华为ICT大赛2026-2027中国区（实践赛）-昇腾AI赛道理论考试题库大全（附答案）

PAGEPAGE1一、单选题1.人工智能的伦理安全问题不涉及以下哪个选项？A、模型规模B、隐私数据安全C、数据偏差D、知识产权答案：A2.以下关于逻辑回归的描述中，哪一项是错误的?A、逻辑回归模型是一种分类模型，用来解决分类问题B、逻辑回归与线性回归都是广义线性模型。C、逻辑回归在线性回归的基础上引入了非线性因素（sigmoid函数）。D、逻辑回归和线性回归的损失函数都是最小二乘损失函数。答案：D3.人工智能的三个阶段包含了计算智能、（）、认知智能。A、弱人工智能B、感知智能C、行为智能D、强人工智能答案：B4.1ohn最近正在学习搭建卷积神经网络，假设输入图像大小是15∗15∗3（w∗ht），经过一个含4个卷积核的卷积层，其中卷积核大小均为5∗5，步长为2，无填充，在不计算ias的情况下，该卷积层共有多少权重参数?A、75B、100C、300D、600答案：C5.以下哪个选项不属于华为云ModelArts提供的功能或服务?A、模型诊断B、智能模型调优C、智能数据标注D、VSCodeSDK答案：D6.下列哪一项是张量[[0，1]，[2，3]]的正确阶数?A、2B、3C、6D、4答案：A7.用一个3∗3的卷积核对一幅三通道彩色图像进行卷积，要学习的参数的哪个数为？A、27B、9C、28D、10答案：A8.华为深度学习框架MindSpore的亮点有（）A、通过实现Al算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间，降低了模型开发门槛。B、通过MindSpore自身的技术创新及MindSpore与Ascend处理器协同优化，实现了运行态的高效，大大提高了计算性能。C、原生适应每个场景包括端，边缘和云，并能够按需协同，部署态灵活。D、以上皆是答案：D9.以下哪一项不是人工智能深度学习框架？A、MindSporeB、Scikit-learnC、PytorchD、Caffe答案：B10.根据已标注的数据训练得到模型，使用该模型预测输出的是一个连续的数值，这类任务的应用示例:预测投保人的索赔金额（用于设置保险费）。那么该机器学习属于哪—种类型的任务?（）A、回归B、聚类C、生成D、分类答案：A11.MindSpore中用于保存模型权重的接口是以下哪个选项?A、mindsporB、save_checkpoint（model，"model.ckpt"）C、mindsporD、load_checkpoint（"model.ckpt"）E、mindsporF、load_param_into_net（model，param_dict）G、mindsporH、ops.no_gradient答案：A12.在ModelArts提供的功能中，在线服务属于以下哪一项服务?（）A、模型管理B、部署C、模型训练D、数据处理答案：B13.对美食的照片进行___调整，可以使食物的颜色更鲜明，看起来富有食欲。A、减小亮度B、增加亮度C、增加饱和度D、减少饱和度答案：C14.GMM在传统语音识别任务中主要的功能是？A、输出特征对应帧的概率B、输出特征对应语音的概率C、输出特征对应状态的概率D、输出特征对应因素的概率答案：D15.以下那一个选项不是高级智能驾驶给人类带来的便利?A、极大的降供了车辆生产成本，B、能够让特殊人群上路C、减少交通事故D、解放驾驶人员的双手答案：A16.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：D17.在神经网络中引入非线性因素的是以下哪个选项？A、权重参数B、激活函数C、损失函数D、模型输入答案：B18.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：A19.以下哪一个选项属于强化学习中的对象?A、状态B、环境C、奖励D、动作答案：B20.以下哪一项不属于IindRT子系统的功能特性?A、算子同步、异构执行，多流并发。B、内存池化管理，高效内存复用。C、支持多种硬件设置的调度管理D、支持端、云多种设备形态要求。答案：A21.（单选题）通过隐藏层节点周期性的连接，来捕捉序列化数据中动态信息的神经网络，可以对序列化的数据进行分类?（）A、循环神经网络B、双向循环神经网络C、卷积神经网络D、全连接神经网络答案：A22.John编写了运行在昇腾芯片上的推理应用，其中图像预处理部分使用OpenCV编写，而昇腾AI芯片上有专门用于图像预处理的硬件模块，可以提高图像预处理效率，这个模块是什么?A、CLB、PILC、DVPPD、ARM答案：C23.以下哪个选项不属于语音学的范畴?A、声学语音学B、语言语音学C、听觉语音学D、发音语音学E、语义语音学答案：E24.不属于jieba分词模式的选项是？A、搜索引擎模式B、精确模式C、随机模式D、全模式答案：C25.John目前正在规划建设数据中心，以下哪个系统或设备是他在L2建设时需要考虑的？A、供电系统B、设备组网C、云管理平台D、制冷系统答案：B26.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：C27.以下哪一选项不是序列标注方法?A、CRFB、MEMMC、N-GramD、HMM答案：C28.以下不属于NLP语言特征的是?（）A、上下文词特征B、文本特征C、纹理特征D、单独词特征答案：C29.机器学习中，从获取数据到正式放入模型之前，以下哪一个选项不是这个过程的一部分？A、数据标准化B、数据清理C、数据降维D、数据可视化答案：D30.以下哪一项是HUAWEIHiAIFoundation模块的功能?A、PP集成B、让服务主动找到用户；C、快速转化和迁移已有模型D、根据用户所需，适时适地推送服务答案：C31.修改HSV彩色空间的H分量，会改变图像的什么?A、亮度B、饱和度C、色相D、对比度答案：C32.某个汽车公司的产品，A厂占40%，B厂占60%，A的次品率是1%，B的次品率是2%，现在抽出一辆汽车是次品，问是A厂生产的可能性是多少?A、0.25B、0.5C、0.3D、0.2答案：A33.某公司办公楼准入系统用来识别待进人员的所属部门，该公司共有六个不同的部门，适合此种应用需求的学习方法是以下哪一种？A、二分类问题B、多分类问题C、聚类问题D、回归问题答案：B34.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：B35.代码model.fit（mnist.train.inmage，mnist.train.labels.epochs=5）中的epochs参数代表?A、全体训练集将被训练5次B、全体测试集将被测试5次C、全体训练集将被分为6份D、全体训练集将被分为5份答案：A36.不属于语音识别预处理的步骤是哪个?（）A、去重B、降噪C、静音切除D、标准化答案：A37.以下哪一个模板可以实现图像的锐比？（）A、010111010B、010131010C、0-10-14-10-10D、0-10-16-10-10答案：D38.使用ModelArts自动学习构建图像分类或物体检测项目时，数据集不支持以下哪一图片格式?（）A、pngB、jpgC、webpD、bmp答案：C39.以下关于输入缓冲区的描述，正确的是哪一个选项?A、用来存放神经网络中的初始量。B、可永久保留需要重复使用的数据。C、降低总线上产生拥堵的风险。D、需要每次都通过总线接口到AICore的外部进行读取答案：C40.ModelArts自动学习中的预测分析功能可以用于哪种应用（）A、识别花朵种类B、分割图片中的物体C、人脸识别D、预测房价答案：D41.根据所选特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则决策树停止生长，以下哪一个选项代表的是决策树构建过程中的这—步骤?A、决策树生成B、剪枝C、数据集重构D、特征选择答案：A42.OTSU算法遍历可能的阈值，并且选取前景区域和背景区域（）最大的分割阈值为最佳阈值。