南开大学22春“物联网工程”《数据科学导论》期末考试高频考点版（带答案）一.综合考核(共50题)1.例如将工资收入属性值映射到[-1，1]或者[0，1]内属于数据变换中的()A.简单函数变换B.规范化C.属性构造D.连续属性离散化在常用的正则化计算方法中 属于参考答案：B2.根据映射关系的不同可以分为线性回归和()。A.对数回归B.非线性回归C.逻辑回归D.多元回归参考答案：B3.关联规则可以被广...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 109060292 A(43)申请公布日 2018.12.21(21)申请号 CN201810555482.5(22)申请日 2018.06.01(71)申请人 华南理工大学    地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人 张乐乐 谢壮宁 余先锋 石碧青 (74)专利代...

人工智能自然语言技术练习(习题卷11)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]以下不是数据清洗的方法有A)A: 缺失值填充B)B: 重复值去除C)C: 寻离点（奇点）D)D: 集成不同的数据库答案:D解析:2.[单选题]在同质集成（系统中个体学习器的类型相同）中，个体学习器又被称为A)基学习器B)组建学习C)不能判断D)以上都正确答案:A解析:3...

在常用的正则化计算方法中 属于22春南开大学《密码学》在线作业二满分答案1. 下列哪些密码属于序列密码(  )A.一次一密密码B.RC4密码C.A5密码D.单表代换密码参考答案：ABC2. 密码学中的杂凑函数按照是否使用密钥分为两大类：带密钥的杂凑函数和不带密钥的杂凑函数，下面(  )是带密钥的杂凑函数。A.MD4B.SHA-1C.whirlpoolD.MD5参考答案：C3....

偏微分方程解法中的光滑化方法偏微分方程是数学中一个非常重要的研究领域，它在物理学、天文学、工程学等众多学科领域中都有广泛应用。而对于许多情况，我们需要采用数值计算的方法来求解偏微分方程。但是，由于数值计算存在舍入误差和计算不精确等问题，因此，为了得到更加准确的解，我们往往需要使用光滑化方法。光滑化方法是指一类通过在原始解上进行平滑操作的技术，以消除数值计算中出现的边缘效应、震荡等问题，并获得更加稳...

数据准备的主要步骤    一、数据清理：    1.数据识别：识别要处理的数据，根据业务分类，出相关的字段，对数据进行归类，确定清洗范围。    2.数据可视化：对数据进行可视化，包括统计图表、密度图、热力图等，以直观的方式查看数据特征。正则化的直观理解    3.检查特殊值：检查特殊值，如空值、异常值、重复值等，...

利用Matlab进行人工智能算法的实现引言人工智能是当下热门的领域之一，其应用场景广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。在人工智能算法的实现过程中，Matlab是一种常用的编程工具。本文将介绍如何利用Matlab进行人工智能算法的实现，包括数据预处理、模型构建、训练和评估等方面。一、数据预处理人工智能算法的实现需要大量的数据作为输入，但是原始数据往往存在噪声、缺失值等问题，因此数据预处理是...

random forest regression分类 概述及解释说明1. 引言1.1 概述在机器学习领域中，分类是一个重要的任务，其目的是通过对一组属性进行观察和分析，将数据划分到不同的类别或标签中。随着技术的不断发展，Random Forest Regression（随机森林回归）成为了一种应用广泛且高效的分类方法。随机森林回归融合了多个决策树模型，并通过集成方法来提高预测准确性和稳定性。1.2...

keras的 tfidfvectorizer精准中文文本分类训练实例1. 引言1.1 概述本文介绍了在Keras中使用tfidfvectorizer进行精准的中文文本分类训练。在大数据时代，文本数据呈指数级增长，如何对这些数据进行高效的分类成为了一个重要问题。而中文文本分类由于中文语言特点的复杂性而更加具有挑战性。因此，我们借助于Keras框架和tfidfvectorizer工具，旨在提供一个完整...

DOI:10.12086/oee.2021.200175基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法吕晨1*，程德强1，寇旗旗2，庄焕东1，李海翔11中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州 221000；2中国矿业大学计算机科学与技术学院，江苏徐州 221000摘要：为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题，本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通...

稀疏贝叶斯重构算法简介稀疏贝叶斯重构算法是一种基于贝叶斯统计理论的数据重构方法。通过利用稀疏性先验知识，该算法能够从高维度的原始数据中提取出有用的特征，并进行数据重构和降维处理。在机器学习和模式识别领域，稀疏贝叶斯重构算法被广泛应用于特征选择、图像处理、信号处理等任务中。贝叶斯统计理论在深入了解稀疏贝叶斯重构算法之前，我们需要先了解一下贝叶斯统计理论的基本概念。贝叶斯统计理论是一种基于概率的统计推...

