题？A、增加模型的复杂性。B、提高模型的训练速度。C、使非线性问题变得线性可分。D、减少模型的过拟合。参考答案：C141.在机器学习中，超参数是指什么？A、模型的输入参数B、模型的输出结果C、模型训练前需要设置的参数D、模型的内部状态参考答案：C142.在机器学习中，超参数（Hyperparameters）的选择通常使用哪种方法？A、交叉验证。B、最大似然估计。C、贝叶斯优化。D、网格搜索（GridSearch）。参考答案：D143.在机器学习中，贝叶斯信息准则（BIC）通常用于模型选择，它主要关注什么？A、模型的复杂度和数据的拟合度。B、模型的准确度。C、模型的泛化能力。D、模型的可解释性。参考答案：A144.在机器学习中，K-近邻（KNN）算法在分类任务中如何做出预测？A、根据少数最近邻的类别B、通过多数投票的方式C、根据最深节点的类别D、根据从根到叶的路径上的标签参考答案：B145.在机器学习的定义中，没有涉及到下列的哪一个内容（）。A、计算机B、知识与技能C、识别与认知D、人为因素的后期干预参考答案：D146.在对话系统中，以下哪个不是常用的技术？A、意图识别B、槽填充C、情感分析D、语音识别参考答案：D147.在对话机器人的三大重要历史时期，以下哪个不是具有代表意义的聊天机器人或系统？（）A、lphaGo机器人B、聊天机器人ELIZAC、UC对话机器人系统D、ALICE系统参考答案：A148.在处理文本数据时，为什么需要进行词干提取或词形还原？A、降低词汇的维度B、提高模型的训练速度C、标准化词汇形式以改进文本匹配D、增加文本的语义信息参考答案：C149.在查询设计器的查询设计网格中（）不是字段列表框中的选项.A、排序B、显示C、类型D、条件参考答案：C150.在TensorFlow中，使用tfGradientTape可以自动计算什么？A、模型的权重B、损失函数的梯度C、模型的输出D、数据的分布参考答案：B151.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参考答案：D152.在Spark的软件栈中，用于流计算的是?A、GraphXB、MllibC、SparkStreamingD、SparkSQL参考答案：C153.在pytorch中，若网络模型变量名为model，对modeI、eval（）的说法正确的A、model、eval（）可以在模型训练阶段使用B、modeI、eval（）只能在模型测试阶段使用C、model、eval（）在模型验证、模型测试阶段都可以使用D、model、eval（）在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用参考答案：C154.在parameterserver上添加param的方式不包括（）。A、在launch中添加paramB、通过ROS的API来添加paramC、通过rosparam命令添加paramD、通过rosnode命令添加param参考答案：D155.在NLP中，什么是句法树（SyntaxTree）？A、一种描述语言语法的图形结构B、一种描述文本结构的树形结构C、一种描述语言语义的图形结构D、一种描述语言词汇的树形结构参考答案：A156.在MySQL中，建立数据库用（）A、CREATETABLE命令B、CREATETRIGGER命令C、REATEINDEX命令D、CREATEDATABASE命令参考答案：D157.在CNN中，感受野是指什么？A、卷积核的大小B、卷积核覆盖的输入区域C、卷积核的权重D、所有以上参考答案：B158.在CNN中，池化层的主要作用是什么？A、提高模型的平移不变性B、减小数据的维度C、提高模型的泛化能力D、所有以上参考答案：D159.在AI发展历史中，哪个事件被认为是AI的“寒冬”的开始？A、艾伦·图灵提出图灵测试B、专家系统的失败C、深度学习的兴起D、互联网的普及参考答案：B160.在AI发展历史中，哪个概念是由塞缪尔·阿瑟·阿西莫夫提出的？A、机器人三定律B、图灵测试C、感知机D、神经网络参考答案：A161.在Access数据库系统中，不是数据库对象的是（）.A、报表B、宏C、数据库D、窗体参考答案：C162.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、语音数据的标注参考答案：C163.语境学习在自然语言处理中的主要作用是：A、减少词汇歧义B、加速模型训练C、提高翻译精度D、减少模型大小参考答案：A164.与轮式里程计相比，激光里程计的主要优势在于（）。A、计算效率高B、观测范围广C、不受轮子打滑影响D、测量精度高参考答案：C165.