admin 管理员组文章数量: 1184232
2024年4月15日发(作者：matlab三重积分)
人工智能基础(习题卷53)
第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]RPA执行器主要的用途是（）。
A)编写和发布RPA流程
B)运行RPA流程
C)管控RPA流程
答案:B
解析:
2.[单选题]从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是
（）
A)归结推理
B)演绎推理
C)默认推理
D)单调推理
答案:B
解析:
3.[单选题]从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为(___)
A)特征抽取
B)特征选择
C)特征降维
D)特征简化
答案:B
解析:
4.[单选题]在训练神经网络过程中我们目的是让损失函数不断减小，我们常用以下哪种方法最小化损失函数
A)梯度下降
B)Dropout
C)交叉验证
D)正则化
答案:A
解析:
5.[单选题]在线性回归问题中，我们用R方来衡量拟合的好坏。在线性回归模型中增加特征值并再训练同一模型。下列
说法正确的是（）。
A)如果R方上升，则该变量是显著的
B)如果R方下降，则该变量不显著
C)单单R方不能反映变量重要性，不能就此得出正确结论
D)以上答案都不正确
答案:C
解析:单单R方不能表示变量显著性，因为每次加入一个特征值，R方都会上升或维持 不变。但在调整R方的情况下这也
有误（如果特征值显著的话，调整R方会上升）。
6.[单选题]（）中各神经元接受前一层的输入，并输出给下一层，没有反馈。
A)反馈型神经网络
版权声明：本文标题：人工智能基础(习题卷53) 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/b/1713175247a622546.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
更多相关文章
【AI大模型：前沿】44、大模型+机器人：从自动化工具到通用智能体的技术革命与应用全景
当大模型的认知能力与机器人的物理执行能力相结合，一种全新的智能形态——“具身智能体”正逐步走出实验室。传统机器人被局限在预设场景（如流水线焊接），而大模型赋予它们理解模糊指令、处理突发状况、甚至零样本执行新任务的能力。 本文将系统解析“大
51c大模型~合集179
自己的原文哦~ https:blog.51ctowhaosoft14165452 #我们找到了AI幻觉的罪魁祸首 OpenAI罕见发论文 AI 最臭名昭著的 Bug 是什么？
51c大模型~合集151
我自己的原文哦~ https:blog.51ctowhaosoft14038324 #用隐藏指令诱导AI给论文打高分 谢赛宁合著论文被点名：认错&
一步到位：适合初学者的Adobe Flash Player中的SWF文件部署策略
小白也能懂的AIGlasses_for_navigation部署指南 你是不是觉得AI、目标检测、模型部署这些词听起来就很高深，感觉离自己很远？别担心，今天我要带你体验一个特别有意思的AI应用——AIGlasses_for_n
从无到有：GLM-4.7-Flash 教程，助你快速掌握文本生成技巧
手把手教你用GLM-4.7-Flash：快速生成高质量文本内容 你是不是也遇到过这些情况？写营销文案卡在第一句，改了八遍还是像AI写的；整理会议纪要时翻着几十页录音转文字，越看越头大；给客户
Hunyuan MT与数据安全：开启AI应用的合规之旅
开源大模型合规应用：Hunyuan MT数据隐私保护指南 1. HY-MT1.5-1.8B 模型概览：轻量高效，专注翻译本质 混元翻译模型 1.5 版本包含两个主力模型：HY-MT1.5-1.8B 和 HY-MT1.5
Jetson Orin Nano实战指南：BGE Large-Zh-V1.5在边缘场景下的完美演绎
bge-large-zh-v1.5部署案例：边缘设备Jetson Orin Nano轻量化Embedding部署 1. 项目背景与需求 在边缘计算场景中，部署高质量的文本嵌入模型一直是个技术挑战。传统的嵌入模型往往需要
GLM-4.6V Flash WEB开发中遇到Chromedriver地址问题？这份离线解决方案不容错过！
Chromedriver下载地址404错误？GLM-4.6V-Flash-WEB离线方案 在现代AI应用开发中，一个看似不起眼的“404 Not Found”错误，常常能引发整条自动化流水线的崩溃。比如，在CICD流程中执行
跨时代的对话：GPT模型的技术内核与创新应用
1. 引言 1.1 GPT 系列模型概述 GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 开发的一类生成式预训练语言模型。基于 Transformer 架构，GPT 模
超越训练数据边界：GPT与零样学习的深度对话
GPT模型 Paper: GPT-1 GPT-1是OpenAI在论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》中提出的生成式预训练
GPT进阶指南：一步到位从GPT-1走到GPT-4
【ChatGPT】GPT 模型的发展历史：从 GPT-1 到 GPT-2 到 GPT-3 到 GPT-4目录1. 引言 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要方向，旨在让计算机能够理解和生成
GPT2模型指南：一步步带你走进深度学习的世界
一 背景介绍GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型，其论文原文为GPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的网页文本数据，GPT2的预训练语料库相较于GP
超值体验：只需10元就能驾驭7B模型，彻底摆脱硬件限制，畅游数字艺术海洋！
Qwen2.5代码助手实战：10块钱玩转7B模型，无需装机 引言：为什么选择Qwen2.5代码助手？ 作为一名培训班老师，你是否遇到过这样的困境：学员的电脑配置参差不齐，有的用轻薄本，有的用游戏本，安装开发环境时总是出
2022金属非金属矿山井下电气考试全解析：主水泵、主抽风、主提升与矿井主变电所负荷深度解读
题库来源：安全生产模拟考试一点通公众号小程序 2022年金属非金属矿山井下电气复习题是金属非金属矿山井下电气国家题库仿真模拟预测！2022金属非金属矿山井下电气考试题模拟考试题库及答案依据金属非金属矿山井下电气最新教材汇编。金
点燃AI新思维：深度学习实战中的火焰烟雾检测
本文采用YOLOv11作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对火焰与烟雾数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的火焰
Yolox与注意力机制联手，点燃火焰与烟雾检测新纪元
本文采用YOLOv11作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对火焰与烟雾数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的火焰
深度学习实战火焰与烟雾检测_烟雾火焰检测
本文采用YOLOv11作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对火焰与烟雾数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的火焰
YOLOv11实战火焰与烟雾检测_yolo烟雾检测
本文采用YOLOv11作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对火焰与烟雾数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的火焰
发表评论