人工智能導(dǎo)論智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年哈爾濱工程大學(xué)下列描述正確的是：（）

答案:傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)一般都選用二級網(wǎng)絡(luò)，結(jié)點的激勵函數(shù)要求是可積的，通常選S型以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)說法正確的是（）

答案:采用BP算法調(diào)整參數(shù)，即采用迭代算法來訓(xùn)練整個網(wǎng)絡(luò)。隨機設(shè)定初值，計算當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的輸出，然后根據(jù)當(dāng)前輸出和樣本真實標(biāo)簽之間的差去改變前面各層的參數(shù)，直到收斂###二者均采用分層結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)包括輸入層、隱層（多層）、輸出層組成的多層網(wǎng)絡(luò)，只有相鄰層節(jié)點之間有連接，同一層以及跨層節(jié)點之間相互無連接，每一層可以看作是一個logistic回歸模型###采用逐層訓(xùn)練機制。采用該機制的原因在于如果采用BP機制，對于一個deepnetwork（7層以上），殘差傳播到最前面的層將變得很小，出現(xiàn)所謂的gradientdiffusion（梯度擴散）以下屬于人工智能法律措施的是（）

答案:標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)###隱私和數(shù)據(jù)保護###知識產(chǎn)權(quán)###算法決策下列關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征說法正確的有（）

答案:神經(jīng)元之間的聯(lián)接強度是可以隨訓(xùn)練改變的###信號可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的###一個神經(jīng)元接受的信號的累積效果決定該神經(jīng)元的狀態(tài)###神經(jīng)元之間的聯(lián)接強度決定信號傳遞的強弱以下有關(guān)人工智能在醫(yī)療事業(yè)的應(yīng)用說法正確的是（）

答案:智能微型檢測機器人可以配合外接無線通信設(shè)備，實現(xiàn)遠程診療###智能藥瓶能夠自動提示服藥時間，醫(yī)生也可以根據(jù)病人情況，遠程控制服藥量###手術(shù)輔助機器人可幫助外科醫(yī)生更加精確的進行外科手術(shù)，避免醫(yī)療事故的發(fā)生###移動醫(yī)護能夠輕松地讓醫(yī)護人員能夠在患者床邊實時獲取和記錄針對該患者的病歷信息和診療醫(yī)護信息遷移學(xué)習(xí)常用方法有（）

答案:基于樣本的遷移學(xué)習(xí)###基于模型的遷移學(xué)習(xí)###基于特征的遷移學(xué)習(xí)###基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)以下推理中產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理包括（）

答案:雙向推理###逆向推理###正向推理機器人發(fā)展經(jīng)歷了哪幾代（）

答案:智能機器人###程序控制機器人###自適應(yīng)機器人深度學(xué)習(xí)中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般不采用BP算法的原因是：（）

答案:收斂易至局部最小，由于是采用隨機值初始化，當(dāng)初值是遠離最優(yōu)區(qū)域時易導(dǎo)致這一情況###BP算法需要有標(biāo)簽數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，但大部分數(shù)據(jù)是無標(biāo)簽的###在反饋調(diào)整時，梯度越來越稀疏，從頂層越往下，誤差校正信號越來越小以下有關(guān)工業(yè)機器人的說法正確的是（）

答案:工業(yè)機器人與人相比，可以有更快的運動速度，可以搬更重的東西，而且定位精度相當(dāng)高###用途廣，機器人只要根據(jù)工作任務(wù)要求配備合適的自由度，完全可以勝任絕大多數(shù)的操作工作###從長遠來看，工業(yè)機器人運行成本比較低，單件產(chǎn)品的投入產(chǎn)出比大，具有較好的經(jīng)濟效益###工業(yè)機器人能夠代替人在惡劣環(huán)境條件下工作中發(fā)揮重大作用下列選項中屬于知識表示方法的是（）

答案:謂詞邏輯法###語義網(wǎng)絡(luò)法###狀態(tài)空間法如果問題存在最優(yōu)解，則下面的幾種搜索算法中，（）必然可以得到該最優(yōu)解。

答案:啟發(fā)式搜索關(guān)于人造神經(jīng)元以下說法不正確的是（）

答案:若電阻高、突觸聯(lián)系會很強；若電阻低、突觸聯(lián)系會較弱傳統(tǒng)的博弈理論在計算機圍棋博弈中遇到了明顯的困難不包括（）

答案:計算機不能完全理解傳統(tǒng)的博弈理論規(guī)則下列選項中哪一個是正確的計算機視覺技術(shù)流程（）

答案:圖像采集->目標(biāo)提取->目標(biāo)識別->目標(biāo)分析演繹推理的三段論式不包括（）

答案:推理歸納推理是（）的推理

答案:從個別到一般關(guān)于腦機接口，以下說法不正確的是（）

答案:腦機接口是大腦與計算機間通過腦電信號建立起的一種通訊接口行為主義的主要思想是不僅利用機器模擬智能表現(xiàn)出的行為，使機器表現(xiàn)出與動物或人類似甚至一樣的行為，還更注重關(guān)注智能產(chǎn)生的原因。（）

答案:錯深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是通過構(gòu)建多隱層的模型和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)（可為無標(biāo)簽數(shù)據(jù)），來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性。“深度模型”是手段，“特征學(xué)習(xí)”是目的。（）

答案:對從工具理性的角度看，人工智能是一種新形態(tài)的理性工具。（）

答案:對數(shù)字物流解決方案為物流相關(guān)企業(yè)提供語音、數(shù)據(jù)與多媒體應(yīng)用相結(jié)合的“一站式”綜合智能信息化服務(wù)。（）

答案:對學(xué)習(xí)的目的是調(diào)整權(quán)值，以使網(wǎng)絡(luò)對任何的輸入都能得到期望的輸出。理想的情況是輸入和輸出一致，這樣，學(xué)習(xí)后的模型再用于處理數(shù)據(jù)時就可以得到比沒有學(xué)習(xí)的模型相對更加精確的結(jié)果。（）

答案:對圖像識別、語音識別是人工智能目前應(yīng)用最廣泛的兩個領(lǐng)域。圖像識別領(lǐng)域面臨的用戶隱私保護和種族歧視等問題日益突出。（）

答案:對現(xiàn)代認知科學(xué)認為理性不是根植于人類大腦和身體的。（）

答案:錯人的認知過程屬于符號操作過程。（）

答案:錯理解大腦包括兩個層面：宏觀和微觀。（）

答案:錯人工智能目前模擬的主要是外顯智能和理性智能部分。而情感、心理、精神等高級內(nèi)隱智能還遠沒有實現(xiàn)。（）

答案:對基本的運算符有非（?）、與（∧）、或（∨）、異或（⊕）、蘊涵（→）。若P、Q的邏輯值分別為T、F，則進行邏輯運算P⊕Q后的結(jié)果是F。（）

答案:錯感知器作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)模型其獨特的意義是：（）

答案:正是因為不能解決非線性分類問題的缺陷，啟發(fā)了后來的各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型###人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于解決線性分類問題的開創(chuàng)性工作###由于其簡單易理解，作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的入門模型是恰如其分理解大腦包括哪幾個層面：（）

答案:微觀###宏觀###介觀下述（）是人工智能中常用的知識格式化表示方法。

答案:狀態(tài)空間表示法###框架表示法###語義網(wǎng)絡(luò)表示法下列哪幾種屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)：（）

答案:LASSO回歸###邏輯回歸###支持向量機類腦計算的主要方法有（）

答案:基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)模擬人腦智能###基于已知腦功能模型設(shè)計仿腦模型###利用新型電子元件憶阻器模擬生物神經(jīng)元###基于腦科學(xué)大數(shù)據(jù)開發(fā)虛擬人工大腦###研發(fā)基于生物神經(jīng)元原理的神經(jīng)形態(tài)模型至今由人工智能機器制造的藝術(shù)領(lǐng)域有：（）