与卷积神经网络相比，循环神经网络可以学习（）。A、细节信息B、文章长度C、单词之间的长距离依赖关系D、歧义参考答案：C166.有时需要的数据分布在多张表中，这时候就要进行（）。A、数据清洗B、数据合并C、数据变换D、数据提取参考答案：B167.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、120参考答案：D168.用于将事务处理写到数据库的命令是（）A、insertB、rollbackC、ommitD、savepoint参考答案：C169.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、4参考答案：B170.用来求解隐马模型中观测序列的方式是（）A、前向算法和后向算法B、kmp算法C、Baum-Welch算法D、维特比算法参考答案：A171.用表学生名单创建新表学生名单2，所使用的查询方式是（）.A、删除查询B、生成表查询C、追加查询D、交叉表查询参考答案：B172.应用数据库的主要目的是为了（）.A、解决保密问题B、解决数据完整性问题C、共享数据问题D、解决数据量大的问题参考答案：C173.影响粒子滤波定位准确性的主要因素不包括（）。A、随机采样带来的偏差B、重采样带来的偏差C、初始样本分布带来的偏差D、样本集合近似带来的偏差参考答案：C174.影响RRT计算效率的主要因素不包括（）。A、随机状态的采样B、碰撞检测C、计算设备D、最近节点搜索参考答案：C175.以下选项哪个是初始化命令？（）A、rasacreateB、rasainitC、rasabeginD、rasainitial参考答案：B176.以下说法错误的是A、方言模型需要先从底层的词典建设开始B、重口音的问题可以通过加强声学模型训练C、方言不同于重口音，所以优化方式也不一样D、方言问题可以加强优化声学模型来解决参考答案：D177.以下数据单位从小到大排列的顺序是?A、GB、KBB、KB、MBC、KB、ZB、PBD、B、MB、KB参考答案：B178.以下内容符合物体识别任务的是（）。A、不能对图像进行压缩或剪裁B、遵守误差最小准则和最佳近似准则C、可以不指定分类的类别数量D、事先给定样本的分布特征参考答案：B179.以下哪种技术不是用于增强现实（AR）的关键组成部分？A、深度学习B、激光雷达C、头戴式显示设备D、传感器技术参考答案：A180.以下哪种方法不是用于处理类别不平衡问题的策略？A、重新采样B、修改损失函数C、增加正则化强度D、使用类别权重参考答案：C181.以下哪种不属于机器人触觉（）。A、压觉B、力觉C、滑觉D、视觉参考答案：D182.以下哪些空间适合机器人使用GPS定位系统进行准确定位（）。A、沙漠地区B、工厂车间C、房屋室内D、高楼林立的市中心参考答案：A183.以下哪项属于人工智能训练师的主要职责？A、招聘员工B、财务管理C、数据采集D、销售业绩参考答案：C184.以下哪项是强化学习的主要特征？A、从大量数据中学习B、在有限的环境中进行试错C、通过人类指导进行学习D、使用预定义规则执行任务参考答案：B185.以下哪项是搭建聊天机器人的正确顺序？（）①构建训练样本②配置并启动服务③搭建环境并创建初始化工程④训练模型A、①②③④B、②③①④C、③①④②D、③②①④参考答案：C186.以下哪项不属于数据模型（）A、关系模型B、网状模型C、层次模型D、网络模型参考答案：A187.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、遗传学参考答案：D188.以下哪项不是常用的优化算法？A、damB、RMSpropC、SVM（SupportVectorMachines）D、Adagrad参考答案：C189.以下哪位科学家提出了图灵测试？A、约翰·麦卡锡B、艾伦·图灵C、库尔特·哥德尔D、莱昂纳多·托雷斯-奎维多参考答案：B190.以下哪个指标可以用于评估集成学习模型的性能？A、精确率B、召回率C、F1值D、以上都是参考答案：D191.以下哪个应用不适合使用循环神经网络完成？（）A、看图说话B、机器翻译C、社交网络用户情感分类D、从一张合影照片找到特定的人参考答案：D192.以下哪个算法用于处理序列到序列的问题？A、支持向量机B、逻辑回归C、LSTMD、主成分分析参考答案：C193.以下哪个术语描述了模型在测试集上性能优于训练集的情况？A、过拟合B、欠拟合C、正则化D、负泛化参考答案：D194.以下哪个是用于自然语言处理任务，特别适合处理序列数据并保留顺序信息的模型？