A、绝对差B、面积差C、像素值累积差值D、类间方差答案：D43.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：B44.“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、该描述正确，批量推理就是不需要再训练了。B、该描述正确，推理意味着训练结束。C、该描述错误，推理之前要对模型进行训练才可以。D、该描述错误，批量推理不需要训练操作。答案：C45.以下常见分布中，哪一项是一般认为的线性回归中的误差服从的分布A、指数分布B、伯努利分布C、正态分布D、泊松分布答案：C46.神经网络深度过深容易出现以下哪一种问题?A、梯度消失B、梯度爆炸C、训练数据丢失D、模型欠拟合答案：A47.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：B48.下列选项中不支持TensorFLow2.0进行维度变换的属性是。A、squeezeB、reshapeC、gatherD、transpose答案：C49.在MindSpore中Tensor可以和NumP数据类型进行互相转换。以下哪个函数可以将Tesor转换为NumPy的数据类型?A、benumpy（）B、numpy（）C、tonumpy0D、asnumpy（）答案：D50.CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetwork）中包含多个子系统，其中哪个子系统负责对子图进行优化?A、TBE（TensorBoostEnginB、FE（FusionEnginC、算子适配插件D、GE（GraphEngin答案：B51.以下哪一项是mox.file中用来移动一个OBS文件或文件夹的API?A、mox.filB、renameC、mox，filD、copyparallelE、mox.filF、copyG、mox.filH、remove答案：A52.On-Device执行，即整图卸载执行，充分发挥昇腾芯片的算力，可以大大降低交互的开销，从而提升加速器占用率，关于On-Device执行以下描述错误的是？A、超强芯片算力下模型执行的挑战：内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在Host执行，部分在Device执行，交互开销甚至远大于执行开销，导致加速器占用率低B、MindSpore通过面向芯片的深度图优化技术，同步等待少，最大化“数据-计算-通信”的并行度，训练性能相比Host侧图调度方式持平C、超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战：ResNet50单迭代20ms时间时会产生中心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要3次同步完成AllReduce，数据驱动方法自主AllReduce，无控制开销D、MindSpore通过梯度数据驱动的自适应图优化，实现去中心化的自主AllReduce，梯度聚合步调一致，计算与通信充分流水答案：B53.John在使用AscendCL开发一个实时推理的应用，在编写代码时，应该选择同步还是异步的接口?A、选择同步B、选择异步C、选择同步和异步都可以D、代码中必须同时使用同步和异步答案：A54.On-Device执行，即整图卸载执行，充分发挥异腾芯片的算力，可以大大降低交互的开销，从而提升加速器占用率，关于On-Device执行以下描述错误的是?A、MindSpore通过梯度数据驱动的自适应图优化，实现去中心化的自主B、11Reduce，梯度聚合步调一致，计算与通信充分流水C、超强芯片算力下模型执行的挑战:内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在Host执行，部分在Device执行，交互开销甚至远大于执行开销，导致加速器占用率低D、MindSpore通过面向芯片的深度图优化技术，同步等待少，最大化“数据计算通信’的并行度，训练性能相比Host侧图调度方式持平E、超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战:ReslNet50单迭代20ms时间时会产生中心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要3次同步完成AllReduce，数据驱动方法自主AllReduce，无控制开销答案：C55.哪些统计分析图标，用于分析用户转化的瓶颈？A、渠道分析B、用户日动C、崩溃趋势D、路径漏斗模型答案：D56.（）越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好。A、分辨率B、像素数量C、量化等级D、存储的数据量答案：C57.以下哪一项不属于人工智能技术带来的争议性问题?A、利用GAN网络生成家居图像发布在租房和订酒店的平台，以达到欺骗消费者的目的。B、高铁站利用计算机视觉技术进行人脸识别，快速完成身份信息比对。C、通过图像处理技术，很多减肥药广告可以改变人物的外观以达到减肥前后的对比D、通过图像处理技术，把犯罪嫌疑人P在一个从未去过的地方或将他与未见过的人放在一起以此来制造假证据答案：B58.以下哪个选项不是在自然语言处理发展过程中的方法?A、基于深度学习的方法B、基于统计的方法C、基于递归的方法D、基于规则的方法答案：C59.下面哪种卷积神经网络的层数最多.（）A、ResNetB、AlexNetC、VGG16D、LeNet答案：A60.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：D61.损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差，在深度学习中常用的损失函数是:A、指数损失函数B、均方损失函数C、对数损失函数D、Hinge损失函数答案：B62.以下关于机器学习整体流程正确的是A、数据收集-;>;数据清洗-;>;特征提取与选择-;>;模型训练-;>;模型部署与整合-;>;模型评估测试B、数据收集-;>;特征提取与选择-;>;数据清洗-;>;模型训练-;>;模型评估测试-;>;模型部署与整合C、数据收集-;>;数据清洗-;>;特征提取与选择-;>;模型训练-;>;模型评估测试-;>;模型部署与整合D、数据收集-;>;数据清洗-;>;模型训练-;>;特征提取与选择-;>;模型部署与整合-;>;模型评估测试答案：C63.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：D64.华为云OCR服务支持身份证识别，增值税发票识别，车牌识别等场景，以下选项中对所调用API的返回值描述错误的是?A、400：语义有误或请求参数有误B、400：没有操作权限C、401：当前请求需要用户验证D、200：正常答案：B65.某公司打算通过量化来减少模型部署时的内存占用，在量化时量化预训练的浮点模型，并使用部分训练数据来校准模型，这是采用了哪种压缩方式？A、模型剪枝B、量化感知训练QATC、知识蒸馏D、训练后量化PTQ答案：D66.下列选项中不属于华为全栈解决方案范畴的是?A、开源框架B、边缘计算C、芯片使能D、应用使能答案：B67.关子机器学习的数据集，以下说法哪一项是正确的?A、数据集可分为训练集和测试集，其中测试集用于模型训练，即寻找特征与目标之间的关系。B、数据集中的样本指的是每条记录的不同属性，比如姓名，年龄，性别等信息。C、数据集的特征指的是每条记录的不同属性、比如姓名，年龄，性别等信息。D、有监督学习任务中，数据集的目标列一般不包含标签答案：C68.以下哪一个不属于人脸识别技术?A、人脸搜索B、人脸比对C、人脸检测D、翻拍识别答案：D69.