答案:美術(shù)###文學(xué)###影視創(chuàng)作###音樂進化由出現(xiàn)的先后順序進行排列正確的是：（）

答案:生命進化、人類進化、大腦進化、機器進化下列運算規(guī)律錯誤的是：（）

答案:吸收運算中，A∨(A∧B)=A，A∧(A∨B)=B不屬于A*算法的缺點的選項為：（）

答案:難以求解出狀態(tài)空間搜索的最短路徑下列哪一方法不屬于智能問答方法分類（）

答案:基于知識推理的方法下列不屬于模式的直觀特性為：（）

答案:可推測性下列有關(guān)監(jiān)督學(xué)習(xí)分類方法的說法錯誤的是（）

答案:KNN最近鄰法中，在分類時較大的K值能夠減小噪聲的影響，使類別之間的界限變得清晰以下關(guān)于工業(yè)機器人說法不正確的是（）

答案:無論科技如何發(fā)達，工業(yè)機器人都取代不了人類的某項生產(chǎn)活動感知機的本質(zhì)是一種適合用于將某些數(shù)據(jù)分為兩種類型的線性分類模型。它輸入的是實例的類別，輸出則是實例的特征向量。（

）

答案:錯數(shù)據(jù)一般可分為模擬數(shù)據(jù)和數(shù)字數(shù)據(jù)兩大類。（）

答案:對自然語言理解應(yīng)用有：機器翻譯或機器輔助翻譯、文本理解、文本生成、自然語言接口等。（）

答案:對模糊命題指帶有模糊性的陳述句，模糊命題的真值不是絕對的“真”或“假”，而反映其隸屬于“真”的程度。模糊命題可分為性質(zhì)命題和關(guān)系命題兩種。（）

答案:對Takagi－Sugeno模糊推理法：笛卡爾積(取小)求得。（）

答案:錯損失函數(shù)的作用是用來估算模型的預(yù)測值與實際值的差距的函數(shù)，是一個非負的實數(shù)值函數(shù)，值越大，反應(yīng)該網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)擬合性能越好。（）

答案:錯深度學(xué)習(xí)是一種基于無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)和特征層次結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)方法。（）

答案:對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)模型之一，也是最重要的模型。其中，深度的意思是指隱藏層非常多。（）

答案:對對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法正確的有：（）

答案:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前面的各層是將圖像的低維特征映射到抽象特征空間，全連接層則將抽象特征映射到樣本標(biāo)記空間中###卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有天然的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值共享和網(wǎng)絡(luò)局部稀疏性連接的特性###卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層的目的是降低特征圖的維度，進而降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量，減少過擬合###卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等任務(wù)中有著廣泛的應(yīng)用下列關(guān)于人工智能概念的正確表述（）

答案:人工智能是為了開發(fā)一類計算機使之能夠完成通常由人類所能做的事###人工智能是通過機器或軟件展現(xiàn)的智能###人工智能是研究和構(gòu)建在給定環(huán)境下表現(xiàn)良好的智能體程序以下與動物導(dǎo)航有關(guān)的細胞有：（）

答案:位置細胞###方向細胞###速度細胞###頭部方向細胞下列關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的說法中，錯誤的有（）

答案:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層一般包含包含卷積層、池化層和全連接層3類常見構(gòu)筑下列關(guān)于知識圖譜的說法中，錯誤的是（）

答案:知識圖譜的邊可以是實體或者屬性值狀態(tài)空間法三要點不包括：（）

答案:算法有監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心是聚類，無監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心是分類。獨立分布數(shù)據(jù)更適合有監(jiān)督學(xué)習(xí)，非獨立數(shù)據(jù)更適合無監(jiān)督學(xué)習(xí)。（）

答案:錯如果搜索是經(jīng)接近起始節(jié)點的程序來依次擴展節(jié)點，這種搜索叫深度搜索。（）

答案:錯抽象層面越高，存在的可能猜測就越少，就越利于分類。（）

答案:對生命的共同的基本目標(biāo)就是：生存和繁衍。（）

答案:對知識圖譜利用符號知識發(fā)展可解釋人工智能，現(xiàn)階段深度學(xué)習(xí)已融合知識圖譜，故深度學(xué)習(xí)在現(xiàn)階段是可解釋的人工智能。（）

答案:錯屬于深度學(xué)習(xí)與淺層學(xué)習(xí)區(qū)別的是：（）

答案:利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)的豐富內(nèi)在信息###分類或預(yù)測更加容易###明確突出了特征學(xué)習(xí)的重要性###強調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度下列關(guān)于BP網(wǎng)絡(luò)說法正確的有（

）

答案:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法最核心的三部分是權(quán)值調(diào)整、輸出層連接權(quán)調(diào)整、隱層連接權(quán)調(diào)整###基本BP算法包括信號的前向傳播和誤差的反向傳播兩個過程###傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)一般都選用二級網(wǎng)絡(luò)以下有關(guān)環(huán)境建模常用方法說法錯誤的是（）

答案:自由空間法比較靈活，隨著環(huán)境中物體的復(fù)雜度的增加，計算效率始終保持不變###Voronoi圖法使得路徑較遠地遠離障礙物，安全性比較高，計算較復(fù)雜，能夠選擇最優(yōu)路徑下列關(guān)于SLAM的說法中正確的有（）

答案:建圖是解決機器人周圍有什么環(huán)境信息的問題###視覺SLAM主要是以相機作為傳感器的SLAM技術(shù)###SLAM指的是同時定位與地圖構(gòu)建###激光SLAM主要是以激光雷達作為傳感器的SLASM技術(shù)下列選項中混合智能應(yīng)用與其技術(shù)對應(yīng)正確的是（）

答案:“意識”駕駛汽車——腦機接口混合智能###意識操控機器人——腦機接口混合智能###外骨骼機器人——外骨骼混合智能為了解決如何模擬人類的感性思維，例如視覺理解、直覺思維、悟性等，研究者找到一個重要的信息處理的機制是（）

答案:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下面關(guān)于機器人視覺系統(tǒng)的說法中，錯誤的是（）

答案:機器人視覺系統(tǒng)從功能上主要包括數(shù)字圖像的獲取、圖像的預(yù)處理、特征提取三部分下列功能解釋正確的是（）

答案:枕葉--視覺信息的整合等人造神經(jīng)元與人工神經(jīng)元是相同的。（）

答案:錯一個神經(jīng)元接受的信號的累積效果決定該神經(jīng)元的狀態(tài)。（）

答案:對深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是：通過構(gòu)建多隱層的模型和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)（可為無標(biāo)簽數(shù)據(jù)），來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性。（）

答案:對語音數(shù)字化技術(shù)分為兩大類，第一類方法是盡可能遵循波形的前提下，將模擬波形進行數(shù)字化編碼；第二類方法是模擬波形進行一定處理，但僅對語音和收聽過程中能夠聽到的語音進行編碼。（）

答案:對模糊命題是指帶有模糊性的陳述句，其模糊命題的真值是絕對的“真”或“假”。（）

答案:錯以下是進行遷移學(xué)習(xí)的原因的是（）

答案:普適化模型與個性化需求之間的矛盾###大數(shù)據(jù)與弱計算之間的矛盾###大數(shù)據(jù)與少標(biāo)注之間的矛盾###特定應(yīng)用的需求以下屬于盲目搜索策略的是（）