A、CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）B、LSTM（LongShort-TermMemory）C、MLP（MultilayerPerceptron）D、RandomForest参考答案：B195.以下哪个是深度学习发展的关键时期？A、1980年代B、1990年代C、2000年代初期D、2020年代参考答案：B196.以下哪个事件被认为是人工智能的诞生之父？A、1956年达特茅斯会议B、1969年ARPANET的建立C、1978年推出第一款个人计算机D、1990年发布万维网协议参考答案：A197.以下哪个技术不常用于提高神经网络的训练效率？A、批量归一化B、梯度下降优化算法C、数据增强D、集成学习参考答案：D198.以下哪个方法通常用于处理文本数据？A、卷积神经网络B、K均值C、主成分分析D、逻辑回归参考答案：A199.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、特征选择参考答案：B200.以下哪个方法可用于处理非线性关系？A、线性回归B、支持向量机C、K均值D、主成分分析参考答案：B201.以下哪个不是深度学习中的优化算法？A、梯度下降B、随机梯度下降C、Adam优化器D、SVM优化器参考答案：D202.以下哪个不是深度学习中常用的序列模型？A、LSTMB、GRUC、NND、Transformer参考答案：C203.以下哪个不是深度学习中常用的模型评估方法？A、K折交叉验证B、留一法C、随机抽样D、引导法参考答案：C204.以下哪个不是深度学习模型训练的常用优化算法？A、随机梯度下降（SGD）B、动量（Momentum）C、牛顿法D、Adam参考答案：C205.以下哪个不是深度学习模型的优化算法？A、随机梯度下降（SGD）B、动量（Momentum）C、AdaGradD、K-近邻（KNN）参考答案：D206.以下哪个不是人工智能中常见的数据预处理任务？A、数据采集B、数据清洗C、数据储存D、数据标准化参考答案：C207.以下哪个不是强化学习中的常见算法？A、Q-learningB、Dijkstra算法C、SARSAD、eepQNetwork（DQN）参考答案：B208.以下哪个不是聚类分析中的常见挑战？A、选择合适的聚类数量B、处理高维数据C、标记数据点的类别D、处理噪声和异常值参考答案：C209.以下哪个不是解决梯度消失问题的常用方法？A、使用ReLU激活函数B、增加网络层数C、引入残差连接D、使用LSTM或GRU单元参考答案：B210.以下哪个不是常用的无监督学习算法？A、K-means聚类B、层次聚类C、SVM支持向量机D、BSCAN参考答案：C211.以下哪个不是K-means算法的缺点？A、对初始聚类中心敏感B、对噪声和异常值敏感C、需要预先设定聚类数量D、计算复杂度低参考答案：D212.以下关于人工智能说法错误的是（）。A、人工智能就是深度学习。B、人工智能属于机器学习的一个分支C、人工智能包含深度学习D、强化学习属于人工智能的一个分支参考答案：A213.以下对One-hot的优缺点表述正确的是？（）A、无法解决分类器处理离散数据的问题B、能够考虑词与词之间的相互关联性C、得到的特征是离散稀疏的D、能够考虑词与词之间的顺序参考答案：C214.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）;参考答案：A215.以下不属于聚类算法的是（）。A、DIANA算法B、AGNES算法C、K均值算法D、朴素贝叶斯算法参考答案：D216.以下不是窗体的组成部分的是（）.A、窗体设计器B、窗体页眉C、窗体主体D、窗体页脚参考答案：A217.以下不能创建字典的语句是（）。A、dict1={}B、dict2={3:5}C、dict3=dict（[2，5]，[3，4]）D、ict4=dict（（[1，2]，[3，4]））参考答案：C218.一台微型计算机的字长为4个字节，它表示A、能处理的字符串最多为4个ASCⅡ码字符B、能处理的数值最大为4位十进制数9999C、在CPU中运算的结果为8的32次方D、在CPU中作为一个整体加以传送处理的二进制代码为32位参考答案：D219.一般来说，跟履带式机器人相比，轮式移动机器人具有以下优点（）。A、可提供更大的牵引力，更大的加速度B、可以提供比轮子更好的平衡C、具有更强的越障能力D、运动效率更高参考答案：D220.要全面地确定一个物体在平面中的状态需要有（）个位置自由度和一个姿态自由度。A、1B、2C、3D、4参考答案：B221.