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：B70.逆光拍照时，人脸比较暗，使用伽马矫正对图像进行增强达到逆光也清楚的效果，Y的取值可以选择哪个?A、1B、0.5C、2答案：C71.以下关于机器学习中分类模型与回归模型的说法，哪一项说法是正确的?A、对回归问题和分类问题的评价，最常用的指标都是准确率和召回率B、输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题，输出变量为连续变量的预测问题是分类问题C、回归问题知分类问题都有可能发生过拟合D、逻辑回归是一种典型的回归模型答案：C72.softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量映射成另一个K维的实数向量，其中向量中的每个元素的值都介于（0，1）之间，元素值的和为介于（1，100）之间。A、TrueB、False答案：B73.通用文字识别服务调用成功时返回的结果中，words_block_count代表什么?A、识别文字数目B、识别文字块数目C、识别文字块列表D、以上都不是答案：B74.Softmax函数主要用于什么层?（）A、输入层B、隐藏层C、输出层答案：C75.以下不属于衡量模型优势指标的是哪一项？A、代码复杂度B、可解释性C、预测速率D、泛化能力答案：A76.回归算法预测的标签是？A、应变型B、自变型C、连续型D、离散型答案：C77.使用Filter完成特征选择的常用方法不包括以下哪一个选项?A、互信息法B、皮尔逊相关系数C、卡方系数法D、肉眼观察法答案：D78.随机梯度下降和批量梯度下降相比优势在于?（）A、更容易收敛（随机梯度下降收敛更不稳定）B、迭代速度更快C、精度更高D、泛化能力更强答案：B79.AI集群网络的需求和挑战不包括以下哪一项？A、逐级收敛B、零丢包C、大带宽D、高吞吐答案：A80.关于循环神经网络以下说法错误的是?A、循环神经网络可以根据时间轴展开B、LSTM无法解决梯度消失的问题C、LSTM也是一种循环神经网络D、循环神经网络可以简写为RNN答案：B81.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：D82.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：B83.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：A84.NNLM模型中，网络输出层采用的激活函数是什么?A、SigmoidB、ReLUC、SoftmaxD、Tanh答案：B85.在语音识别实验中，如果想要设置输出结果添加标点，需要使用以下哪一个选项?A、sr_request.set_addpunc（'yes）B、asr_request.set_add_punc（'no）C、onfiD、set_read_timeout（'yes'）E、confiF、set_read_timeout（no）答案：A86.神将网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题?A、Softsign函数B、Relu函数C、tanh函数D、Sigmoid函数答案：B87.将NumPy转换为Tensr的方式是以下哪一种？A、clneB、tensrC、frm_numpyD、View答案：C88.Mindspore提供了自动对图像进行增强处理的机制，可以实现算子的自动选择和执行，达到提升训练精度的目的，以下哪些机制是正确的?A、基于精度的自动数据增强B、基于概率的自动数据增强C、基于鲁棒性的自动数据增强D、基于反馈的自动数据增强答案：B89.第三方应用在使用HIAIEngine-ASR的接口识别来自mic的录音时，需要打开的权限是？A、麦克风权限B、不需要申请权限C、存储权限D、通讯录权限答案：A90.下列哪个开发环节最能体现不同项目之间的不同?A、数据准备B、构造网络C、模型训练与验证D、模型调用答案：B91.以下关于机器学习常见算法的描述中，哪一项说法是正确的?A、K-means算法不能够保证收敛。B、现有一个点能被正确分类且远斋决策边界。如果将该点加入到训练集则SVM的边界会受其影响C、朴素贝叶斯是借助树状结构来刻画属性间的依赖关系。D、聚类试图将数据集中的样本划分为若干个子集每个子集称为一个"簇答案：D92.我们通常说的720P的视频格式，720代表什么A、图像分辨率的宽度B、图像分辨率的亮度C、视频灰度级D、视频的分辨率答案：A93.人工智能应用领域只有计算机视觉和语音处理。”关于上述描述，以下哪一个说法是正确的?A、该说法错误，AI应用领域应包括计算机视觉、语音处理和自然语言处理等领域B、该说法正确，计算机视觉是最重复的AI应用领域。C、该说法错误，AI应用领域只有计算机视觉和自然语言处理D、该说法正确、语音处建以极高的准确率处理语音数据。答案：A94.大语言模型基于Transformer架构延伸出不同的路线图，BERT属于其中哪一种路线图？A、Encoder-OnlyB、Decoder-OnlyC、Encoder-DecoderD、ecoder-Encoder答案：A95.感知器在空间中可以展现为A、线B、平面C、超平面D、点答案：C96.MindCompiler子系统提供图级即时编译能力，以下哪一项不属于其面向硬件所进行的优化操作?A、算子融合B、layout优化C、冗余消除D、自动并行答案：C97.以下哪一项是代码mox.file.exists（'obs://bucket_name/test01'）执行的操作?A、创建一个文件夹B、读取一个OBS上的文件C、列举—个OBS路径D、检查文件夹是否存在答案：D98.John在开发一个昇腾推理应用，需要在一个Stream中代码执行完成之后另一个Stream才能开始执行代码关于整体代码编写，以下哪种说法是正确的?A、可以使用Event模块同步不同Stream之间的任务。B、AscendCL不支持不同Stream中的信息同步。C、可以使用Context模块同步不同Stream之间的任务。D、可以在一个Stream中创建一个子Stream来完成这种操作。答案：A99.以下哪个网络是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域？A、前馈神经网络B、卷积神经网络C、循环神经网络D、对抗神经网络答案：C100.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：B101.通过图像算法，对一幅普通手机拍摄照片的人物前景和背景进行分割，再对（）部分做（）操作，可实现如同单反相机的虑化效果。A、背景，中值滤波B、前景，均值滤波C、背景，均值滤波D、前景，中值滤值答案：C102.一个汽车公司的产品，A厂占60%，B厂占40%，A的次品率是1%，B的次品率是3%，现在抽出一辆汽车是次品，问是A厂生产的可能性是多少?（）A、1/2B、1/3C、2/3D、1/6答案：B103.关于CBOW与Skip-Gram算法，以下说法不正确是？A、CBOW和Skip-Gram都是可以训练词向量的方法，但是Skip-Gram要比CBOW更快一些B、CBOW是根据某个词前面的n个或者前后n个连续的词，来计算某个词出现概率C、无论是CBOW模型还是Skip-gram模型，都是可以Huffman树作为基础的D、Skip-Gram就是根据某个词然后分别计算它前后几个词的各个概率答案：A104.使用二值化数字区域的分割，因为噪声影响，所有的字符的连通域粘连在了一起，使用什么方法可将字符分割开?A、闭运算B、膨胀C、伽马矫正D、开运算答案：D105.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像素的值？A、插值B、采样C、量化D、均值答案：A106.测试误差会随着模型复杂度的上升不断诚小。