稀疏矩阵的存储与压缩稀疏矩阵是指其中大部分元素为0的矩阵。由于矩阵中存在大量的0元素，因此在存储和处理稀疏矩阵时，采用传统的二维数组存储方式会造成大量的存储空间浪费和计算时间过长。为了高效地存储和处理稀疏矩阵，人们提出了各种稀疏矩阵的存储与压缩方法。一、压缩存储稀疏矩阵的压缩存储方法主要包括行压缩存储（CSR）、列压缩存储（CSC）和对角线压缩存储（DIA）等。1. 行压缩存储（CSR）行压缩存储...

MATLAB中的数据稀疏化和降噪1. 引言  数据稀疏化和降噪是信号处理和机器学习领域中常用的技术手段。在实际应用中，许多数据集往往含有大量冗余信息和噪声，这对于数据分析和模型训练造成了不小的困扰。因此，通过稀疏化和降噪可以剔除冗余信息和噪声，提取出有效的特征，从而获得更加准确可靠的数据。2. 数据稀疏化  数据稀疏化是指寻一种表示方式，使得数据能够以更少的信息进行描述。...

范数的三个条件1.引言1.1 概述概述部分的内容：范数是数学中一种度量向量的大小的方式。它是向量空间中的一种函数，将向量映射为非负实数。在实际应用中，范数经常被用来衡量向量的长度、大小或距离。范数的概念在数学、物理、计算机科学等领域有着广泛的应用和重要的作用。本文将介绍范数的三个条件。在讨论这三个条件之前，我们将先对范数进行定义和讨论其基本性质。然后，我们将详细讲解范数的三个条件，这些条件对于确定...

sgcc格式生成方式 -回复中括号内内容为主题的文章是关于生成SGCC格式的方式。SGCC（Sparse Generalized Canonical Correlation）是一种数据格式，用于存储和处理大规模高维度的稀疏数据。下面将一步一步回答生成SGCC格式的方式。首先，了解SGCC格式。SGCC格式是基于稀疏广义正则化典型相关分析（Sparse Generalized Regularized...

模型压缩的使用方法详解随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各行各业都得到了广泛的应用。然而，大规模的深度学习模型也给计算资源和存储资源带来了巨大的压力。面对这一挑战，模型压缩成为了一种解决方案。本篇文章将详细介绍模型压缩的使用方法。一、 知识蒸馏知识蒸馏是一种常见的模型压缩方法，它通过将一个复杂的模型的知识传递给一个简化的模型来实现模型压缩。具体步骤如下：1. 确定原始模型和简化模型。原始模...

稀疏编码的稳定性分析与鲁棒性评估哪种正则化方式具有稀疏性稀疏编码是一种常用的信号处理技术，它通过将信号表示为尽可能少的非零系数来实现信号的压缩和降维。然而，稀疏编码的稳定性和鲁棒性一直是研究者们关注的问题。本文将对稀疏编码的稳定性进行分析，并评估其在面对噪声和干扰时的鲁棒性。首先，我们来探讨稀疏编码的稳定性。稀疏编码的目标是到一组稀疏系数，使得通过这些系数重构的信号与原信号尽可能接近。稳定性指的...

在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的模型。然而，CNN的模型参数通常非常庞大，导致模型运行速度慢、占用内存大，并且难以部署到资源受限的设备上。因此，研究者们开始探索如何对CNN的参数进行剪枝和稀疏化，以减小模型大小并提高运行效率。参数剪枝是一种常见的模型压缩方法，它通过删除网络中的部分连接或节点来减小模型的大小。剪枝可以分为结构化剪枝和非...

基于高级AI技术的蘑菇有毒无毒识别系统    【摘要】    总结与展望部分将从整体角度总结本文的研究内容，并展望蘑菇有毒无毒识别系统的未来发展方向。通过本文的研究，我们希望为防止蘑菇中毒事件的发生提供有效的解决方案。    【关键词】    人工智能技术、蘑菇、有毒无毒识别系统、系统设计、架构、数据采集、处理、模型训...

基于AI技术可增量学习的木板表面缺陷检测系统【摘要】近年来，随着AI和工业自动化的不断发展，表面缺陷检测在制造业中扮演着至关重要的角。传统的表面缺陷检测方法，由于受到环境因素的影响，容易受到光照、背景干扰等问题，而导致缺陷检测的准确性受到限制。随着AI技术的发展，基于深度学习的表面缺陷检测逐渐成为主流方法，并且在一些实际应用中已经取得了良好的效果。本文介绍了一种基于人工智能技术的增量学习方法，用...