答案:有界深度優(yōu)先搜索###深度優(yōu)先搜索###廣度優(yōu)先搜索下列選項中，屬于自然語言的有（）

答案:書面語###旗語###手語SLAM按照傳感器的類型可以分為（）

答案:視覺SLAM和激光SLAM下列選項說法錯誤的是：（）

答案:邊界細胞不會因環(huán)境改變而不同，像是地圖中的經(jīng)緯線一樣的空間度量，是內(nèi)部參考系基于樣本的遷移學(xué)習(xí)方法優(yōu)點：是方法簡單，實現(xiàn)容易。缺點：在于權(quán)重的選擇與相似度的度量依賴經(jīng)驗，且源域與目標(biāo)域的數(shù)據(jù)分布往往不同。（）

答案:對有監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心是聚類，無監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心是分類。（）

答案:錯光學(xué)系統(tǒng)是機器視覺系統(tǒng)中不可或缺的部分，一個典型的光學(xué)系統(tǒng)只需要光源和相機即可。（）

答案:錯蘊涵的其中一條運算規(guī)律為：若A為假，則不論B為真或假，A→B都為假。（）

答案:錯機器人視覺系統(tǒng)涉及到的圖像處理關(guān)鍵技術(shù)有：（）

答案:圖像識別###運動目標(biāo)檢測與追蹤###圖像分割強化學(xué)習(xí)的難點有（）

答案:狀態(tài)和行為維度高###現(xiàn)有模型限制###狀態(tài)信息誤差大以下有關(guān)機器翻譯的說法錯誤的是（）

答案:目前還不能進行專業(yè)性的翻譯在汽車零部件的檢測過程中，一些特殊部件零部件供應(yīng)商必須保證的工藝要求，而這些尺寸測量如果用人工進行檢測，隨意有利于生產(chǎn)節(jié)拍，但是效率極其低下。因此在實際工業(yè)生產(chǎn)中，一般都采用高精度的視覺測量方案，雖然生產(chǎn)節(jié)拍有所降低，但效率大大提升。（）

答案:錯人工智能寫稿的優(yōu)點頗為明顯，速度遠高于人，數(shù)字出錯概率低，能夠完全替代撰稿人進行撰稿工作。（）

答案:錯兩種典型的用于搜索的狀態(tài)生成方法為：深度優(yōu)先與寬度優(yōu)先。（）

答案:對下面那一種不屬于人類大腦導(dǎo)航細胞（

）。

答案:多極神經(jīng)元細胞世界上第一個神經(jīng)形態(tài)計算芯片是日本本田公司開發(fā)的。

答案:錯類腦智能是一種模擬人腦的神經(jīng)元網(wǎng)路結(jié)構(gòu)發(fā)展而來的新型人工智能技術(shù)，主要利用各種硬件方法實現(xiàn)。

答案:對類腦智能技術(shù)可以采用傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在硬件上實現(xiàn)。

答案:錯下面哪些技術(shù)可以作為研制人工大腦的基礎(chǔ)技術(shù)（

）。

答案:人造神經(jīng)元###人工突觸###憶阻器人工智能倫理是指人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用引發(fā)的倫理問題，關(guān)涉人與人工智能系統(tǒng)、智能機器的倫理關(guān)系。

答案:對自動駕駛汽車的自動駕駛軟件在遇到緊急情況，應(yīng)以保護駕駛員和車內(nèi)人員安全為優(yōu)先選擇。

答案:錯十九世紀(jì)英國著名小說家瑪麗·雪萊于1818年創(chuàng)作出世界上第一部科幻小說《弗蘭肯斯坦》（《科學(xué)怪人》）。小說中人類對待“人造人”的態(tài)度隱含著后世關(guān)于人與人工創(chuàng)造物的倫理關(guān)系。

答案:對數(shù)據(jù)倫理主要體現(xiàn)在以下哪三方面：（

）

答案:信息價值開發(fā)侵犯隱私權(quán)###價格歧視與“大數(shù)據(jù)殺熟”###個人數(shù)據(jù)收集侵犯隱私權(quán)人工智能全球倫理的基本原則是：（

）

答案:可持續(xù)發(fā)展人工智能醫(yī)療八大場景應(yīng)用中，最普遍的場景是人工智能藥物設(shè)計場景。

答案:錯某人工智能技術(shù)人員使用帶有病人姓名的影像資料訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法，只要沒有造成危害，算法是可以使用的。

答案:錯智能醫(yī)療是受到人工智能技術(shù)以及醫(yī)療資源發(fā)展不平衡等多種因素影響而發(fā)展的新興行業(yè)。

答案:對深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前是人工智能醫(yī)療影像分析診斷的核心技術(shù)。

答案:對以下那幾方面不屬于智能醫(yī)療應(yīng)用八大場景：

答案:醫(yī)院管理信息化從學(xué)習(xí)類型看，深度學(xué)習(xí)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。

答案:錯深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是依賴于三個獨特的技術(shù)：局部感知、參數(shù)共享和多層卷積。

答案:對圍棋AlphgGO綜合采用了深度價值人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度策略人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)和蒙特卡洛搜索算法四種方法。

答案:對深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練可以采用傳統(tǒng)的反向傳播算法。

答案:錯深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為圖像識別、語音識別領(lǐng)域的核心算法之一。

答案:錯以下不屬于語義網(wǎng)絡(luò)的組成部分的是（）

答案:槽和值###狀態(tài)和算符###框架和弧線推理按推理過程的思維方向可以劃分為（）

答案:演繹推理###類比推理###歸納推理下列選項中，不屬于計算機視覺需要達到的基本目的的是（）

答案:實現(xiàn)對于三維景物世界的理解，即實現(xiàn)人的視覺系統(tǒng)的某些功能模式所指的不是事物本身,而是從事物獲得的信息,因此模式往往表現(xiàn)為具有時間和空間的分布信息，因此模式可以是虹膜、人臉、指紋的圖像，也可以是某種電信號。（）

答案:對一個智能機床的加工過程中所需要的數(shù)據(jù)包括：（）

答案:加工過程間的檢驗數(shù)據(jù)###加工完畢后的檢驗數(shù)據(jù)###性能評價數(shù)據(jù)###加工過程中傳感器數(shù)據(jù)下述說法是否正確數(shù)字制造一般是采用數(shù)學(xué)化仿真手段，對制造過程中制造裝備、制造系統(tǒng)以及產(chǎn)品性能進行定性描述，使工藝設(shè)計從基于經(jīng)驗的試湊向基于科學(xué)推理轉(zhuǎn)變。（）

答案:錯下述說法是否正確具有人工智能，會有“意識”地尋找、辨別和摧毀要打擊的目標(biāo)是智能武器裝備的共同特點。（）

答案:對下列哪一類不屬于智慧城市一級分類：（）

答案:智慧醫(yī)療下述說法是否正確“智慧城市”是綜合城市發(fā)展規(guī)劃、城市民生管理、城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展等為一體的城市發(fā)展新模式。（）

答案:錯下述說法是否正確機器人在未來有可能歸類為區(qū)別于生命/生物（第一存在）與非生命/生物（第二存在）的“第三存在”，其外在和行為類似于生命體，但并不具有自我意識。（）

答案:對下述說法是否正確如果有國家在未來必須面對先進國家發(fā)動的戰(zhàn)爭，那么要面對“高科技條件下的局部戰(zhàn)爭”以及“具有全新戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)形態(tài)的人工智能戰(zhàn)爭”，這種戰(zhàn)爭的勝利，只能靠天然智能（人的智慧）戰(zhàn)勝人工智能來實現(xiàn)。（）

答案:對下列不屬于two-stage檢測算法的是：（）

答案:YOLO用人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)的服裝設(shè)計風(fēng)格，建立一套自動給服裝線稿添加配色、材質(zhì)紋理的算法，可以在幾秒之內(nèi)生成任意數(shù)量的顏色材質(zhì)搭配方案，幫助服裝設(shè)計師更好更快的抓住潮流趨勢。（）