——A、TRUEB、FALSE答案：B107.ModelArts支持的图片标注类型有哪些?A、图像分类B、物体检测C、图像分割D、以上都对答案：D108.以下哪一项不属于压缩人工智能模型体积的方法?A、紧凑网络设计B、低秩近似C、网络量化D、减小有效数据量答案：D109.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：C110.特征是描述样本的特性的维度，关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性，以下说法正确的是:A、特征在传统机器学习可解释性强，而在深度学习可解释性弱B、特征在传统机器学习可解释性弱，而在深度学习可解释性强C、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱D、特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强答案：A111.Atlas200K所基于的异腾310芯片主要的应用是?A、模型推理B、训练模型C、构建模型答案：A112.MoXing的主要功能是什么？A、华为自研的深度学习工具库B、华为自研的深度学习引擎C、TensorFlow等深度学习引擎的分布式训练加速框架、API接口的封装和加速D、TensorFlow等深度学习引擎API接口的简单封装答案：C113.取样和量化后的数字一整张图像在数学上可以由什么表示?A、通道B、矩阵C、坐标D、像素答案：B114.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：B115.PyTorch不具备以下哪种功能?A、内嵌kerasB、支持动态图C、自动求导D、GPU加速答案：A116.阴天在室内拍照，光线不好，计算照片的亮度直方图，可能是什么形状?A、左右各有一波峰B、左边比较平坦，右边有波峰C、波形均匀没有波峰D、右边比较平坦，左边有波峰答案：D117.关于CBOW与Skip-Gram算法，以下说法不正确的是?A、CBOW和Skip-Gram都是可以训练词向量的方法，但是Skip-Gram要比CBOw更快一些B、CBOW是根据某个词前面的n个词或者前后n个连续的词，来计算某个词出现的概率C、无论是CBow模型还是Skip-gram模型，都是以Huffman树作为基础的D、Skip-Gram就根据某个词然后分别计算它前后几个词的各个概率答案：A118.以下哪一项是语音识别的简称?（）A、TTSB、ASRC、STTD、AST答案：B119.以下常见的回归方法中，既可以防止过拟合又可以进行特征选择的是哪一项?A、LASSO回归B、多项式回归C、多元线性回归D、Ridge回归答案：A120.以下哪个不是Mindspore核心架构的特点?A、自动微分B、自动调优C、自动编码D、自动并行答案：C121.利用gensim实现Doc2Vec时，哪个参数代表选择的具体模型?A、Dm_meanB、Dm_tag_countC、Dm_concatD、m答案：D122.伽马变化是（）处理，直方图均衡化是（）处理，均值滤波是（）处理。A、点处理，局部处理，大局处理B、局部处理，点处理，大局处理C、点处理，大局处理，局部处理D、大局处理，点处理，局部处理答案：C123.关于图像内容审核服务说法错误的是?A、politics为涉政敏感人物检测结果B、terrorism为涉政暴恐检测结果C、onfidence代表置信度，范围0-100D、labe1代表每个检测结果的标签答案：C124.反向传播算法的功能不包括哪项?（）A、激励传播B、权重更新C、归一化D、获取梯度答案：C125.在达芬奇架构中，向量计算单元不支持的计算类型是以下哪一个选项?A、Int8B、FP32C、FP16D、Int16答案：D126.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：C127.在一个任务中，试图让学习器利用大量未标记数据以及少量有标记数据进行训练，这样的算法属于以下哪一类学习？A、半监督学习B、无监督学习C、监督学习D、强化学习答案：A128.用户自定义超参可以在ModelArts训练作业的哪个字段设置?（）A、资源池B、运行参数C、计算节点个数D、算法来源答案：B129.以下关于标准RNN模型，说法正确的是?A、不存在—对—的模型结构B、反向传播时不考虑时间方向C、不存在多对多的模型结构D、会出现长时间传输记忆的信息衰减的问题答案：D130.哪条命令可以检查Atlas300（3000）加速卡是否在位?A、lspci|grep'npu'B、lspci|grep'd100'C、lspcigrep'Atlas'D、Atlasinfo答案：B131.以下属于回归算法的评价指标是?A、召回率B、混淆矩阵C、均方误差D、准确率答案：C132.如果一个模型在测试集上偏差很小，方差很大，则说明该模型属于以下哪种?（）A、欠拟合B、过拟合C、刚好拟合D、可能过拟合也可能欠拟合答案：B133.全连接层的主要作用是?（）A、分类B、提取特征（卷积层）C、降低维度（池化层）D、改变图像大小（图像缩放、降采样、升采样）答案：A134.在深度学习网络中，反向传播算法用于寻求最优参数，在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的?A、链式法则B、累加法则C、对等法则D、归一法则答案：A135.以下不属于对抗生成网络的应用是?A、图像生成B、文字生成C、数据增强D、图像识别答案：D136.如果想要对图像翻拍情况进行检测，可以调用华为云图像标签服务提供的功能，主要由以下哪个函数实现?A、image_tagging_aksk（）B、init_global_envoC、recapture_detect_aksk（）答案：A137.在隐马尔科夫模型中，以下哪一选项可以用高斯混合模型GMM来计算得到?（）A、语言概率B、转移概率C、观测概率D、初始概率答案：C138.CD-DNN-HMM模型的最主要改变以下哪一点?（）A、引入更多隐藏层B、引入DropoutC、引入全连接层D、引入上下文信息答案：D139.关于ATC模型转换说法错误的是?A、既可以直接使用命令行也可以基于MindStudioB、可以对CaffC、MindSpore和TensorFlow等模型进行转换D、可以对ckpt文件直接进行转换E、可以进行定制网络的模型转换答案：C140.激活函数Sigmoid函数单调连续，输出有界，网络比较容易收敛，在一段时间内使用比较广泛，但是当网络比较深时，容易导致什么问题？A、梯度减少问题B、梯度消失问题C、XOR问题D、过拟合问题答案：B141.正则化在深度学习中经常使用到，我们在深度学习使用正则化解决什么问题A、梯度消失问题B、数据不平衡问题C、XOR问题D、过拟合问题答案：D142.一副图像的亮部太亮，暗部太暗，为了改善图像的视觉效果可以使用哪个技术?A、反转B、伽马矫正C、灰度拉伸D、灰度压缩答案：B143.长短记忆网络是基于循环神经网络发展而来的，长短袖经网络主要解决了循环神经网络的什么问题?A、过拟合问题B、梯度爆炸问题C、梯度消失问题D、欠拟合问题答案：C144.数据在完成特征工程的操作后，在构建模型的过程中，以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?A、剪枝B、特征选取C、数据清理D、决策树生成答案：C145.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：D146.数据管理中的物体检测作业如何标注？A、给图片输入类别标签B、用矩阵框住目标C、用椭圆框住目标D、用圆形框住目标答案：B147.以下哪个不是文本向量化的常用方法?A、EMB、CBOWC、DBOWD、M答案：A148.john最近正在学习搭建卷积神经网络，假设输入图像大小是15∗15∗3（w∗h∗c），经过一个含4个卷积核的卷积层，其中卷积核大小均为5∗5，步长为2，无填充，在不计算Bias的情况下，该卷积层共有多少权重参数?A、75B、100C、300D、600答案：C149.