统计学习理论中的VC维理论及边界统计学习理论是机器学习中的重要分支，其目的是通过数据来进行模式识别和预测。在统计学习理论中，VC维理论是一个重要的概念，它描述了一个模型拥有的模式识别能力。本文将介绍VC维理论的概念、应用以及其在边界估计中的作用。一、VC维理论的概念VC维（Vapnik-Chervonenkis维度）是由俄罗斯数学家Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenk...

欠拟合解决方法引言机器学习的目标是从数据中学习模式，并将学习到的知识应用到未知数据中。然而，当我们的模型无法很好地拟合已有的数据时，就会出现欠拟合的问题。欠拟合意味着模型过于简单，无法很好地捕捉到数据中的复杂关系。本文将介绍欠拟合的原因，并提供一些解决方法。二级标题1：欠拟合的原因欠拟合通常由以下原因引起：三级标题1：模型复杂度不足模型复杂度不足是导致欠拟合的主要原因之一。简单模型往往无法适应复杂...

《工业控制计算机》2021年第34卷第1期近年来，深度学习(deep learning)技术在图像分类、目标检测等视觉领域取得了巨大的成功，准确率越来越高。深度模型通过在大量标注数据中训练，迭代更新模型参数，从而学习到各目标的分布信息。这种方法存在着一些问题，模型训练过程中需要大量训练数据，训练时间长；训练好的模型对任务的适应性差，当分类任务发生改变时需要对模型进行重新训练。随着对深度学习研究的不...

第三章机械CAD/CAM建模技术⏹3.1  几何建模概述⏹3.2  三维几何建模技术⏹3.3  特征建模技术⏹3.4  产品结构建模3.1  几何建模概述一、机械CAD/CAM几何建模概述1. 几何建模的概念CAD的几何建模（Geometry Modehelling）：是以计算机能够理解的方式，对实体进行确切的定义，赋予一定的数学描述，再以一定的数...

冷藏车运输行业数据挖掘与分析技术应用考核试卷考生姓名：        答题日期：      得分：          判卷人：    一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）1. 以下哪个技术...

深度学习在近年来成为人工智能领域的热点技术之一，而长短时记忆网络（LSTM）作为一种重要的神经网络模型，被广泛应用于深度学习中。本文将讨论LSTM在深度学习中的应用，并探讨其在自然语言处理、图像识别等领域中取得的成果。LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变种，它通过引入“记忆单元”来解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。记忆单元可以长时间存储信息，并且能够选择性地遗忘或更新这...

训练师（三级）理论考试模拟试卷一、选择题（每题1分，共5分）A.机器学习B.自然语言处理C.云计算D.计算机视觉2.在机器学习中，下列哪种算法属于监督学习？A.决策树B.聚类分析C.隐马尔可夫模型D.支持向量机3.下列哪种技术不属于深度学习？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.线性回归D.自编码器A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PandasD.Matplotlib5.在自然...

人工智能基础(习题卷33)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]今年大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。而哪项技术将继续成为大数据智能分析的核心技术A)机器学习B)智能物流C)脑科学答案:A解析:2.[单选题]下列哪项不是SVM的优势A)可以和核函数结合B)通过调参可以往往可以得到很好的分类效果C)训练...

人工智能基础(习题卷32)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]下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合()A)树的数量B)树的深度C)学习速率答案:B解析:2.[单选题]关于如何选择适合专家系统开发的问题，可以考虑开发专家系统的是（ ）A)不依赖经验性知识，需要运用大量常识性知识就可解决的任务B)任务较难实现C)人类专家经验不断丢失D...

第一章  导论练习题一、 单选题1、传统的管理信息系统出现在下述信息系统发展的哪个阶段。（  B  ）A、单项事务处理阶段  B、系统处理阶段    C、支持决策阶段    D、综合集成阶段2、电子数据处理系统出现在下述信息系统发展的哪个阶段。（  A  ）A、单项事务处理阶段 ...

2016年l0月高等教育自学考试全国统一命题考试软件工程 试卷(课程代码 02333)本试卷共4页，满分l00分，考试时间l50分钟。    考生答题注意事项：1．本卷所有试题必须在答题卡上作答。答在试卷上无效，试卷空白处和背面均可作草稿纸。2．第一部分为选择题。必须对应试卷上的题号使用2B铅笔将“答题卡”的相应代码涂黑。3．第二部分为非选择题。必须注明大、小题号，使用0．5...

101.模型表达的基本联系是一对多的关系，但能清楚反映数据之间隶属关系  的数据库模型是：                                        （ A ）A．...

                                第一章 一、名称解释1．软件工程是指导计算机软件开发和维护的工程科学。采用工程的概念、原理、技术和方法来开发与维护软件,把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的...

2097-3012(2024)01-0001-10 Journal of Spatio-temporal Information  时空信息学报收稿日期: 2023-11-15；修订日期: 2024-02-10基金项目: 国家自然科学基金项目（42371453，42201486）作者简介: 康志忠，研究方向为激光雷达技术、三维建模及月球与行星遥感。E-mail:*************...

企业生产异常检测与评价 数学建模    1. 企业生产异常检测是指通过数据分析和统计方法，来发现生产过程中的异常事件，进而提供改进和优化的机会。    2. 数学建模在企业生产异常检测中扮演着重要的角，可以通过建立数学模型来描述和分析生产过程中的各种因素和变量。    3. 在企业生产异常检测中，常用的数学建模方法包括回归分析、时间序列...

人工智能大模型体验报告 概述及解释说明1. 引言1.1 概述本篇文章旨在对人工智能大模型进行全面的体验报告和解释说明。随着人工智能技术的快速发展，大模型已经成为了当前热门的研究领域。通过本文的探讨，读者将了解到人工智能大模型的定义、背景以及其在各个应用领域中的重要性。1.2 文章结构本文分为五个主要部分：引言、人工智能大模型介绍、人工智能大模型体验报告、人工智能大模型的优势与挑战、结论和展望。每个...