答案:對下列哪個選項不屬于進行遷移學(xué)習(xí)的原因：（）

答案:大數(shù)據(jù)與強計算之間的矛盾直接策略的RL直接優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，對策略進行參數(shù)化表示，與值函數(shù)相比，策略化參數(shù)的方法更簡單，更容易收斂。（）

答案:對下列對強化學(xué)習(xí)特點說法錯誤的是：（）

答案:反饋及時迅速樸素貝葉斯的一個有趣的特征是，它適用于非常大的數(shù)據(jù)集。（）

答案:錯人工智能技術(shù)解決了傳統(tǒng)機器博弈理論的困難？（）

答案:高層次的圍棋知識也很難歸納###圍棋具有巨大的搜索空間###盤面評估與博弈樹搜索緊密相關(guān)隨著人工智能的技術(shù)不斷地發(fā)展，現(xiàn)如今機器也可以創(chuàng)造出令人驚嘆的藝術(shù)畫作，但暫時沒能寫出完整的小說。（）

答案:錯支持向量機是最受歡迎、討論最為廣泛的機器學(xué)習(xí)分類方法之一。這種方法適用于高維空間（特征向量中有許多特征），并且可以有效地用于小型數(shù)據(jù)集。（）

答案:對對于深度學(xué)習(xí)說法正確的是：（）

答案:通過構(gòu)建多隱層的模型和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測的準(zhǔn)確性###強調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度，通常有5-10多層的隱層節(jié)點###“深度模型”是手段，“特征學(xué)習(xí)”是目的###與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)的豐富內(nèi)在信息以下關(guān)于機器翻譯，說法不正確的是（）

答案:世界上有70%以上的網(wǎng)站都是用英文編寫的,而只有2%左右的網(wǎng)站是由漢語編寫而成的下面關(guān)于感知機的說法中，錯誤的是（）

答案:感知機可以對異或問題進行求解根據(jù)環(huán)境的所有信息是否可訪問，路徑規(guī)劃可以分為兩類：全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。其中，全局路徑規(guī)劃的機器人在啟動前即已知道當(dāng)前環(huán)境的所有信息，而局部路徑規(guī)劃，則基本不知道環(huán)境信息。（）

答案:對下列屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本特征的是：（）

答案:神經(jīng)元及其聯(lián)接###神經(jīng)元之間的聯(lián)接強度決定信號傳遞的強弱###神經(jīng)元之間的聯(lián)接強度是可以隨訓(xùn)練改變的###信號可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的下面選項中，不屬于環(huán)境建模常用方法的是（）

答案:人工勢場法記憶包括存儲，提取和使用三個階段。（）

答案:錯以下關(guān)于人工智能和機器智能說法正確的是（）

答案:從人與機器的智能產(chǎn)生機制角度看，機器依托非自然的機制可以產(chǎn)生不同于人類的智能甚至智慧###人工智能的依附載體是機器，就像人和動物有一個身體一樣，機器就是人工智能的“身體”有“身體”的機器會像人或動物一樣有感知、認知、語言、行為等多樣的智能###相對于人或動物的智能而言，機器的智能不是自然進化產(chǎn)生的，而是人工創(chuàng)造的下列選項中屬于強化學(xué)習(xí)特點的有（

）

答案:無需監(jiān)督###通用性及推廣性強###反饋不及時，有延時###數(shù)據(jù)序列化，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間有關(guān)下列搜索方法中屬于盲目搜索的是（）

答案:寬度優(yōu)先搜索###深度優(yōu)先搜索###等代價搜索關(guān)于人工智能的說法正確的有：（）

答案:人工智能是人類理性的具象化、機器化、算法化或者說理性智能工具###人工智能是一種新形態(tài)的理性工具，也就是具有智能的理性工具###這種工具發(fā)展到一定階段會超越人類本身，從體能到智能，最終從身心上改變?nèi)祟惖拇嬖谥悄軉柎鹣到y(tǒng)主要依靠的關(guān)鍵基礎(chǔ)和技術(shù)包括以下哪些選項？（

）

答案:大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和知識###強大的自然語言處理技術(shù)###需要大量的標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練語料關(guān)于搜索與求解，描述正確的是（

）。

答案:搜索是為了達到某一目標(biāo)而多次進行某種操作、運算、推理或計算的過程###所有的智能活動過程，都可以看作或者抽象為一個基于搜索的問題求解###搜索是人在求解問題時不知現(xiàn)成解法的情況下所采取的一種普遍方法###搜索可以看作人類和其他生物所具有的一種元知識腦電的主要應(yīng)用有：（）

答案:推斷人的想法或目的，從而構(gòu)造腦機接口###生物反饋治療###疾病診斷###腦功能研究下面選項中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的英語縮寫與中文名稱相對應(yīng)的有（）

答案:DNN——深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)###CNN——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)###RNN——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)###GAN——生成對抗網(wǎng)絡(luò)對于寬度優(yōu)先搜索方法優(yōu)缺點說法正確的是：（）

答案:時間和空間復(fù)雜度都比較高，搜索效率低###時間需求是一個很大的問題，特別是當(dāng)搜索的深度比較大時，尤為嚴重###目標(biāo)節(jié)點如果存在，會是最小（即最短路徑（當(dāng)單位耗散值時））的節(jié)點###目標(biāo)節(jié)點如果存在，用寬度優(yōu)先搜索算法總可以找到該目標(biāo)節(jié)點BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法最核心的三部分是：（）

答案:輸出層連接權(quán)調(diào)整###權(quán)值調(diào)整###隱層連接權(quán)調(diào)整降維方法：（）

答案:從原始特征中挑選出一些最有代表性的特征來###通過映射和變換把原始特征變?yōu)檩^少的新特征對于卷積網(wǎng)絡(luò)來說，以下說法正確的是：（）

答案:全連接層的作用就是分類，全連接層的每一個節(jié)點都與上一層的所有節(jié)點相連接，將前一層的特征進行進一步組合###卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前面的各層是將圖像的低維特征映射到抽象特征空間，全連接層則將抽象特征映射到樣本標(biāo)記空間中###卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層又稱為下采樣層，該層的目的是降低特征圖的維度，進而降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量，減少過擬合###損失函數(shù)的作用是用來估算模型的預(yù)測值

與實際值

的差距的函數(shù)屬于如今軍隊的作戰(zhàn)力量的選項為：（）

答案:普通武器裝備###人###智能武器裝備深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于（）

答案:目標(biāo)識別###目標(biāo)圖像采集###目標(biāo)提取###目標(biāo)分類戰(zhàn)斗型自動機器人的優(yōu)勢：（）

答案:沒有自我保護的本能###不會變得憤怒或莽撞###不會因恐懼而失控下面關(guān)于人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法中，錯誤的是（）

答案:人腦神經(jīng)系統(tǒng)的基本單元是神經(jīng)元，一般所說的神經(jīng)元是雙極神經(jīng)元，由細胞體、一個軸突和若干樹突組成下面關(guān)于機器學(xué)習(xí)的說法中錯誤的是（）

答案:深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程主要分為兩步：第一步，自上而下的監(jiān)督學(xué)習(xí)；第二步，自頂向下的無監(jiān)督學(xué)習(xí)以下有關(guān)遷移學(xué)習(xí)常用方法的說法錯誤的是（）

答案:基于樣本的遷移學(xué)習(xí)方法簡單，實現(xiàn)容易，因此是目前采用最多的方法下列關(guān)于腦機接口的說法中，錯誤的是（）

答案:腦機接口系統(tǒng)依賴于神經(jīng)系統(tǒng)和肌肉組織的交流下列關(guān)于人類理性與人工智能的說法中，錯誤的有（）

答案:認知理性是人類的高級智能，是強人工智能最終要實現(xiàn)的目標(biāo)能力之一，現(xiàn)階段的人工智能已具備認知理性下列不屬于數(shù)字圖像處理的領(lǐng)域為：（）