常用的梅尔倒谱系数（Mel-FrequencyCepstralCoefficients）一般是一个多少维度的向量?A、36B、12C、39D、13答案：B150.一副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：B151.一副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、拉普拉斯滤波答案：A152.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：D153.批量梯度下降，小批量梯度下降，随机梯度下降最重要的区别在哪里?A、梯度大小B、梯度方向C、学习率D、使用样本数答案：D154.参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：B155.以下不是语音特征提取方法的是?（）A、MFCCB、LPCC、LPCCD、SVM答案：D156.以下哪一项对于每一个参数都用相同的学习率进行更新?A、dagradB、AdadeltaC、MomentumD、Adam答案：C157.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：A158.很多手机提供了护眼的屏幕显示模式，可以减少蓝光，缓解疲劳。这项功能可以通过调整图像的（）实现A、亮度B、饱和度C、对比度D、色相答案：D159.在调用华为云服务的环境准备中，下列哪一个不需要确认安装?A、requestsB、setuptoolsC、websocket-clientD、Jieba答案：D160.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：C161.以下哪个选项是AIPP的作用?（）A、图像预处理B、模型压缩C、模型调优D、模型加速答案：A162.HUAWEIHiAI平台支持与哪一个工具集成?A、JupyterNotebookB、MyEclipseC、AndroidStudioD、Spider答案：C163.“从有标签的历史数据中来预测下季度的商铺营收会在20-30万还是30-40万”，这是一个什么问题?A、回归问题B、规则问题C、分类问题D、聚类问题答案：C164.华为的芯片支持HUA.WEIHiAI的哪一个模块?A、HiAIEngineB、HiAIFoundationC、HiAIFrameworkD、HiAIService答案：B165.以下属于语言模型的是?（）A、daboostB、N-gramC、GTD、T答案：B166.MindSpore中，Tensor初始化时，如果包含多种不同类型的数据，则按照以下哪一项优先级完成数据类型转换?A、int;<;bool;<;floatB、int;<;float;<;boolC、bool;<;floatsintD、bool;<;intsfloat答案：D167.生成对抗网络目前应用非常广泛，以下场景中可以使用此网络的是?A、数据增强B、语义分割C、信息检索D、图像生成答案：D168.以下哪一项属于循环神经网络中一对多的类型？A、机器翻译B、情感分析C、动作识别D、音乐生成答案：D169.以下关于分词说法不正确的是？（）A、基于规则的分词简单高效，但是词典维护困难。B、在实际工程应用中，分词一般只采用一种分词方法。C、统计分词的目的就是对分词结果进行概率计算，获得概率最大的分词方式。D、中文不同于英文自然分词，中文分词是文本处理的一个基础步骤。分词性能的好坏直接影响比如词性、句法树等其他模块的性能。答案：B170.全局梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降三种算法的分类依据是。（）A、学习率的大小B、参数的多少C、损失函数的不同D、用于更新参数的数据量答案：D171.以下关于K-means聚类算法的描述中，哪一项说法是正确的?A、簇内相似性越小，簇间差别越小，聚类效果越好B、簇内相似性越大，簇间差别越小，聚类效果越好。C、簇内相似性越大，簇间差别越大，聚类效果越差D、簇内相似性越大，簇间差别越大，聚类效果越好。答案：D172.spectrogram函数中的nperseg参数可以设置以下哪一项参数?A、采样频率B、帧移C、窗函数D、帧长答案：D173.以下关于特征选择指述的选项中，哪一个选项是错误的?A、使用特征选择的原因是在采集到的数据集中，有一些特征可能是多余的或者与我们要预测的值无关的。B、特征选择无法避免维度爆炸的问题C、特征选择可以帮助我们简化模型，使模型更容易被使用者所解释。D、特征选择技术可减少训练的时间，提升模型泛化性，避免过拟合答案：B174.循环神经网络可以保存一种上下文的状态，循环神经网络也有不同的类型，其中类型有几种A、2B、3C、4D、5答案：D175.以下关于计算机视觉的说法，哪一个选项是正确的?A、计算机视觉需要用到图像处理技术B、计算机视觉是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科C、计算机视觉就是让计算机去分析语言数据D、计算机视觉就是通过专家经验提供排障指导的学科答案：A176.以下神经网络中，哪个神经网络含有反馈连接?A、卷积神经网络B、循环神经网络C、卷积生成网络D、深度置信网络答案：B177.输入一个32x32的图像，用大小为5x5的卷积核进行做步长为一的卷积计算，输出的图像尺寸为以下哪个选项？A、28x28B、29x29C、28x23D、23x23答案：A178.有监督算法与无监督算法的主要区别是什么?（）A、数据量B、验证集C、标签D、测试集答案：C179.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：D180.华为深度学习框架MindSpore的亮点有?（）A、通过实现AI算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间，降低了模型开发门槛。B、通过MindSpore自身的技术创新及MindSpore与Ascend处理器协同优化，实现了运行态的高效，大大提高了计算性能。C、原生适应每个场景包括端，边缘和云，并能够按需协同，部署态灵活。D、以上皆是答案：D181.卷积神经网络在以下哪些领域表现突出?（）A、计算机视觉B、语音识别C、机器翻译D、知识图谱答案：A182.HSV颜色空间的V分量表示色彩的明亮程度（value），该取值范围是多少?A、0到1B、0到100C、1到100D、0到99答案：A183.某厂家想要生产一批虚拟助理以供医院使用，而对于虚拟助理来说，声纹识别主要涉及到以下哪一项技术？A、语音识别和处理技术B、图像识别与处理技术C、专家系统与知识图谱技术D、图像生成与增强技术答案：A184.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，以下选项中不是常见核函数的是哪一项？A、线性核函数B、多项式核函数C、高斯核函数D、泊松核函数答案：D185.以下关于分词说法不正确的是?（）A、基于规则的分词简单高效，但是词典维护困难。B、统计分词的目的就是对分词结果进行概率计算，获得概率最大的分词方式。C、中文不同于英文自然分词，中文分词是文本处理的一个基础步骤。分词性能的好坏直接影响比如词性、句法树等其他模块的性能。D、在实际工程应用中，分词一般只采用一种分词方法。答案：D186.以下哪个激活函数可以很好的解决梯度消失问题?A、TanhB、softsignC、ReluD、Sigmoid答案：C187.John最近正在学习搭建卷积神经网络，假设输入图像大小是9∗9∗16（w∗h∗c），经过一个含2个卷积核的卷积层，其中卷积核大小均为3∗3，步长为2，padding为1，进行卷积计算后，输出的特征图维度是哪一个选项?A、4∗4∗2B、8∗8∗16C、5∗5∗2D、5∗5∗16答案：C188.