深度学习模型的制作方法深度学习模型的制作方法深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多个层次的非线性变换来学习数据的表示和内部结构。深度学习模型可以被用于各种任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在本文中，我将详细介绍深度学习模型的制作方法，包括数据准备、网络设计和模型训练等。首先，数据准备是建立一个有效的深度学习模型的关键。要训练一个高效的深度学习模型，我们需要大量的标记数据...

正则化描述正确的是人工智能需要的数学定理  概述及解释说明1. 引言1.1 概述人工智能是一种以模拟人类智能为目标的技术，通过计算机科学和数学建模来开发智能系统。在过去几十年中，人工智能已经取得了巨大的进展，并在多个领域得到了广泛应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等。然而，要实现真正强大的人工智能系统，仅仅依靠算法和数据不够。数学定理作为一种严密和精确的表达方式，对于人工智能的...

⼩样本学习Few-shotlearningOne-shot learningZero-shot learningMulti-shot learningSparseFine-grained Fine-tune背景：CVPR 2018收录了4篇关于⼩样本学习的论⽂，⽽到了CVPR 2019，这⼀数量激增到了近20篇那么什么是⼩样本学习呢？在机器学习⾥⾯，训练时你有很多的样本可供训练，⽽如果测试集和你的...

AI算法工程化工程师岗位面试题及答案1.请介绍一下您在AI算法工程化方面的经验。答：我在过去的X年里，一直从事AI算法工程化工作。举例来说，我曾负责开发一个基于深度学习的图像识别系统，通过构建数据处理流程、模型训练和部署管线，成功将模型投入生产环境。2.能否详细描述您在算法从研究到实际部署的完整流程？答：算法从研究到实际部署涵盖多个阶段。首先，我会深入理解问题，并选择适当的算法。然后，我会进行数据...

第42卷第1期2021年02月长春工业大学学报Journal of Changchun University of TechnologyVol.42No.1Feb2021D0I：10.15923/jki22-1382/t.2021.1.07基于Catboost的特征选择算法王丽，王涛*，肖巍，潘超(长春工业大学计算机科学与工程学院，吉林长春130012)摘要：应用Catboost构建树...

正则化描述正确的是transformer中三个多头自注意力层的定义-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:在自然语言处理和机器翻译等任务中，Transformer模型已经成为了一种非常有效的模型架构。Transformer模型包含多个自注意力层，而这些自注意力层又被分为多个子模块，其中三个多头自注意力层是非常重要的组成部分。多头自注意力层在Transformer模型中承担着重要的作用，能够对输...

人工智能应用方向考试题库与答案1、下列哪个模型属于无监督学习A、KNN分类B、逻辑回归C、DBSCAND、决策树答案：C2、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...

企业数据挖掘与分析能力考核试卷考生姓名：__________ 答题日期：_______年__月__日 得分：_________ 判卷人：_________一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）1. 企业数据挖掘的主要目的是？（ ）A. 提高数据存储效率B. 改善数据质量C. 发现数据中的潜在价值D. 增加数据量2. 下列哪个不是数...

大模型 条件概率 马尔科夫-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容应该是对整篇文章的主题进行简要的介绍，并概括性地阐述大模型、条件概率和马尔科夫的相关概念和重要性。可以按照以下内容进行编写：概述在大数据时代的背景下，模型的建立和推断变得越来越重要。大模型作为一种强大的模型表示和学习方法，在各个领域都得到了广泛应用。条件概率作为一种描述事件之间依赖关系的概率方法，具有重要的理论意义和实际...

(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 114218872 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111626015.5(22)申请日 2021.12.28(71)申请人 浙江大学    地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人 张新民 张雨桐 朱哲人 (74)专利代理机构 3...

人工智能深度学习技术练习(试卷编号191)1.[单选题]MNIST数据集的维度大小是（）。A)20*20B)22*22C)26*26D)28*28答案:D解析：难易程度：易题型：2.[单选题]神经网络的三层网络结构包括（）。A)输入层、中间层、输出层B)输入层、输出层、中间层C)输入层、隐藏层、输出层D)输入层、输出层、隐藏层答案:C解析：难易程度：易题型：3.[单选题]Mini-batch指的是...

第40卷第2期2021年4月红外与毫米波学报J.Infrared Millim.Waves Vol.40，No.2 April，2021基于L1范数优化模型的遥感图像条纹去除方法李凯1，2，3，李文力1，2，3，韩昌佩1，2*（1.中国科学院上海技术物理研究所，上海200083；2.中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海200083；3.中国科学院大学，北京100049）摘要：从条纹噪声的结...

2024年人工智能应用技术考试题库(附答案)一.单项选择题1、训练图像分类模型时，对于图像的预处理，下列技术哪项经常要用？A、图像增强B、图像灰度化C、图片二值化D、图片RGB通道转换参考答案：A2、知识图谱中的实体统一主要的目的是？A、从文本中提取实体B、从实体间提取关系C、不同写法的实体统一为一个实体D、明确代词指向哪个实体参考答案：C3、所谓几率，是指发生概率和不发生概率的比值。所以，抛掷一...

2022年电网人工智能选拔V2试卷和答案（15）共4种题型，共95题一、单选题(共40题)1.文本分类模型组成部分的正确顺序是：1.文本清理（Textcleaning）2.文本标注（Textannotation）3.梯度下降（Gradientdescent）4.模型调优（Modeltuning）5.文本到预测器（Texttopredictors）A：12345B：13425C：12534D：134...