答案:生物醫(yī)學(xué)模式的三個直觀特性不包括：（）

答案:一般性工業(yè)革命發(fā)展歷程為（）

答案:機械化生產(chǎn)蒸汽驅(qū)動-批量流水線生產(chǎn)電力驅(qū)動-高自動化柔性生產(chǎn)計算機信息技術(shù)驅(qū)動-智能化工廠智能裝備及信息通信在設(shè)計一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，設(shè)計步驟一般為（）（1）隱層數(shù)及隱層神經(jīng)元數(shù)的確定

（2）初始權(quán)值的設(shè)置（3）訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理（4）后處理過程

答案:（1）（2）（3）（4）以下關(guān)于人造突觸說法不正確的是（）

答案:該種新型人工突觸不但成功地模仿了人腦中的突觸傳遞信號的方式，但是能效不能超過了傳統(tǒng)計算機下列關(guān)于語言的說法中錯誤的有（）

答案:人工語言具有相當(dāng)?shù)牟淮_定性，其主要特征就是模糊性被譽為“人工智能之父”的是：（）

答案:圖靈深度學(xué)習(xí)中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般不采用BP算法的是因為在反饋調(diào)整時，梯度越來越稀疏，從頂層越往下，誤差校正信號越來越大。（）

答案:錯支持向量機屬于廣義線性分類器，只能進行進行線性分類。（）

答案:錯機器視覺系統(tǒng)是指通過圖像攝取裝置將被攝取的目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和寬度、顏色等信息，轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，抽取目標(biāo)的特征，根據(jù)判別結(jié)果控制現(xiàn)場的設(shè)備動作或者進行質(zhì)量檢測。（）

答案:對與人類最大的區(qū)別在于心靈、意識、精神、情感等這些要素，機器智能目前雖已具備但還沒完善，不過其強大的數(shù)據(jù)處理能力以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的各種創(chuàng)造、設(shè)計、決策能力也超越了人類。（）

答案:錯科學(xué)樂觀主義的基礎(chǔ)是樂觀感性主義哲學(xué)，核心是知識論、認識論。（）

答案:錯人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算。（）

答案:對學(xué)習(xí)的基本思想是神經(jīng)單元之間連接權(quán)的變化正比于輸出單元期望輸出與實際的輸出之差。（）

答案:對傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)一般都選用二級網(wǎng)絡(luò)。結(jié)點的激勵函數(shù)要求是可積的。（）

答案:錯理性不具有離身性心智。理性的形成主要依賴人們?nèi)祟惿眢w的獨特性、大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及人們在世界上的日常具體活動。（）

答案:對一般來講，模式具有三個直觀特性:可觀察性、可區(qū)分性和相似性。（）

答案:對智能機器和機器人所引發(fā)的倫理道德問題與人類的道德觀念可能相悖，因此我們應(yīng)該停止發(fā)展智能機器。（）

答案:錯計算機視覺要達到的基本目的包括:距離，運動參數(shù)，目標(biāo)體積。（）

答案:錯發(fā)展人工智能的目的是實現(xiàn)類腦智能技術(shù)，最終實現(xiàn)強人工智能，即擁有像人一樣甚至超越人的智能的機器。未來需要一種自下而上、自上而下相結(jié)合，并將微觀與宏觀、整體與局部、系統(tǒng)與子系統(tǒng)互相結(jié)合起來的方法，才可能設(shè)計和實現(xiàn)人工大腦。（）

答案:對憶阻器被認為是繼電阻器、電容器、電感器之后的第四個無源電子元件。因其電阻阻值可以根據(jù)流經(jīng)電流的大小和方向而改變，故可被用來模擬神經(jīng)元突觸的可塑性。（）

答案:對下列關(guān)于類腦計算發(fā)展層次說法錯誤的是（）

答案:脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大腦可塑性機制、腦圖譜等屬于基礎(chǔ)理論層現(xiàn)階段人工大腦的主要思想是利用軟件技術(shù)從軟件層面上模擬人腦，從而實現(xiàn)利用已有的硬件技術(shù)來模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（）

答案:錯利用類腦計算實現(xiàn)類腦智能的基本思想是：模擬生物神經(jīng)元的功能以實現(xiàn)類腦計算，該方法將有助于一定程度上克服馮·洛伊曼體系構(gòu)架在實現(xiàn)類人智能方面的固有缺陷。（）

答案:對人腦的功能或許可以說一臺計算機，但在進行智能活動時，相較于計算機，人類的行為具有主觀意向性，這是目前所有計算機都無法做到的。（）

答案:對人腦是自然進化的生成性系統(tǒng)，是從無到有自動生成的。現(xiàn)代計算機硬件是構(gòu)成性系統(tǒng)，它具有可塑性，因為現(xiàn)代計算機硬件可以進行替換。（）

答案:錯人工大腦屬于類腦計算發(fā)展層次中的產(chǎn)品層次，是利用類腦芯片等硬件制造出來的。（）

答案:錯人造神經(jīng)元與人工神經(jīng)元并無區(qū)別，都是用來模擬人腦的器件。（）

答案:錯下列說法不正確的是：（）

答案:醫(yī)療機器人有助于降低醫(yī)生的工作強度，提高工作效率，而且可以徹底取代醫(yī)生機器翻譯屬于下列哪個領(lǐng)域的應(yīng)用？（）

答案:自然語言系統(tǒng)自然語言理解是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域，下面列舉中的（）不是它要實現(xiàn)的目標(biāo)。

答案:欣賞音樂所有生物的腦部都可以分為前腦、中腦和后腦三個原始部位。具體而言，人類大腦是由腦干、小腦、大腦（前腦）組成。（）

答案:對認知是人腦對接受外界輸入的信息進行加工處理并轉(zhuǎn)換成內(nèi)在的心理活動，進而支配人的行為的過程，是人的最基本的心理過程。（）

答案:對大腦神經(jīng)系統(tǒng)主要組成部分是大腦皮層和灰質(zhì)層，大腦皮層和灰質(zhì)層都很薄，但大腦皮層表面無溝回，灰質(zhì)層表面有溝回。（）

答案:錯人體神經(jīng)系統(tǒng)可以分為中樞神經(jīng)系統(tǒng)和周圍神經(jīng)系統(tǒng)。其中，中樞神經(jīng)系統(tǒng)由腦和脊髓組成，是人體神經(jīng)系統(tǒng)中最主體的部分。（）

答案:對大腦內(nèi)的神經(jīng)連接是雜亂無章的。（）

答案:錯思維的本質(zhì)是人腦有意識的對客體的反映，這個過程構(gòu)成了人類認識的高級階段。思維以感覺作為自己唯一的源泉，但是它超越了直接感性認識的界限，達到理性認識或理性認識的過程。（）

答案:對神經(jīng)元是神經(jīng)系統(tǒng)最基本的結(jié)構(gòu)和功能單位，分為細胞體和突起兩部分。細胞體由細胞核、細胞膜、細胞質(zhì)組成；突起有樹突和軸突兩種。（）

答案:對謝列關(guān)于感知和注意說法正確的有（）

答案:注意網(wǎng)絡(luò)分為三個子系統(tǒng)：前注意心態(tài)、后注意心態(tài)和警覺系統(tǒng)###注意是心理活動或意識在某一時刻所處狀態(tài)，表現(xiàn)為對一定對象的指向與集中###感知是客觀世界直接作用于人的感覺器官而產(chǎn)生的理性來自身體，而非超越身體。（）

答案:對科學(xué)研究能夠逐步理解如何從大腦的結(jié)構(gòu)和機制上產(chǎn)生知覺、記憶和行為的意識表現(xiàn)，這些所謂“簡單問題”的科學(xué)研究，都無法越過物質(zhì)與精神的藩籬，解決身心關(guān)系的“困難問題”，證明主觀意識如何從物質(zhì)基礎(chǔ)上涌現(xiàn)出來。