下列哪一项是张量[[0.1]，[2.3]]的正确阶数?A、3B、4C、2D、6答案：C189.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：B190.以下算法中不属于有监督学习的是?（）A、线性回归B、决策树C、KNND、K-means答案：D191.以下关于单层感知机的说法中，哪一个总项是错误的？A、单层展知机本质上是一个线性分类器B、单层感知机的激活函数是一个阶跃函数C、单层感知机可以应付一切二分类问题D、单层感知机本质上就是一个二分类器答案：D192.在电力行业，使用Atlas200加速模块将前端数据分析传到监控管理平台后，会进行以下哪一个流程的远程升级？A、数据预处理B、日志更新C、模型调优D、回传告警答案：C193.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：A194.L1和L2正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法，以下关于两者的说法正确的是:A、L1正则化可以做特征选择B、L1和L2正则化均可做特征选择C、L2正则化可以做特征选择D、L1和L2正则化均不可做特征选择答案：A195.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：B196.逆光拍照时，人脸比较暗，使用伽马矫正对图像进行增强达到逆光也清晰的效果，γ的取值可以选择哪个？A、0.5B、1C、2答案：B二、多选题1.分词的方法主要有?（）A、规则分词B、统计分词C、混合分词D、深度学习分词答案：ABCD2.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、KerberosB、CurlC、REST客户端D、编码答案：ABCD3.关于概率与似然的描述正确的是？A、假如随机变量Ｘ服从某种分布，似然是指在给定参数的条件下，Ｘ＝x的可能性.B、假如随机变量Ｘ服从某种分布，概率是指在给定参数的条件下，Ｘ=x的可能性C、假如随机变量Ｘ服从某种分布，似然是指Ｘ=x条件下某一组参数的真实性大小D、假如随机变量X服从某种分布，概率是指X=x的条件下某一组参数有真实性大小答案：BC4.命名实体识别有哪些难点?A、长度不确定B、命名实体的构成规律复杂C、各类命名实体的数量众多D、嵌套情况复杂答案：ABCD5.以下哪些项可以应用在需要处理序列数据的场景中?A、LSTMB、CNNC、RNND、GRU答案：ACD6.使用Mindspore中的mindspore.nn.mbedding方法时，输入为一个批次若干条文本数据，其维度为（batchsize，inputlength），而输出的维度包括以下哪几项?A、batchsize（批尺寸）B、input_length（输入文本长度）C、vocabsize（词典大小）D、embedding_size（嵌入维度）答案：ABD7.以下哪些是MindSpore中Tensor常见的操作?A、switch（）B、size（）C、asnumpy（）D、max（）答案：BCD8.以下哪些选项是GAN的应用?（）A、数据增强B、图像转换C、照片修复D、提高照片分辨率答案：ABCD9.关于概率与似然的描述正确的是?（）A、假如随机变量X服从某种分布，似然是指X=x的条件下某一组参数的真实性大小B、假如随机变量X服从某种分布，概率是指在给定参数的条件下，X=x的可能性C、假如随机变量X服从某种分布，似然是指在给定参数的条件下，X=x的可能性D、假如随机变量X服从某种分布，概率是指X=x的条件下某一组参数的真实性大小答案：AB10.自然语言处理是目前比较火热的领域，其实现过程也会遇到很多问题和难点，其中命名实体识别有哪些难点？A、长度不确定B、嵌套情况复杂C、各类命名实体的数量众多D、命名实体的构成规律复杂答案：ABCD11.调用华为云服务时，以下哪些信息会用来进行认证?（）A、当前时间B、AKC、调用服务名称D、SK答案：BD12.以下哪种场景，语音识别效果可能会不好?（）A、远场麦克风B、高噪音场景C、低噪场景D、多人场景答案：ABD13.以下关于mindspore设计理念的描述中，正确的有哪几项?A、表达/优化/运行解耦:B、实现多前端，跨芯片，跨平台C、全场统一架构，接口和IR统一，AI应用可平滑流动D、Mindspore仅支持部臀在昇腾芯片开放:开放通用图编译/运行能力给三方框架答案：ABD14.以下那几项是华为云EI提供的入侵识别服务的特点?A、高人工成本B、高灵活性C、高易用性D、低误振率答案：BCD15.以下模型偏差和方差之间的组合，说法正确的有哪几项？A、高偏差+高方差，模型可以视为不良模型。B、低偏差+高方差，可以造成欠拟合。C、一个好的模型，方差和偏差都要求比较低。D、高偏差+低方差更可能造成欠拟合。答案：ACD16.以下哪几项属于MindSpore里的激活函数算子?A、SoftmaxB、MaxPoolC、ReLUD、Sigmoid答案：ACD17.当使用机器学习建立模型的过程中，以下哪些属于必备的操作?A、模型构建B、数据获取C、特征选择D、超参数调节答案：ABCD18.以下哪凡项是ModelArts中训练平台的优势?A、多种开发模式满足不同需求B、灵活、高效、性价比高C、预预置训练模型，加速AI落地D、弹性训练提升训练效率答案：ABCD19.使用ModelArts自动学习构建预测分析项目时，分类问题在模型训练完成后，评估结果会展现以下哪些选项?（）A、召回率B、精确率C、准确率D、F1值答案：ABCD20.在随机森林中，最终的集成模型是通过什么策略决定模型结果的?A、累加制B、求平均数C、投票制D、累乘制答案：BC21.MindSpore可以应对超大规模模型实现高效分布式训练的挑战以下关于KNN的说法中，哪些说项是正确的？A、KNN通常需要非常大的计算量。B、KNN在做回归预测时，一般采用平均值法。C、KNN在分类预测时，一般采用多数表决法。D、KNN是一种无监督聚类算法答案：ABC22.GMM适合处理的语音领域任务包括哪些?A、语音识别B、语音合成C、语音降噪D、语音跟踪答案：CD23.关于物体检测，说法正确的有哪些?（）A、检测异常点B、可以检测出图像中的多个目标C、识别目标的类别D、识别目标的位置答案：BCD24.图引擎服务（GraphEngineservice）是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行一体化查询、分析的服务。下列哪几项是华为云图引擎服务的优势?A、一体化B、简单易用C、大规模D、高性能答案：ABCD25.下列关于护照识别服务的说法正确的是?A、country_code代表护照签发国家的国家码B、nationality代表持有人国籍C、passport_number代表护照号码D、confidence相关字段的置信度信息，置信度越大，表示本次识别的对应字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高答案：ABCD26.softmax函数在分类任务中经常被使用，下列关于softmax函数的描述，哪些选项是正确的？A、softmax函数又称作归一化指数函数B、Softmax回归模型是解决二分类回归问题的算法C、是二分类函数sigmoid的推广D、softmax函数经常与交叉熵损失函数联合使用答案：ACD27.当编译模型时用了以下代码:Mpile（optimizer='Adam，loss='categorical.crossentropy'，metrics=[tf.keras.metrics.accuracy]），在使用evaluate方法评估模型时，会输出以下哪些指标?A、ccuracyB、categorical_1ossC、lossD、categoricalaccuracy答案：AC28.