训练师小白想要将店小蜜助手离线消息分流给人工客服，她可以按照以下（）个维度进行选?A、是否下单B、是否请求转人工C、是否接待D、都不对参考答案：B222.向量[，，，，]的维数是（）。A、10B、5C、3D、1参考答案：B223.想要查看“/odom”话题发布的内容，应该用哪个命令（）。A、rostopicecho/odomB、rostopicinfo/odomC、rostopiccontent/odomD、rostopicprint/odom参考答案：A224.下述有关“选项组”控件叙述正确的是（）。A、如果选项组结合到某个字段，实际上是组框架内的控件结合到该字段上B、在选项组可以选择多个选项C、只要单击选项组中所需的值，就可以为字段选定数据值D、以上说法都不对参考答案：C225.下述人机交互技术中，不属于图形人机交互技术的是（）。A、几何约束B、引力场C、语音识别D、橡皮筋技术参考答案：C226.下面属于数据降维的是（）。A、数据主成分分析B、模式识别C、文本分析D、预测分类参考答案：A227.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、估计遗漏值参考答案：D228.下面哪一项是正确的（）？A、语音合成技术主要用声音来代替键盘输入和编辑文字B、ViaVoice是IBM公司推出的较为成熟的中文语音合成系统C、使计算机具有“听懂”语音的能力，这是语音合成技术D、使用语音合成技术，计算机便有了“讲话”的能力，用声音输出结果参考答案：D229.下面对专家系统叙述正确的是（）。A、专家系统是面向数值计算的B、专家系统等于数据结构＋算法C、专家系统不具有很强的推理性D、专家系统具有专家水平的专业知识参考答案：D230.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参考答案：D231.下面（）机器人学习方法没有利用标注数据。A、有监督学习B、回归分析C、半监督学习D、无监督学习参考答案：D232.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、使用智能手机上网参考答案：B233.下列选项中不是TensorFlow20支持的运算符是A、powB、C、^D、//参考答案：C234.下列选项中，属于物联网感知层关键技术的是（）。A、通信技术B、数据处理技术C、数据存储技术D、感知与标识技术参考答案：D235.下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工能箅法框架?A、KafkaB、TensorflowC、affeD、Torch参考答案：B236.下列选项中，不属于Python特点的是（）。A、面向对象B、运行效率高C、可读性好D、开源参考答案：B237.下列选项中，不是用于数据存储的技术是哪一个?A、MongoDBB、MySQLC、HDFSD、Java参考答案：D238.下列叙述中错误的是（）.A、使用数据表设计视图，不仅可以创建表，而且可以修改已有表的结构B、如果在保存表之前未定义主键，则Access将询问是否由系统自动添加一个主键C、每张表必须设定主键D、每种类型的字段都有一个特定的属性集参考答案：C239.下列算法，哪项不属于深度学习模型？A、支持向量机SVMB、深度残差网络C、卷积神经网络CNND、循环神经网络RNN参考答案：A240.下列数据特征提取方法中，常被用于对语音时序数据的特征提取的是（）A、MFCCB、OWC、TF-IDFD、ARIMA参考答案：A241.下列数据特征提取方法中，常被用于对语音时序数据的特征提取的是（）。A、MFCCB、OWC、TF-IDFD、ARIMA参考答案：A242.下列属于计算机硬件系统的是（）。A、程序B、照片C、显示器D、电脑管家参考答案：C243.下列属于关系型数据库的是（）。A、MongoDBB、HadoopC、MySQLD、Hbase参考答案：C244.下列属于math库中的数学函数的是（）。A、time（）B、round（）C、sqrt（）D、random（）参考答案：C245.下列神经网络中哪种架构有反馈连接（）。A、循环神经网络B、感知机C、卷积神经网络D、都不是参考答案：A246.下列那个操作不属于数据集的制作（）。A、数据采集B、图片标注C、保存成一致的格式D、清洗数据集参考答案：D247.下列哪个是用于自然语言处理中序列到序列（Seq2Seq）任务的典型网络架构？A、ResNetB、VGGNetC、LSTMD、AlexNet参考答案：C248.下列哪个不是人工智能的研究领域（）A、机器证明B、模式识别C、人工生命D、编译原理参考答案：D249.