（）

答案:對人工智能使人類改造自然、適應(yīng)自然的各類技術(shù)發(fā)展到最高階段，智能技術(shù)使得工具變得有智能，促使技術(shù)在以指數(shù)級增長速度加速進化（加速回報定律）。（）

答案:對現(xiàn)代認知科學(xué)強調(diào)心智親身性，也就是心智與身體是分離的，人的經(jīng)驗、認識都來自身體內(nèi)部與環(huán)境的相互作用。（）

答案:錯生命起源于什么時候？（）

答案:45-35億年之間聯(lián)結(jié)主義認為人的思維基元是符號，而不是神經(jīng)元；人的認知過程是符號操作而不是權(quán)值的自組織過程。（）

答案:錯下列哪個選項不屬于人類理性：（）

答案:知識理性人類歷史上第一個人工神經(jīng)元模型為MP模型，由赫布提出。（）

答案:錯傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域?qū)⑷斯ぶ悄軇澐譃閺娙斯ぶ悄芘c弱人工智能兩大類。所謂強人工智能指的就是達到人類智能水平的技術(shù)或機器，否則都屬于弱人工智能技術(shù)。（）

答案:對目前，智能的定義已經(jīng)明確，其定義為：智能是個體能夠主動適應(yīng)環(huán)境或針對問題，獲取信息并提煉和運用知識，理解和認識世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行動，解決問題并達到目標(biāo)的綜合能力。（）

答案:錯下列關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法中正確的有（）

答案:大數(shù)據(jù)具有多樣、高速的特征###“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)###“大數(shù)據(jù)時代”已經(jīng)來臨下列關(guān)于智能說法錯誤的是（）

答案:細菌不具有智能下列關(guān)于數(shù)據(jù)說法錯誤的是（）

答案:我們通常所說的數(shù)據(jù)即能夠直接作為計算機輸入的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)類腦計算主要方法：（）

答案:研發(fā)基于生物神經(jīng)元原理的神經(jīng)形態(tài)模型###基于已知腦功能模型設(shè)計仿腦模型###利用新型電子元件憶阻器模擬生物神經(jīng)元###基于腦科學(xué)大數(shù)據(jù)開發(fā)虛擬人工大腦人類理性還是有許多對于人類和人工智能都非常有意義的作用，主要包括：（）

答案:認知理性###方法理性###價值理性屬于額葉的功能有：（）

答案:判斷、計劃和作決策###軀體運動、語言、高級思維下列選項中屬于遷移學(xué)習(xí)的常用方法的有（）

答案:基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)###基于模型的遷移學(xué)習(xí)###基于樣本的遷移學(xué)習(xí)###基于特征的遷移學(xué)習(xí)屬于機器視覺系統(tǒng)的部分有：（）

答案:執(zhí)行機構(gòu)###人機界面###光學(xué)系統(tǒng)下列哪些能夠正確描述監(jiān)督學(xué)習(xí)vs無監(jiān)督學(xué)習(xí)：（）

答案:分類同時定性vs先聚類后定性###獨立vs非獨立###分類vs聚類###有標(biāo)簽vs無標(biāo)簽下面關(guān)于機器視覺系統(tǒng)的說法中，正確的有（）

答案:機器視覺系統(tǒng)主要包括光學(xué)系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)、執(zhí)行機構(gòu)及人機界面四部分###開發(fā)穩(wěn)定可靠的圖象處理軟件是視覺檢測的核心任務(wù)神經(jīng)元的兩個主要原理是（）

答案:連接的特異性###功能性兩極性實現(xiàn)生物學(xué)的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的自我涌現(xiàn)中，下列那些是主要的網(wǎng)格細胞生成模型（）

答案:振蕩干擾模型###持續(xù)吸引子網(wǎng)絡(luò)（CAN）下列選項中，屬于外骨骼機器人技術(shù)的核心部分的有（）

答案:構(gòu)造材料###能量源###生物機械學(xué)###控制與驅(qū)動強化學(xué)習(xí)的方法主要有（）

答案:深度強化學(xué)習(xí)（DRL)###逆強化學(xué)習(xí)（InverseRL）###基于策略的強化學(xué)習(xí)（Policy-basedRL)###基于價值的強化學(xué)習(xí)（Value-basedRL)下列屬于狀態(tài)空間法要點的有：（）

答案:狀態(tài)###狀態(tài)空間方法###算符下面關(guān)于機器學(xué)習(xí)的說法中，正確的有（

）

答案:監(jiān)督學(xué)習(xí)的監(jiān)督體現(xiàn)在所有機器要處理的數(shù)據(jù)實現(xiàn)都要由人為定義好相應(yīng)的類別，再對分類算法進行訓(xùn)練，最后得到可以使用的分類器###按照不同的學(xué)習(xí)理論劃分，機器學(xué)習(xí)模型可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強化學(xué)習(xí)等不同類型###有監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集有標(biāo)簽，無監(jiān)督相比于有監(jiān)督，沒有訓(xùn)練過程，而是直接拿數(shù)據(jù)進行建模分析自然語言“理解”的準(zhǔn)則：給計算機輸入一段自然語言文本，如果計算機能（）

答案:釋義###問答###翻譯###文摘生成以下屬于智慧城市總體框架的是（）

答案:智能綜合安防###智慧社區(qū)###智能巡檢下列有關(guān)監(jiān)督學(xué)習(xí)分類方法的說法正確的是（）

答案:決策樹學(xué)習(xí)的目的是處理未見示例能力強的決策樹###樸素貝葉斯是一種允許以簡單直接的方式構(gòu)建分類器的方法###支持向量機的方法適用于高維空間，并且可以有效地用于小型數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)的區(qū)別有哪些（）

答案:深度學(xué)習(xí)部分有有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)之分，強化學(xué)習(xí)無此分類###深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本是有標(biāo)簽的，而強化學(xué)習(xí)沒有###深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程是靜態(tài)的，而強化學(xué)習(xí)是動態(tài)的###深度學(xué)習(xí)解決的更多是感知問題，強化學(xué)習(xí)解決的主要是決策問題下列屬于注意網(wǎng)絡(luò)三個子系統(tǒng)的是（）

答案:前注意心態(tài)###后注意心態(tài)###警覺系統(tǒng)數(shù)據(jù)按產(chǎn)生主題方式分類屬于次外層的數(shù)據(jù)有：（）

答案:社交媒體###電子商務(wù)在線交易下面選項說法錯誤的是（）

答案:大數(shù)據(jù)屬于批量式分析下列哪個說法是錯誤的（）

答案:機器人方向和位置的分離表示方式不適合在大型的、不明確的環(huán)境中進行映射和導(dǎo)航，目前該位姿分離問題尚未得到解決不屬于感知機的意義的是：（）

答案:首個能夠解決異或的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生物相關(guān)的類腦導(dǎo)航細胞主要有哪五種（）①頭部方向細胞②速度細胞③邊界細胞④網(wǎng)格細胞⑤位置細胞⑥條紋細胞