一、研究背景随着科学技术的快速发展，人工智能越来越多地应用于人们的生活之中，智能交通、智能医疗、智能家居、智能票务系统等给人们的日常生活带来了更大的便捷。基于人工智能大数据的高校智能财税一体化服务平台系统的开发和应用，解决了传统高校会计中的诸多问题，实现了票据、凭证、账簿、报表等各环节的自动化、流程化、透明化。基于人工智能技术的高校会计票据系统通过对原始票据进行扫描、文本自动识别和人工校验，建立了...

基于人工智能的金融投资决策支持系统设计与实现人工智能ai正则化使用方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）的出现和发展已经深刻影响了许多领域，其中金融投资是其中之一。基于人工智能的金融投资决策支持系统的设计与实现，成为了金融机构和投资者关注的焦点和需求。本文将从系统设计的角度，介绍基于人工智能的金融投资决策支持系统的实现方法和技术应用。一、系统设计与架构基于人工智能的...

如何使用AI技术进行价格预测一级标题：AI技术在价格预测上的应用AI技术的快速发展已经引起了广泛的关注和应用。在商业领域中，人们越来越意识到利用AI技术进行价格预测的重要性。通过使用机器学习算法和大数据分析，企业能够更准确地预测价格波动，并制定出更科学合理的定价策略。本文将介绍如何使用AI技术进行价格预测，并探讨其带来的益处。二级标题1：数据收集与处理在使用AI技术进行价格预测之前，首先需要收集和...

AI技术的算法调优与模型优化随着人工智能技术的迅猛发展，算法调优和模型优化成为了提升AI性能和效果的重要手段。在AI领域中，算法调优和模型优化是相互依存、相互促进的过程。本文将从算法调优和模型优化两个方面进行探讨。一、算法调优算法调优是指通过改进和优化算法的设计和实现，提高算法的性能和效率。在AI领域中，算法调优通常包括以下几个方面。首先，算法选择。在实际应用中，不同的算法适用于不同的问题和场景。...

AI模型迭代方式1. 引言AI模型迭代是指在人工智能领域中，通过不断改进和优化已有的模型，使其能够更好地满足实际需求。随着人工智能技术的快速发展，迭代方式成为了提高模型性能和适应不断变化需求的重要手段。本文将介绍AI模型迭代的方式、流程以及其中的关键环节。2. AI模型迭代方式的分类AI模型迭代方式可以分为以下几类：2.1 增量式迭代增量式迭代是指在已有模型的基础上，逐步引入新的特征、算法或数据，...

人工智能实习报告：智能引领未来——我的人工智能实习之旅一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今最热门的领域之一，对于我作为一名计算机科学专业的学生来说，实习是提升自己专业能力和实践技能的重要阶段。在这份实习报告中，我将介绍我在人工智能领域的实习经历和取得的成果，主要包括机器学习算法的应用、模型训练和优化等方面的实践经验和成果展示。通过这次实习，我对人工智能...

构建AI模型的七大关键要素在当今信息爆炸的时代，人工智能技术逐渐成为各行各业的焦点。构建一种功能强大、准确性高、可靠性强的AI模型对于实现人工智能应用具有重要意义。然而，要实现这一目标，并不是一件容易的事情。下面将介绍构建AI模型时需要注意的七大关键要素。一、数据质量数据质量是构建AI模型的基础。任何一个好的AI模型都需要经过充分而准确的数据训练。首先，收集到的数据必须具备完整性，包含了所需特征和...

人工智能自主学习技术的工作原理人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过计算机技术实现的智能行为。其中，自主学习是AI领域的一个热门研究方向，其工作原理主要包括数据预处理、模型设计、训练调优和结果评估四个方面。数据预处理数据预处理是自主学习技术中必不可少的一步。这一步的主要目的是对原始数据进行处理，并将其转换成计算机能够理解的格式。数据预处理分为两个基本步骤：数据清洗...

如何提高AI模型的准确性随着深度学习和人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速发展，AI模型的准确性成为了一个关键的问题。在许多应用领域，包括图像识别、自然语言处理和预测分析等方面，AI模型的准确性直接影响到系统的性能和用户体验。因此，提高AI模型的准确性是AI专业人士面临的一个重要挑战。本文将从数据质量、模型优化和模型评估三个方面探讨如何提高AI模型的准确性。1....

利用人工智能提高图像识别准确率的算法    一、引言人工智能ai正则化使用方法随着（AI）技术的飞速发展，图像识别作为其中的一个重要应用领域，得到了广泛的关注和应用。图像识别技术的准确率在很大程度上决定了其在各个领域的应用前景和效果。成为了当前研究热点之一。本报告将围绕这一课题展开深入分析，从现状、存在问题和对策建议等方面进行讨论。    二、现状分析目前，...