下列哪个不是机器学习中常见的任务？A、分类B、聚类C、增强学习D、联结参考答案：D250.下列哪个表示法不是用于构建特征地图的（）。A、平面B、陆标C、线段D、双目视觉特征点参考答案：B251.下列几项生活中的应用哪项属于语音识别的应用范畴？（）①智能玩具②语音输入法③语音导航A、①③B、①②C、②③D、①②③参考答案：D252.下列关于人工智能的说法中，哪一项是错误的（）。A、人工智能是一门使机器做那些人需要通过智能来做的事情的学科B、人工智能是研究机器如何像人一样合理思考、像人一样合理行动的学科C、人工智能是研究机器如何思维的一门学科D、人工智能主要研究知识的表示、知识的获取和知识的运用参考答案：C253.下列关于Dropout的理解，正确的是？A、随机丢弃一部分神经元，以减少过拟合B、只在训练阶段使用C、测试时所有神经元的输出需要乘以丢弃概率D、有助于模型学习更鲁棒的特征参考答案：A254.下列不属于深度学习的应用有（）A、计算机视觉B、自然语言处理C、自然语言理解D、强化学习参考答案：C255.下列不属于人工智能学派的是（）。A、行为主义B、连接主义C、机会主义D、符号主义参考答案：C256.下列SELECT语句语法正确的是（）。A、SELECT∗FROM'教师表'WHERE='男'B、SELECT∗FROM'教师表'WHERE性别=男C、SELECT∗FROM教师表WHERE=男D、SELECT∗FROM教师表WFERE性别='男'参考答案：D257.下列（）不属于连接种类A、左外连接B、内连接C、中间连接D、交叉连接参考答案：C258.下列（）不是专家系统的组成部分。A、综合数据库B、推理机C、用户D、知识库参考答案：C259.系统存放任何程序和数据都必须有一定的（）。A、存储空间B、系统性能C、吞吐速度D、能源消耗参考答案：A260.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、参数参考答案：D261.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、华为参考答案：A262.我国学者吴文俊院士在人工智能的（）领域作出了贡献。A、机器证明B、模式识别C、人工神经网络D、智能代理参考答案：A263.文本分析中基于规则的方法不包括（）。A、正向最大匹配法B、单次扫描法C、逐词遍历法D、最佳匹配法参考答案：B264.为了建立数据库中表之间的关联关系，可以选择（）.A、"文件"菜单中的"关系"命令B、"插入"菜单中的"关系"命令C、"工具"菜单中的"关系"命令D、"视图"菜单中的"关系"命令参考答案：C265.为窗体指定数据来源后，在窗体设计窗口中，由（）取出数据源的字段.A、属性表B、工具箱C、自动格式D、字段列表参考答案：D266.为窗口中的命令按钮设置单击鼠标时发生的动作，应选择设置其属性对话框的（）.A、格式选项卡B、事件选项卡C、方法选项卡D、数据选项卡参考答案：B267.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、重学习参考答案：C268.微机中，主机和高速硬盘进行数据交换，一般采用A、程序中断控制B、程序直接控制C、DMAD、IOP参考答案：C269.微机唯一能够直接识别和处理的语言是A、汇编语言B、高级语言C、甚高级语言D、机器语言参考答案：D270.完整的传感器应包括敏感元件（）三个基本部分。A、转化元件发射元件B、转化元件输出元件C、发射元件基本转化电路D、转化元件基本转化电路参考答案：D271.推荐系统的主要目标是什么？A、提高销售额B、预测用户行为C、向用户推荐可能感兴趣的内容D、分析用户数据参考答案：C272.图像识别是以图像的主要（）为基础的。A、元素B、像素C、特征D、部件参考答案：C273.图像去雾的应用场景不包括（）。A、视频监控B、远程感应C、自动驾驶D、美颜相机参考答案：D274.图像灰度方差说明了图像的那种属性（）。A、平均灰度B、图像对比度C、图像整体亮度D、图像细节参考答案：B275.图像灰度的变化可以用图像的（）反映。A、梯度B、对比度C、亮度D、色度参考答案：A276.图像标注的质量标准是根据（）判定的。A、像素点B、尺寸大小C、数量规模D、存储位置参考答案：A277.图神经网络缩写为（）。A、CNNB、RNNC、GNND、GAN参考答案：C278.图灵测试是由谁提出的？A、艾伦·图灵B、约翰·冯·诺伊曼C、阿兰·图灵D、艾兹格·迪科斯彻参考答案：A279.