答案:①②③④⑤以下哪個不是人工智能的研究領(lǐng)域（）

答案:編譯原理以下不屬于計算機模擬人類交流的過程的是（）

答案:將人發(fā)出的聲音轉(zhuǎn)換成語言智能問答系統(tǒng)主要依靠的關(guān)鍵基礎(chǔ)和技術(shù)不包括以下那個方面（）

答案:專業(yè)的智能算法下列為典型模糊推理方法的是：（）

答案:Takagi－Sugeno模糊推理法不屬于內(nèi)腦計算軟件層技術(shù)或核心算法的是：（）

答案:腦機接口下面選項中，不屬于狀態(tài)空間法三要點的是（）

答案:節(jié)點和弧線或鏈線自然智能中層次由低到高排序正確的是：（）

答案:真菌、植物、動物、人類以下有關(guān)機器人視覺關(guān)鍵技術(shù)的說法錯誤的是（）

答案:基于區(qū)域的分割算法對噪聲具有一定的抗干擾能力，區(qū)域特性的選取也比較簡單下列不屬于語音識別技術(shù)的應(yīng)用為：（）

答案:生物特征識別屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)相同點的是：（）

答案:二者均采用分層結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)包括輸入層、隱層（多層）、輸出層組成的多層網(wǎng)絡(luò)，只有相鄰層節(jié)點之間有連接，每一層可以看作是一個logistic回歸模型下列不屬于強化學(xué)習(xí)難點的是：（）

答案:樣本量過多下列描述內(nèi)容錯誤的是：（）

答案:生物映射系統(tǒng)和概率方法中，兩者所用地圖表示方式相同按照使用不同的方法分類，以下不屬于SLAM分類的是（）

答案:CPBSLAM以下有關(guān)路徑搜索常用方法的說法錯誤的是（）

答案:使用人工勢場法時，目標(biāo)點的周圍任意距離內(nèi)存在部分障礙物時容易造成路徑不可達現(xiàn)象不屬于多級神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的是：（）

答案:神經(jīng)膠質(zhì)細胞人工智能是知識與智力的綜合，其中下列不是智能的特征的是（）

答案:具有自我推理能力深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練上的難度，可以通過“逐層初始化”

來有效克服，逐層初始化可通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)實現(xiàn)的。（）

答案:對第三代機器人“智能機器人”，它不僅具有比第二代機器人更加完善的環(huán)境感知能力，而且還具有邏輯思維、判斷和決策能力，可根據(jù)作業(yè)要求與環(huán)境信息自主地進行工作，在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用。（）

答案:錯感知器模型由輸入層和輸出層兩層構(gòu)成，但它要在特定的前提下進行，不具有一般性。（）

答案:錯現(xiàn)階段人工智能技術(shù)都屬于弱人工智能。（）

答案:對Larsen推理方法與Mamdani方法的推理過程非常相似，不同的是在激勵強度的求取與推理合成時用乘積運算取代了取大運算。（）

答案:錯一個模式識別系統(tǒng)一般由信息獲取、預(yù)處理、特征選擇和提取、分類器設(shè)計、分類決策等幾部分組成。（）

答案:對感知器模型由輸入層、隱藏層和輸出層三層構(gòu)成，其本質(zhì)是一種適合用于將某些數(shù)據(jù)分為兩種類型的線性分類模型，旨在求出將輸入空間中的實例劃分為兩類的分離超平面。（）

答案:錯BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法最核心的三部分是權(quán)值調(diào)整、輸出層連接權(quán)調(diào)整、隱層連接權(quán)調(diào)整。（）

答案:對人造傳入神經(jīng)系統(tǒng)由三大核心組件構(gòu)成：觸覺晶體管、人造神經(jīng)元和突觸感受器。（）

答案:錯類腦芯片技術(shù)分為四種類型:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的神經(jīng)形態(tài)芯片、AISC芯片、視覺處理芯片。（）

答案:錯腦電的主要應(yīng)用包括：推斷人的想法或目的，從而構(gòu)造腦機接口；生物反饋治療；疾病診斷；腦功能研究。（）

答案:對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)三者之間的關(guān)系最準(zhǔn)確的描述是：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的模型基礎(chǔ)。（）

答案:對在實際分類應(yīng)用時，因為特征向量往往維數(shù)較多，標(biāo)簽值的分類，優(yōu)先選擇二分類模型。（）

答案:錯在特征學(xué)習(xí)過程中，特征越多，識別準(zhǔn)確性越高，因此特征越多越好。（）

答案:錯神經(jīng)系統(tǒng)主要由2種細胞組成：分化神經(jīng)元和神經(jīng)膠質(zhì)細胞。兩種細胞的功能差異較大。（）

答案:對數(shù)字圖像處理系統(tǒng)主要由圖像數(shù)字化設(shè)備（如掃描儀、數(shù)碼相機等）、圖像處理計算機（如PC）和圖像輸出設(shè)備（如打印機、繪圖儀等）組成。（）

答案:對“實體-關(guān)系-實體”構(gòu)成的三元組就是知識圖譜的核心，也是組成知識圖譜的基本單位。（）

答案:對主動視覺是指觀察者以確定的或不定的方式運動，或轉(zhuǎn)動眼睛來跟蹤環(huán)境中的目標(biāo)物體，從而感知世界的技術(shù)和方法。（）

答案:對物聯(lián)網(wǎng)是智能醫(yī)療的重要技術(shù)基礎(chǔ)，物聯(lián)網(wǎng)利用傳感器等信息識別技術(shù)，通過有線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備間的互動。（）

答案:錯在機器人SLAM中，機器人導(dǎo)航模式為創(chuàng)建地圖-全局定位-路徑規(guī)劃。（）

答案:對人工智能的倫理問題（）

答案:隱私倫理問題###偏見倫理###責(zé)任倫理問題###人權(quán)倫理問題第一屆機器人倫理大會在哪個國家召開（）

答案:意大利人工智能帶來的倫理問題（）

答案:電子人格###隱私泄露###算法歧視###安全風(fēng)險技術(shù)層面構(gòu)建機器人倫理學(xué)始于（）世紀(jì)。

答案:21人工智能對科技倫理思想的沖擊有哪些（）

答案:對個體情感道德的沖擊###對人本主義的沖擊###對效率原則的沖擊###對安全原則的沖擊機器人倫理學(xué)研究的焦點包括（）

答案:機器人安全問題###機器人社會影響及公眾接受度###機器人道德問題機器人倫理設(shè)計的一個最基本問題（）

答案:機器人安全以下哪一項說法不符合人工智能倫理規(guī)范（）

答案:我們商討制訂機器人道德守則時，重點應(yīng)放在人的身上，不應(yīng)考慮給予機器人權(quán)利你認為人工智能技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用應(yīng)遵守哪些倫理行為規(guī)范（）

答案:財物、名譽和聘用關(guān)系###公平待人###尊重他人和知識產(chǎn)權(quán)###避免傷害他人人工智能倫理學(xué)包括（）

答案:機器人倫理學(xué)###機器倫理學(xué)下列選項中，不屬于智能彈藥的是（）。

答案:戰(zhàn)場機器人人工智能在軍事上的應(yīng)用趨勢包括（）。

答案:武器彈藥智能化###作戰(zhàn)平臺立體化###指揮決策智能化###武器裝備智能化智慧城市總體框架包含運營管理應(yīng)用、民生服務(wù)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)服務(wù)應(yīng)用三方面。（）

答案:對智慧城市的總體框架分為智慧產(chǎn)業(yè)，智慧民生，智慧管理。（）

答案:對智能武器裝備的共同特點是具有人工智能，會有“意識”地尋找、辨別以及摧毀要打擊的目標(biāo)。（）

答案:對智能制造的關(guān)鍵支撐技術(shù)中智能加工裝備有智能機床，智能機器人，增材制造。（）

答案:對人工智能在智能醫(yī)療領(lǐng)域還存在一些問題。（）

答案:對智能制造核心特征包括（）

答案:柔性制造一體化###設(shè)備全面互聯(lián)網(wǎng)化###業(yè)務(wù)協(xié)同可視化###設(shè)備維護預(yù)測化人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，主要方向包括（）。

答案:虛擬助手###藥物研發(fā)###醫(yī)療機器人###健康管理###輔助診療數(shù)字化時代以數(shù)控機床為代表，聯(lián)系電腦后可以按編程操作，適應(yīng)能力強。（）

