人工智能基础(习题卷10)
第1部分：单项选择题，共53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在流程设计过程中，优先使用哪种方式设计流程 （）。
A)可视化控件操作
B)图片识别
C)手写代码
答案:A
解析:
2.[单选题]大小为 1024X1024，灰度级别为 256 的图像文件大小为( )。
A)1MB
B)2MB
C)6MB
D)8MB
答案:A
解析:
3.[单选题]Teacher(father(Zhan))的个体是 （）
A)常量
B)变量
C)函数
D)谓词
答案:C
解析:
4.[单选题]循环神经网络适合处理的数据是（）。
A)节点数据
B)序列数据
C)结构化数据
D)图像数据
答案:B
解析：循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络，相比一般的神经网络，他能 够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义， RNN就能够很好地解决这类问题。
5.[单选题]外业调绘主要是通过影像调绘和（ ）两种作业方法。其中影像调绘数据采用自空三自动匹配点粗纠正成数字正射影像图（DOM），并分块打印；线划图调绘采用采集成果数据回放图进行，作为作业调绘的底图。( )
A)线划图调绘
B)手动调绘
C)电脑调绘
正则匹配到第一个关键字就停止D)测量调绘
答案:A
解析:
6.[单选题]pandas提供了对各种格式数据文件的读取和写入工具，其中不包括哪种?
A)CSV文件
B)文本文件
C)工作簿文件
D)EXE文件
答案:D
解析:
7.[单选题]建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？
A)根据内容检索
B)建模描述
C)预测建模
D)寻模式和规则
答案:C
解析:
8.[单选题]标准BP算法的目标是使训练集上的（）最小。
A)累计方差
B)累积误差
C)累计协方差
D)累积偏差GRU
答案:B
解析:
9.[单选题]多分类学习中，最经典的三种拆分策略不包括（ ）。
A)一对一
B)一对其余
C)一对多
D)多对多
答案:A
解析：多分类学习中，最经典的三种拆分策略包括一对多、多对多、一对其余。
10.[单选题]令N为数据集的大小［注：设训练样本（xi，yi），N即训练样本个数］,d是输入空间的维数（注：d即向量无xi
的维数）。硬间隔SVM问题的原始形式［即在不等式 约束（yi（wTxi+b）＞1）下最小化（1/2 ） wTw］在没有转化为拉格朗日对偶问题之前, 是（ ）。
A)一个含N个变量的二次规划问题
B)一个含N+1个变量的二次规划问题
C)一个含d个变量的二次规划问题
D)一个含d+1个变量的二次规划问题
答案:D
解析：欲到具有最大间隔的划分超平面，也就是要到能满足题中不等式约束的参数 w和8，是一个含』+1个变量的二次规划问题。
11.[单选题]如果一个问题或者任务不可计算，那么对这个问题或任务的描述哪一句是正确的（）
A)无法将该问题或任务所需数据一次性装入内存进行计算
B)该问题或任务所需计算时间是线性增加的
C)图灵机不可停机
D)该问题或任务所需计算时间是非线性增加的
答案:C
解析:
12.[单选题]函数plot()基本功能为：()。
A)展现变量的趋势变化
B)寻变量之间的关系
C)展现定性数据的分布特征
D)展现定量数据的分布特征
答案:A
解析：函数plot展现变量的趋势变化基本功能为：展现变量的趋势变化。
13.[单选题]下列神经网络的组织特性描述错误的是(___)
A)可以模拟生物神经系统
B)面向真实世界物体
C)面向仿真环境物体
D)作出交互反应
答案:C
解析:
14.[单选题]模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。
A)目标值
B)结果
C)自变量
D)因变量
答案:A
解析:
15.[单选题]从网络的原理上来看，结构最复杂的神经网络是（）
A)卷积神经网络
B)长短时记忆神经网络
C)GRU
D)BP神经网络
答案:B
解析:
16.[单选题]以下哪个关键字是与 try 语句一起使用来处理异常的？
A)catch
B)exception
C)catch(a)
D)except
答案:D
解析:
17.[单选题]假设训练SVM后，得到一个线性决策边界，但该模型可能是欠拟合的，那么在迭代训练模型时，可以考虑（）。