图表式窗体中，要显示一组数据的平均值，应该使用的函数是（）.A、countB、avgC、sumD、min参考答案：B280.刷脸支付比传统密码支付的突出优势是。A、更安全B、更快捷方便C、成本更低D、更容易实现参考答案：A281.数字图像处理的研究内容不包括（）。A、图像数字化B、图像增强C、图像分割D、数字图像存储参考答案：D282.数据预处理时，异常数据包括（）。A、绝对异常B、统计异常C、上下文异常D、以上都是参考答案：D283.数据压缩是指在（）前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。A、不丢失有用信息的B、不丢失所以信息的C、不丢失真实信息的D、以上三个都是参考答案：A284.数据是信息的符号表示或称载体；信息则是数据的内涵，是数据的（）A、语法解释B、语义解释C、语意说明D、用法说明参考答案：B285.数据库系统与文件系统的主要区别是（）.A、数据库系统复杂，而文件系统简单B、文件系统不能解决数据冗余和数据独立性问题，而数据库系统可以解决C、文件系统只能管理程序文件，而数据库系统能够管理各种类型的文件D、文件系统管理的数据量较少，而数据库系统可以管理庞大的数据量参考答案：B286.数据库系统的的体系结构特征是（）A、三级模式和两级映射B、数据共享性C、数据的结构化D、数据独立性参考答案：A287.数据管理技术发展阶段中，人工管理阶段与文件系统阶段的主要区别是文件系统（）A、数据共享性强B、数据可长期保存C、采用一定的数据结构D、数据独立性好参考答案：B288.数据的逻辑独立性是指（）。A、外模式改变时保持应用程序不变B、模式改变时保持外模式不变C、内模式改变时保持模式不变D、数据改变时保持应用程序不变参考答案：B289.数据采集和标注在AI技术应用中扮演什么角色？A、提高算法性能B、增加应用的多样性C、减少人工干预D、所有以上参考答案：D290.数据采集和标注对AI模型的训练有何影响？A、提高模型的准确性B、减少训练时间C、增加训练数据的多样性D、所有以上参考答案：D291.数据表窗体同一时刻能显示（）。A、1条记录B、2条记录C、3条记录D、多条记录参考答案：D292.数据标注项目评估流程为（）A、验收标准确认、试标、试标验收、计算数据标注所需人工数量、综合评估项目成本、综合报价B、试标、试标验收、计算数据标注所需人工数量、综合评估项目成本、综合报价、验收标准确认C、试标、验收标准确认、试标验收、计算数据标注所需人工数量、综合评估项目成本、综合报价D、验收标准确认、计算数据标注所需人工数量、试标、试标验收、综合评估项目成本、综合报价参考答案：A293.数据、模型与算力的幂律法则（ScalingLaw）主要描述的是：A、数据集大小与模型性能的关系B、模型大小与训练时间的关系C、数据集大小与训练时间的关系D、模型大小与算力需求的关系参考答案：A294.首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是（）。A、苹果B、谷歌C、微软D、科大讯飞参考答案：C295.视频数据是指连续的（）。A、图像序列B、图形序列C、文字序列D、语音序列参考答案：A296.视频标注的方法不包括（）。A、人脸采集B、标注框标注C、视频帧标注D、属性标注参考答案：A297.视觉系统的硬件主要由（）构成。①镜头②摄像机③图像采集卡④输入输出单元⑤控制装置A、①②③⑤B、①②③④C、①②③④⑤D、①②⑤参考答案：C298.使用量子计算机进行大数分解，需要的时间是（）。A、15万年B、1年C、1秒D、10秒参考答案：C299.使用CREATETABLE语句的（）子句，在创建基本表时可以启用全文本搜索A、FULLTEXTB、ENGINEC、FROMD、WHER参考答案：A300.使用（）建立的查询可以帮助用户查找数据库中的重复数据.A、简单查询向导B、交叉表查询向导C、查找重复项查询向导D、查找不匹配项查询向导参考答案：C301.实体是信息世界中的术语，与之对应的数据库术语为（）.A、文件B、数据库C、字段D、记录参考答案：D302.什么是召回率（Recall）？A、正确预测为正例的样本数与所有预测为正例的样本数的比率B、正确预测为正例的样本数与所有真正为正例的样本数的比率C、正确预测为正例的样本数与所有样本数的比率D、正确预测为正例的样本数与所有真实为负例的样本数的比率参考答案：B303.什么是推荐系统中的“过滤泡沫”？A、推荐系统总是推荐用户已经喜欢的物品，导致用户视野受限B、推荐系统无法处理大量数据C、推荐系统推荐结果不准确D、推荐系统运行速度过慢参考答案：A304.什么是特征缩放（FeatureScaling）？