自动学习的图像分类数据可以从哪些途径获取（）A、从ModelArts市场导入B、从网页端上传C、从OBS上传D、从其他云服务商存储服务载入答案：ACD29.以下数据增强方法可以用于图像数据的有哪些选项？A、翻转B、裁剪C、随机插值D、语义替换答案：ABC30.下列哪几项是图引擎服务可以应用的场景?A、推荐B、销量预测C、风控D、知识图谱答案：ACD31.ModelArts数据管理中的数据标注可以进行哪几种类型的标注作业?（）A、预测分析B、图像分类C、基因测序D、物体检测答案：ABD32.华为云EI目前支持哪些格式的图像识别?A、GIFB、PNGC、BMPD、JPG答案：BCD33.以下哪些是图像处理的形式？（）A、单幅图像输入，进行处理，输出单幅图像B、多幅图像输入，进行处理，输出单幅图像C、单幅图像输入，进行处理，输出数字或符号等结构化信息D、多幅图像输入，进行处理，输出数字或符号等结构化信息答案：ABCD34.属于语音识别难点的是?A、方言识别B、多人场景识别C、高噪音场景识别D、远场麦克风识别答案：ABCD35.以下哪些库是在装有Atlas300（3000）加速卡的服务器中安装D.D.K（DeviceD.evelopmentKit）之前需要安装的?A、decoratorB、setuptoolsC、numpyD、tensorflow答案：ABC36.以下关于ReLU激活函数优点的描述，正确的是哪些项？A、输出有界，训练不易发散。B、计算简单。C、有效缓解了梯度消失的问题。D、有神经元死亡的现象。答案：BC37.以下关于MindSpore子模块dataset说法正确的选项有哪些?A、提供了针对语音、文本、图像等数据的数据增强功能B、提供了部分开源数据集的加载接口C、提供了快速划分训练集和验证集的方法D、可用于生成MindRecorE、TPRecord格式的数据答案：ABC38.异腾AI处理器主要的硬件架构包括以下哪些选项?A、I计算擎B、多层级的片上系统缓存或缓冲区C、芯片系统控制CPUD、数字视觉预处理模块答案：ABCD39.以下哪些属于AI训练和推理框架?A、MindSporeB、MatlabC、PytorchD、TensorFlow答案：ACD40.MindSpore支持端-边-云按需协作的关键技术包括？A、统一模型IRB、软硬协同的图优化技术C、端云协同FederalMetaLearningD、集中式架构答案：ABC41.以下算法中属于有监督学习中分类算法的是哪些选项?A、决策树B、线性回归C、随机森林D、支持向量机答案：ACD42.以下属于Tensorflow2.0的特性的是?A、支持更多平台和更多语言B、引入Keras接口C、继续兼容Tensorflow1，X的相关模块D、支持静态图机制答案：ABCD43.华为云EI智能体根据行业和应用场景的不同也有很多种，目前可以实现的华为云EI智能体有?A、工业智能体B、交通智能体C、园区智能体D、汽车智能体答案：ABCD44.华为云ModelArts中有AIGallery，可以提供以下哪些内容?A、预置算法B、IDEC、NotebookD、数据集答案：ACD45.关于概率密度函数的性质描述正确的是？A、概率密度函数在正负无穷的积分为0B、概率密度函数的取值大于等于0C、概率密度函数的取值可以取任意值D、概率密度函数在正负无穷的积分为1答案：BD46.假设你已经搜索了10000条微博数据，除此之外没有其他信息，根据这些数据你想要创建一恶搞文本分类模型，可以把每条文本分为三类:积极、消极、中性。下面哪个模型可以进行上述的文本分类问题?（）A、SVMB、TextCNNC、LSTMD、以上都不是答案：BC47.以下哪些选项可以创建全零常量Tensor?A、tB、zeros（）C、tD、zeros_.Iike（）E、tF、zeros_array（）G、tH、zeros_list（）答案：AB48.语音合成方法有哪些?（）A、共振峰合成器B、串联共振峰合成器C、并联共振峰合成器D、PSOLA方法答案：ABCD49.人工智能研究的领域包括以下哪些选项?A、计算智能B、符号智能C、机器感知D、机器学习答案：ABCD50.以下哪些选项中的代码能够正确执行?A、mox.filB、rename（'obsC、mox.filD、rename（'obsE、mox.filF、rename（'/tmp/obs_filG、txt'，'/tmp/obs_file_2.txt’）H、mox.fil答案：BCDE51.关于深度学习中常用的激活函数，以下哪些选项是正确的?A、sigmoid，tanh，Softsign函数在训练深度神经网络的过程中，都无法回避梯度消失的问题B、sigmoid函数容易导致梯度爆炸。C、sigmoid函数单调连续，求导容易，输出有界，网络比较容易收敛D、tanh函数关于原点对称，均值更接近于0。答案：ACD52.盘古大模型“不会作诗，只会做事”，是一个完全面向行业的大模型系列，包括5+N+X三层架构，其中L0层包含以下哪些大模型？A、盘古视觉大模型B、盘古医药大模型C、盘古科学计算大模型D、盘古气象大模型答案：AC53.但哪些选项可以加速深度学习训练？A、TPUB、FPGAC、GPUD、Ascend答案：ABCD54.MindSpore支持端-边-云按需协作的关键技术包括?A、统一模型IRB、集中式架构C、软硬协同的图优化技术D、端云协同FederalMetaLearning答案：ABCD55.深度学习中，以下哪些方法可以降低模型过拟合?A、DropoutB、增加参数惩罚C、增加更多的样本D、增大摸型复杂度提高在训练集上的效果答案：ABC56.以下哪些是隐藏单元?（）A、logisticsigmoid与双曲正切函数B、整流线性单元（RELU的另一种翻译方法）C、Borel单元D、maxout单元答案：ABCD57.以下哪几项是MindSpore中Model（函数的参数?A、loss_fnB、optimizerC、weight_initD、network答案：ABD58.自然语言领域处理文本时，句法分析的主要任务是什么？A、分词B、句法结构分析C、语义分析D、依存关系分析答案：BD59.以不选项中哪些是自然语言处理的应用?A、舆情分析B、文本分类C、自动文摘D、问答系统E、风格迁移答案：ABCD60.华为云文字识另别OCR技术的优势有哪几项?A、识别精度高B、降低成本C、高适应性D、快速高效答案：ABCD61.使用装有Atlas300加速卡的服务器编译运行程序时需要检查哪些条件A、完成Atals驱动安装B、已安装Cmake编译工具C、已安装CUDA软件包D、完成环境配置答案：ACD62.以下哪些是MindSpore的优点（）A、通过实现Al算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间，降低了模型开发门槛B、通过MindSpore自身的技术创新及MindSpore与Ascend处理器协同优化，实现了运行态的高效，大大提高了计算性能C、原生适应每个场景包括端，边缘和云，并能够按需协同，部署态灵活D、支持GPU、CPU等其它处理器答案：ABCD63.以下关于超参数调节方法网格搜索的描述中，正确的是哪些选项?A、网格搜索是一种昂贵且耗时的方法。B、网格搜索方法非常适合神经网络使用C、网格搜索尝试穷举搜索所有可能的超参数组合形成超参数值网格。D、网格搜索在超参数数目相对较少的情况下工作良好。答案：ACD64.DNN模型加速方法包括哪些（）A、多GPU反向传播B、减小模型规模C、异步随机梯度下降D、扩大模型规模答案：ABC65.决策树的构建过程一般包含以下哪些选项A、特征选择B、聚类C、剪枝D、决策树生成答案：ACD66.以下全手人工智能技术发展趋势的说法，正确的有哪几项?A、框架，向着更易用的开发框架发展B、数据，向着更完善的基础数据服务产业，更安全的数据共享发展C、算法，向着性能更优，体积更小的算法模型发展D、场景，向看不断实破的行业应用发展答案：ABCD67.人工智能包括哪些要素?A、算法B、场景C、算力D、数据答案：ABCD68.