A)增加训练数据
B)减少训练数据
C)计算更多变量
D)减少特征
答案:C
解析:
18.[单选题]一幅数字图像是( )。
A)一个观测系统
B)一个由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空间中的场景
解析：数字图像又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
19.[单选题]下列关于误差的说法，正确的是（）。
A)训练样本容量增加，泛化误差也会增加
B)过拟合指数据在训练集上的误差过大
C)过拟合可以通过减少模型参数数量解决
D)交叉验证不重复使用数据
答案:C
解析：解决过拟合的两条主线：一是增大数据集；二是降低模型的复杂度（根据VC维 理论可知），如减少模型参数数量。
20.[单选题]x={'s1':30,'s2':20,'s3':30,'s4':40}x['s1']的结果是？
A)10
B)20
C)30
D)40
答案:C
解析:
21.[单选题]虚拟现实技术是( )的一个重要方向。
A)仿真技术
B)模拟技术
C)感知技术
D)自然交互技术
答案:A
解析:
22.[单选题]Mask R-CNN是用来做什么的
A)语义分割
B)全景分割
C)实例分割
D)语法分割
答案:C
解析:
23.[单选题]Python中，播放语音MP3的方法是哪一个？
A)os.system("MP3文件名")
ve("MP3文件名")
C)os.listdir("MP3文件名")
D)time.sleep("MP3文件名")
答案:A
解析:
24.[单选题]智慧客服能让电力客户不会享受到怎样的沟通服务？
A)随机化
B)精准化
C)智能化
D)互动化
答案:A
解析:
25.[单选题]循环神经网络优势在于（）
A)对序列的每个元素进行相同的计算，输出取决于之前的数据状态
B)对序列的每个元素进行不同的计算，输出取决于之后的数据状态
C)对序列的每个元素进行相同的计算，输出取决于之后的数据状态
D)以上都不对
答案:A
解析:
26.[单选题]在人机画面上对功率遥测值进行人工置数并封锁时()。
A)会改变实际系统的相关采集数据
B)不会改变实际系统的相关数据，但会改变主站数据质量位
C)不会改变实际系统相关数据，不会影响主站数据质量位
D)会改变数据通道
答案:B
解析:
27.[单选题]（）不使用训练数据，人工智能（或机器人）必须自行（通常通过试验和误差）设计出完成某一特定任务的方法。
A)类比学习
B)强化学习
C)监督式学习
D)非监督式学习
答案:D
解析：非监督式学习不使用训练数据，人工智能（或机器人）必须自行（通常通过试验和误差）设计出完成某一特定任务的方法。
28.[单选题]深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题。严格意义上来讲是在以下哪个环节出现样度消失间题?
A)向传播更新参数
B)正向传播更新梦故
C)反向传播计算结果
D)正向传播计算结果
答案:A
解析:
29.[单选题]考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一 个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以利用这个预先训练好的网络的方法 是（ ）。
A)把除了最后一层外所有的层都冻住，重新训练最后一层
B)对新数据重新训练整个模型
C)只对最后几层进行训练调参（fine
D)对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用
答案:C
解析：如果有个预先训练好的神经网络，就相当于网络各参数有个很靠谱的先验代替 随机初始化。若新的少量数据来自先前训练数据（或者先前训练数据量很好地描述了数据分 布，而新数据采样自完全相同的分布），则冻结前面所有层而重新训练最后一层即可。但一 般情况下，新数据分布跟先前训练集分布有所偏差，所以先验网络不足以完全拟合新数据 时，可以冻结大部分前层网络，只对最后几层进行训练调参（finetune）。
30.[单选题]一个段代码定义如下，下列调用结果正确的是? Adef bar(multiple): def foo(n): return multiple ** n return foo
A)bar(2)(3) == 8

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。