A、改变特征的取值范围B、选择最有用的特征C、删除冗余的特征D、将特征转换为二进制参考答案：A305.什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参考答案：A306.什么是深度学习的梯度消失问题？A、在训练过程中，梯度变得非常小，导致无法更新模型参数B、在训练过程中，梯度变得非常大，导致模型无法收敛C、在训练过程中，梯度变得非常大，导致模型过拟合D、在训练过程中，梯度变得非常小，导致模型过拟合参考答案：A307.什么是深度学习？A、一种机器学习算法，模仿人脑神经网络的工作原理B、一种机器学习算法，使用大量的特征和非线性变换C、一种机器学习算法，通过与环境互动来学习D、一种机器学习算法，通过试错来学习参考答案：A308.什么是强人工智能？A、能够模拟人类智能的系统B、能够在特定领域表现出与人类相当或更高水平的智能C、只能在特定环境下执行特定任务的程序D、无法自主学习和适应新情境的系统参考答案：A309.什么是决策树学习中的“过拟合”？A、决策树过于简单，无法捕捉数据中的模式B、决策树过于复杂，对数据中的噪声也进行了学习C、决策树无法处理连续数据D、决策树只能处理二分类问题参考答案：B310.什么是精确度（Precision）？A、正确预测为正例的样本数与所有预测为正例的样本数的比率B、正确预测为正例的样本数与所有真正为正例的样本数的比率C、正确预测为正例的样本数与所有样本数的比率D、正确预测为正例的样本数与所有真实为负例的样本数的比率参考答案：A311.什么是机器学习的训练集？A、用于测试模型准确性的数据集B、用于调整模型参数的数据集C、用于展示模型输出的数据集D、用于验证模型的数据集参考答案：B312.什么是独热编码（One-HotEncoding）？A、将分类变量转换为二进制向量B、将数值变量转换为二进制数C、将文本数据转换为数字D、将连续变量转换为离散变量参考答案：A313.什么是RNN（循环神经网络）中的记忆单元？A、一种用于存储输入数据的单元B、一种用于存储模型参数的单元C、一种用于存储隐藏状态的单元D、一种用于存储输出数据的单元参考答案：C314.什么是Hinton的"DarkKnowledge"?A、生成对抗网络B、基于注意力的循环神经网络C、模型压缩知识蒸馏D、元学习框架参考答案：C315.什么情况下CER字错误率会超过100%A、删除错误较多的时候B、插入错误较多的时候C、替换错误较多的时候D、以上都对参考答案：B316.深度学习中使用激活函数的原因是：A、增加模型的线性B、减少模型的计算量C、增加模型的非线性D、减少模型的非线性参考答案：C317.深度学习中的注意力机制（AttentionMechanism）主要用于什么目的？A、让模型更加关注数据中的重要部分B、减少模型参数数量C、加速模型训练D、提高模型复杂度参考答案：A318.深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）主要用于处理哪种类型的数据？A、静态图像B、时序数据C、文本数据D、图形数据参考答案：B319.深度学习中的迁移学习主要用于解决什么问题？A、模型过拟合B、数据不平衡C、新任务的数据稀缺D、模型复杂度不足参考答案：C320.深度学习中的哪个技术常用于防止过拟合？A、梯度下降B、反向传播C、丢弃法（Dropout）D、批量归一化（BatchNormalization）参考答案：C321.深度学习中，用于增加模型非线性能力的层次结构被称为（）A、卷积层B、池化层C、激活层D、全连接层参考答案：A322.深度学习中，哪种网络结构通常用于处理序列数据并捕捉长期依赖关系？A、CNNB、RNNC、LSTMD、Autoencoder参考答案：C323.深度学习中，哪种类型的网络结构常用于处理图像分割任务？A、循环神经网络（RNN）B、卷积神经网络（CNN）C、深度信念网络（DBN）D、生成对抗网络（GANs）参考答案：B324.深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）主要用于什么任务？A、回归任务B、分类任务C、聚类任务D、生成任务参考答案：B325.深度学习的数据材料来源于（）。A、人工搜集B、已有数据库C、抽样调查D、互联网参考答案：D326.深度学习的实质是（）。A、推理机制B、映射机制C、识别机制D、模拟机制参考答案：B327.若将文本字符串“12”、“6”、“5”按升序排序，则排序结果为（）。A、"12"、"6"、"5"B、"5"、"6"、"12"C、"12"、"5"、"6"D、"5"、"12"、"6"参考答案：C328.