答案:錯以下哪個不是機器智能設(shè)計的應(yīng)用領(lǐng)域（）

答案:電子游戲設(shè)計機器藝術(shù)是指由人工智能算法生成的藝術(shù)作品。（）

答案:對機器智能設(shè)計是一種完全自主的過程，不需要人類干涉。（）

答案:錯機器智能設(shè)計是指（）

答案:利用機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)設(shè)計智能系統(tǒng)下面哪個不是機器博弈的經(jīng)典模型（）

答案:隨機博弈機器學(xué)習(xí)在機器藝術(shù)創(chuàng)造中起到重要作用的原因是什么（）

答案:所有上述選項當(dāng)多個參與者在機器博弈中達到一個平衡狀態(tài)，被稱為納什均衡。（）

答案:對以下哪個算法常被用于解決機器博弈中的優(yōu)化問題（）

答案:蒙特卡洛樹搜索機器博弈原理是基于博弈樹搜索和靜態(tài)評估的博弈方法（）

答案:對以下哪個不是機器博弈的基本元素（）

答案:時間以下有關(guān)腦機接口應(yīng)用的說法正確的是（）

答案:通過腦機接口技術(shù)，人們可以通過腦電波直接控制無人機###通過腦機接口技術(shù)，人們能夠脫離手動直接用大腦控制來玩游戲###通過腦機接口技術(shù)，癱瘓患者能夠通過思維直接控制輪椅移動###腦機接口技術(shù)能夠幫助人們更好的研究人腦混合智能的特點在于利用計算機模擬人的機器代替人去完成任務(wù)。（）

答案:錯以下有關(guān)混合智能應(yīng)用說法正確的是（）

答案:通過電子紋身，可以測量佩戴者的心率、血壓、皮膚的溫度等關(guān)鍵數(shù)據(jù)###通過混合智能，癱瘓人士能通過意識操控機器人###人造神經(jīng)具有良好的生物兼容性、柔性和高靈敏度，可以探測不同方向的運動，甚至能識別盲文###外骨骼機器人通過各種傳感器與人體協(xié)同運動，有效增強人的體能，輔助殘疾人行走等外骨骼機器人技術(shù)核心部分包括構(gòu)造材料、能量源、控制、驅(qū)動。（）

答案:錯以下有關(guān)混合智能分類對應(yīng)錯誤的是（）

答案:增強型混合智能——功能增強方式以下有關(guān)可穿戴技術(shù)應(yīng)用的說法錯誤的是（）

答案:目前的可穿戴技術(shù)能夠完成對用戶內(nèi)在器官健康的檢測通過腦機接口，人們就可以實現(xiàn)大腦與外界的直接交流，或者直接用思想來操縱外部設(shè)備。（）

答案:對以下有關(guān)外骨骼技術(shù)應(yīng)用錯誤的是（）

答案:外骨骼技術(shù)不能夠幫助癱瘓患者行走外骨骼體制的優(yōu)越性在于支撐、防護兩項功能緊密結(jié)合。（）

答案:錯可穿戴技術(shù)可以無縫融合于用戶的日常生活和活動之中，可以作為未來實現(xiàn)人機混合智能的一種重要技術(shù)。（）

答案:對至今未出現(xiàn)真正具有人類智能的機器人的出現(xiàn)是因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）研究的局限性。下列屬于ANN研究的局限性的有（）

答案:ANN研究帶有濃厚的策略和經(jīng)驗色彩###ANN研究受到腦科學(xué)研究成果的限制###ANN與傳統(tǒng)技術(shù)的接口不成熟###ANN缺少一個完整、成熟的理論體系下列哪些屬于服務(wù)機器應(yīng)用方向劃分（）

答案:個人與家庭服務(wù)機器人###專業(yè)服務(wù)機器人下述說法是否正確Voronoi圖法計算復(fù)雜，路徑長度較可視圖法長，路徑不是最優(yōu)的。而自由空間法隨著環(huán)境中物體的復(fù)雜度的增加，計算效率會逐漸降低。（）

答案:對下列說法是否正確移動機器人能夠根據(jù)一定的性能準(zhǔn)則，從初始狀態(tài)搜索到目標(biāo)狀態(tài)的避開障礙物的最優(yōu)或次最優(yōu)路徑。（）

答案:對下列描述說法錯誤的是：（）

答案:A*算法要找到F值最大的節(jié)點作為新的起始位置若要適用于各種多邊形，應(yīng)當(dāng)應(yīng)用下列哪一種環(huán)境建模方法（）

答案:可視圖法下述說法是否正確目前正在研究的第三代機器人——“智能機器人”，不僅具有比第二代機器人更加完善的環(huán)境感知能力，而且還具有邏輯思維、判斷和決策能力，可根據(jù)作業(yè)要求與環(huán)境信息自主地進行工作。（）

答案:對下列不屬于路徑規(guī)劃中輸入因素的是：（）

答案:障礙物的數(shù)目機器人視覺技術(shù)中圖像分割方法有：（）

答案:基于邊緣的分割算法###基于閾值的分割算法###基于區(qū)域的分割算法下述說法是否正確對于掃地機器人來說，其作業(yè)任務(wù)是清掃房間，它的路徑規(guī)劃屬于完全遍歷路徑規(guī)劃，需滿足兩個指標(biāo)：遍歷性和不重復(fù)性。（）

答案:對由于不同地方不同的文化差異，機器翻譯有時會出現(xiàn)歧義。（）

答案:對自然語言包括人類交流的語言,口語、書面語、手語、旗語等，而人造語言就是在自然語言基礎(chǔ)上改良的自然語言。（）

答案:錯語音識別就是讓機器聽懂你說話。（）

答案:對以下自然語言理論與技術(shù)對應(yīng)錯誤的是（）

答案:格語法、語義基元理論、模型理論——擴展轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)(ATN),CF規(guī)則智能問答系統(tǒng)主要依靠的關(guān)鍵基礎(chǔ)和技術(shù)包括（）

答案:強大的自然語言處理技術(shù)###大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和知識，主要是知識圖譜技術(shù)###大量的標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練語料自動問答是指用戶以自然語言提問的形式提出信息查詢需求，系統(tǒng)依據(jù)對問題的分析，從各種數(shù)據(jù)資源中自動找出準(zhǔn)確的答案。（）

答案:對基于語料庫技術(shù)的工作原理是利用統(tǒng)計學(xué)建立一個包含各種句型的雙語對照語料庫。（）

答案:錯下列有關(guān)語音識別的分類說法錯誤的是（）

答案:連續(xù)單詞識別屬于按識別器的類型進行的分類，以比較多的詞匯為對象，能夠完全識別每個詞問題的基本信息主要有：（）

答案:目標(biāo)檢測函數(shù)：用來確定一個狀態(tài)是不是目標(biāo)###路徑費用函數(shù)：對每條路徑賦予一定費用的函數(shù)###操作符集合：把一個問題從一個狀態(tài)變換為另一個狀態(tài)的動作集合###初始狀態(tài)集合：定義了問題的初始狀態(tài)通過知識圖譜可以查找潛在的金融欺詐問題，主要包括：（）

答案:當(dāng)貸款人失聯(lián)則可以通過知識圖譜查找關(guān)系人，乃至二度、三度關(guān)系人###如果兩個處于不同公司的貸款人登記了相同的公司電話，則有可能存在欺詐###當(dāng)多個互不相干的貸款人同時發(fā)起貸款申請但填寫的單位地址相同則可能存在組團欺詐從數(shù)據(jù)到知識庫中的知識要素包括：（）

答案:實體###概念###關(guān)系搜索策略的評價標(biāo)準(zhǔn)有（）

答案:空間復(fù)雜性###時間復(fù)雜性###完備性###最優(yōu)性寬度優(yōu)先搜索存在時間需求和空間需求兩個問題。（）

答案:對搜索就是找到智能系