下面哪些技术属于图像分割的应用?（）A、连通域分割B、运动分割C、目标分割D、阈值分割（分割实现的方法）答案：ABC69.以下哪几项属于常用的神经网络优化算法？A、随机梯度下降法B、小批量梯度下降法C、动量法D、遗传算法答案：ABC70.John训练好的模型，在训练集上准确率高，在测试集上准确率偏低，可以执行以下哪些操作以优化模型表现？A、增加网络层数B、做数据增强C、加入正则项D、删除部分训练数据答案：BC71.以下哪些方法可以提升神经网络的拟合能力?A、减少神经元个数B、在神经网络中添加残差块C、使用非线性的激活函数D、增加一定数量的隐藏层答案：BCD72.以下关于双峰法自适应阈值分割方法的描述中，正确的是哪几项?A、双峰法按图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。前景和背景之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大B、如果图像灰度直方图呈明显的双峰状，则选取双峰之间的谷底所对应的灰度值作为图像分割的阈值C、直方图双峰法是一种易于理解的自适应阈值算法D、如果图像的灰度直方图很平坦，或者有多个波峰，无法用双峰法取得合适的阈值答案：ABCD73.以下关于KNN算法的描述中，正确的是哪几个选项?A、KNN的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”，其在逻辑上十分的简洁。B、KNN是参数方法，常用在决策边界非常规则的数据集中。C、KNN在做回归预测时，一般采用平均值法D、KNN在分类预测时，一般采用多数表决法答案：ACD74.哪些目录是ME模块组件包含的?A、trainB、cmakeC、model_zooD、nn答案：AD75.CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetwork）中的FE（FusionEngine）是一个逻辑概念，包含了以下哪几个部件?A、存储引擎B、计算引擎C、通用引擎D、控制引擎答案：BD76.语音任务中数据预处理内容包括哪些（）A、分帧B、标准化C、归一化D、端点检测答案：ABCD77.AI相关硬件的发展趋势主要包括以下哪几项？A、单核计算密度减小。B、带宽提高，工艺提升，核数增加，多硅片封装。C、SIMD广泛应用，TensorCore处理规模变大。D、支持新数据类型，片内片间高速互联，支持虚拟化。答案：BCD78.属于语言学内容的是?（）A、文字B、语音C、词汇D、语法答案：ABCD79.卷积神经网络的核心思想？A、局部感知B、零填充C、参数共享D、全连接答案：AC80.以下哪些场景会使用目标跟踪的技术?A、自动驾驶B、智能交通C、文字识别D、场景监控答案：ABD81.如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为.A、梯度剪切B、随机欠采样C、使用Relu激活函数D、正则化答案：ACD82.将图像降维的方法主要有?A、降采样B、分割感兴趣区域C、特征描述子D、去噪答案：ABC83.以下属于数据预处理步的是哪些选项?A、数据汇总B、训练模型C、合并多个数据源D、处理数据缺失E、数据过滤答案：ACD84.对话系统按使用目的分主要有哪几类A、任务型B、聊天C、知识问答D、推荐答案：ABCD85.处理实际问题时，以下什么情况下该使用机器学习?A、规则十分复杂或者无法描述比如人脸识别和语音识别B、任务的规会随时间改变，比如生产线上的瑕疵检测比如预测商品销售的趋势C、数据分布本身随时间变化，需要程序不停的重新适应D、规则复杂程度低且问题的规模较小的问题答案：ABC86.以下哪些选项是基于昇腾310的设备?（）A、tlas20ODKB、Atlas800型号C、Atlas300型号D、Atlas500型号答案：ABD87.ModelArts涵盖如下哪些模块（）A、数据管理B、开发环境C、AI市场D、模型管理E、部署上线答案：ABCDE88.Mindspre关于网络构建描述正确的是？A、神经网络模型是由神经网络层和Tensr操作构成的B、frward函数是定义要执行的计算逻辑，所有继承类中都必须重写此方法C、在MindSpre中，Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元D、在_init__方法中进行子Cell的实例化和状态管理，在cnstruct方法中实现Tensr操作答案：AC89.华为云人脸识别服务，是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务，当前华为云人脸识别服务提供了哪几种子服务A、人脸搜索B、人脸跟踪C、人脸检测D、人脸比对答案：ACD90.华为云人脸识别服务，是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处——分析和理解，进行身份识别的一种智能服务，当前华为云人脸识别提供了哪几种子服务（）A、人脸搜索B、人脸跟踪C、人脸检测D、人脸对比答案：ACD91.以下哪些OpenCV函数可以用于处理坐标变换？A、cv2.erode（image，kernel）B、cv2.flippicture（im，0）C、v2.warpAffine（img，M，（w，D、cv2.flip（im，1）答案：CD92.为了将数字图像有效地转换为结构化数据，需要用到图像特征提取的技术降低数据的维度。以下哪些是图像特征提取和降低数据维度的主要思路?（）A、分割感兴趣区域B、降采样C、特征描述子D、模式识别答案：ABC93.DNN模型解码加速方法包括？A、多帧DNNB、并行计算C、低秩近似D、稀疏网络答案：ABCD94.使用深度神经网络结构处理语音识别的优点有哪些?（）A、不需要标注样本B、可以处理更长的序列信号C、不需要语音信号特征提取（该答案待确定）D、可以end-to-end实现任务答案：BD95.下面哪些是训练模型时会定义的超参数？A、训练轮次（epocB、批次大小（batchsizC、学习率（learningratD、损失值（loss）答案：ABC96.思维链（CoT）提示通过引入中间推理步骤实现了复杂的推理能力，其中Zero-shot-CoT与Few-shot-CoT相比有哪些优点?（）A、多数情况下效果优于Few-shot-CoTB、无需人工设计示例C、更好的可扩展性D、通用性强答案：BCD97.以下哪些项是神经网络在感知机的基础上做的改进?A、引入了损失函数。B、输出层的神经元也可以不止一个，可以有多个输出C、加入隐藏层，隐藏层可以有多层，增强模型的表达能力。D、对激活函数做扩展，包括Sigmoid函数、Softmax和ReLU等。答案：ABCD98.ModelArts预置模型和自定义模型开发相比的特点有哪些?（）A、需要的数据量多B、需要标注数据C、无需自己开发代码D、能够更快收敛答案：BC99.BPTT得步骤包括以下哪些信息？A、计算神经元的层数B、前向计算每个神经元的输出值C、反向计算每个神经元的误差值D、计算每个权重的梯度答案：BCD100.Softmax函数在分类任务中经常被使用，下列关于softmax函数的描述，哪些选项是正确的?A、是二分类函数sigmoid的推广B、softmax函数又称作归─化指数函教C、Softmax回归模型是解决二分类回归问题的算法D、softmax函数经常与交叉嫡损失函数联合使用答案：ABD101.SVM中常用的核函数包括以下哪些选项？A、高斯核函数B、Sigmiod核函数C、线性核函数D、多项式核函数答案：ABCD102.在利用MindStudio连接Device进行应用开发时，Device的芯片层包含的功能特性有以下哪些选项?A、流程编排器B、GEC、TBED、运行管理器答案：ABCD103.已知全连接神经网络的某一层的参数总量为330，则上一层和本层的神经元数量可能为?A、32和10B、33和10C、10和和33D、