如果用户想对某一命令详细的了解，可用（）。A、lsB、helpC、manD、ir参考答案：C329.如果要回滚一个事务，则要使用（）语句。A、committransactionB、egintransactionC、revokeD、rollbacktransaction参考答案：D330.如果加载一个窗体，先被触发的事件是（）.A、Load事件B、Open事件C、lick事件D、bClick事件参考答案：A331.如果a=1，b=2，c=3，则表达式（a==b＜c）==（a==bandb＜c）的值为（）。A、FALSEB、0C、TRUED、-1参考答案：C332.人类心智比较容易适应（）环境。A、大数据B、小数据C、多数据D、单一数据参考答案：B333.人工智能中的“自然语言生成”主要用于什么？A、文本分类B、文本生成C、文本摘要D、文本翻译参考答案：B334.人工智能在自动驾驶中主要依赖什么技术？A、自然语言处理B、计算机视觉C、数据挖掘D、机器学习参考答案：D335.人工智能研究的最重要最广泛的两大领域是（）。A、专家系统自动规划B、专家系统机器学习C、机器学习自动规划D、机器学习自然语言理解参考答案：B336.人工智能研究的基本内容不包括（）。A、机器行为B、机器思维C、机器动作D、机器感知参考答案：C337.人工智能训练师的主要工作是什么？A、数据标注B、硬件维护C、软件开发D、市场调研参考答案：A338.人工智能判断癌症的方法不包括是（）。A、视觉推理B、预训练C、数据集微调D、包含带类别标签的图像参考答案：A339.人工智能的英文缩写为（）。A、ITB、AIC、IGD、IBM参考答案：B340.人工智能的哪个领域主要关注让计算机模拟人类的推理、学习和问题求解过程？A、机器学习B、自然语言处理C、人工智能推理D、计算机视觉参考答案：C341.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、具有完全的智能B、和人脑一样考虑问题C、完全代替人D、模拟、延伸和扩展人的智能参考答案：D342.人工智能的发展可以分为哪三个主要阶段？A、推理期、知识期、学习期B、电气期、电子期、计算机期C、数据期、算法期、应用期D、理论期、实践期、创新期参考答案：A343.人工智能诞生于哪一年？（）A、1955B、1957C、1956D、1965参考答案：C344.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参考答案：C345.去掉噪声属于（）。A、数据预处理B、数据分析C、模式识别D、模型构建参考答案：A346.请从以下语料中找出标签分类不一致的句子A、我忘记蜜码了B、输了好多次都提示密码错误C、为什么总是提示密码错误D、如何设置密码参考答案：D347.强化学习中的“奖励”主要用于什么？A、评估模型性能B、指导模型行为C、增加数据多样性D、优化模型参数参考答案：B348.强化学习中，（）主要探索未知的动作会产生的效果，有利于更新Q值，获得更好的策略。A、探索B、开发C、输入D、输出参考答案：A349.强化学习与监督学习的最大区别在于下列的（）。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、有无教师存在参考答案：B350.奇点是指人工智能超越（）的极限点。A、高级智能B、机械智能C、人类智能D、自然智能参考答案：C351.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、①②③参考答案：D352.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26B、梯度方向C、学习率D、使用样本数参考答案：D353.年龄在18～21岁之间的男生的设置条件可以设置为（）。A、";>;18Or＜21"B、";>;18And＜21"C、";>;18Not＜21"D、";>;18Like＜21"参考答案：B354.能够推进人工智能智能的研究最好方法是（）。A、继续完善深度学习B、提升计算机处理数据的能力C、研究人类自己的智能D、研发通用人工智能参考答案：C355.目标检测中的RPN（RegionProposalNetwork）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、进行目标的跟踪参考答案：A356.某商家在官方知识库中只配置了一个关联部分商品的答案，导致买家咨询该问题后转人工，且该问题出现在