緒論單元測(cè)試1【單選題】(5分)人工智能的名字是A.A-ClassIntelligenceB.AirJordenC.AllenLversonD.ArtificialIntelligence第一章測(cè)試1【單選題】(5分)第一個(gè)擊敗人類(lèi)職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的人工智能機(jī)器人是由谷歌公司開(kāi)發(fā)的（）。A.AlphaFunB.AlphaGoodC.AlphaGoD.Alpha2【單選題】(5分)無(wú)需棋譜即可自學(xué)圍棋的人工智能是（）A.AlphaGoLeeB.AlphaGoMasterC.AlphaGoZeroD.AlphaGoFan3【單選題】(5分)世界上第一次正式的AI會(huì)議于（）年召開(kāi)，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語(yǔ)A.1954B.1957C.1955D.19564【單選題】(5分)以下哪些不是人工智能概念的正確表述（）A.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B.人工智能是為了開(kāi)發(fā)一類(lèi)計(jì)算機(jī)使之能夠完成通常由人類(lèi)所能做的事C.人工智能是通過(guò)機(jī)器或軟件展現(xiàn)的智能D.人工智能將其定義為人類(lèi)智能體的研究5【單選題】(5分)下面不屬于人工智能研究基本內(nèi)容的是（）。A.機(jī)器感知B.自動(dòng)化C.機(jī)器思維D.機(jī)器學(xué)習(xí)6【單選題】(5分)人工智能是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的（）的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。A.語(yǔ)言B.智能C.計(jì)算能力D.行為7【單選題】(5分)圖靈測(cè)試的含義是（）A.圖靈測(cè)試是一種用來(lái)混淆的技術(shù)，它希望將正常的（可識(shí)別的）信息轉(zhuǎn)變?yōu)闊o(wú)法識(shí)別的信息。B.不存在圖靈測(cè)試概念C.所謂的圖靈測(cè)試就是指一個(gè)抽象的機(jī)器，它有一條無(wú)限長(zhǎng)的紙帶，紙帶分成了一個(gè)一個(gè)的小方格，每個(gè)方格有不同的顏色。有一個(gè)機(jī)器頭在紙帶上移來(lái)移去。機(jī)器頭有一組內(nèi)部狀態(tài)，還有一些固定的程序。D.圖靈測(cè)試是測(cè)試人在與被測(cè)試者(一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器)隔開(kāi)的情況下，通過(guò)一些裝置（如鍵盤(pán)）向被測(cè)試者隨意提問(wèn)。問(wèn)過(guò)一些問(wèn)題后，如果被測(cè)試者超過(guò)30%的答復(fù)不能使測(cè)試人確認(rèn)出哪個(gè)是人、哪個(gè)是機(jī)器的回答，那么這臺(tái)機(jī)器就通過(guò)了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類(lèi)智能。8【單選題】(5分)下列不屬于人工智能學(xué)派的是（）。A.連接主義B.機(jī)會(huì)主義C.符號(hào)主義D.行為主義9【單選題】(5分)認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人類(lèi)智能一樣逐步進(jìn)化；智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周?chē)h(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來(lái)。這是（）學(xué)派的基本思想。A.符號(hào)主義B.行為主義C.邏輯主義D.連接主義10【單選題】(5分)關(guān)于人工智能研究范式的連接主義，相關(guān)論述不正確的是（）A.連接主義理論認(rèn)為思維基本是神經(jīng)元、人腦不同于電腦，并提出連接主義的大腦工作模式。B.連接主義起源于仿生學(xué)和人腦模型的研究。C.連接主義學(xué)派的代表人物有卡洛克(WarrenS.McCulloch)、皮茨(WalterH.Pitts)、Hopfield、布魯克斯(Brooks)、紐厄爾(Newell)。D.連接主義原理是模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。11【單選題】(5分)人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系論述正確的是（）A.機(jī)器學(xué)習(xí)專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)和技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)以完善自身的性能，但是機(jī)器學(xué)習(xí)能力并非AI系統(tǒng)所必須的。B.人工智能研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法及應(yīng)用，屬于一門(mén)獨(dú)立的技術(shù)學(xué)科。C.深度學(xué)習(xí)方法研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單層感知器學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。D.人工智能是一門(mén)研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能的理論、方法及應(yīng)用的新的交叉學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究鄰域之一，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。12【單選題】(5分)支持向量機(jī)可以看作是具有一層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)是（）A.控制論SB.統(tǒng)計(jì)學(xué)C.生物神經(jīng)學(xué)D.視覺(jué)生理學(xué)13【單選題】(5分)深度學(xué)習(xí)屬于（）A.連接主義B.行為主義C.邏輯主義D.符號(hào)主義14【單選題】(5分)下列不符合符號(hào)主義思想的是（）A.人工智能的核心問(wèn)題是知識(shí)表示、知識(shí)推理B.認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理C.認(rèn)為人的認(rèn)知基元是符號(hào)D.源于數(shù)理邏輯15【單選題】(5分)不屬于自然語(yǔ)言處理的核心環(huán)節(jié)的是（）A.知識(shí)的獲取與表達(dá)B.自然語(yǔ)言理解C.語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別D.自然語(yǔ)言生成16【單選題】(5分)人工智能的近期目標(biāo)在于研究機(jī)器來(lái)（）。A.制造智能機(jī)器B.完全代替人類(lèi)C.模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能D.代替人腦第二章測(cè)試1【單選題】(5分)下列哪一個(gè)是“分類(lèi)”任務(wù)的準(zhǔn)確描述（）。A.發(fā)現(xiàn)每個(gè)空間中輸入的排布B.為每個(gè)項(xiàng)目分配一個(gè)類(lèi)別C.對(duì)每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行排序D.預(yù)測(cè)每個(gè)項(xiàng)目實(shí)際的值2【單選題】(5分)下列對(duì)于分類(lèi)概念描述不正確的是（）A.分類(lèi)的結(jié)果有可能。B.分類(lèi)的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會(huì)一個(gè)分類(lèi)函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)分類(lèi)模型（即我們通常所說(shuō)的分類(lèi)器(Classifier)）。C.分類(lèi)的方法包含決策樹(shù)、邏輯回歸、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法D.分類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一3【單選題】(5分)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，分類(lèi)的目標(biāo)是指（）。A.將具有相似值的對(duì)象聚集B.將具有相似形狀的對(duì)象聚集C.將具有相似名稱的對(duì)象聚集D.將具有相似特征的對(duì)象聚集4【單選題】(5分)兩種以上（不含兩種）的分類(lèi)問(wèn)題被稱為（）。A.歸一化B.二分類(lèi)C.多分類(lèi)D.分類(lèi)器5【單選題】(5分)有關(guān)分類(lèi)器的構(gòu)造和實(shí)施步驟描述的是：（）A.在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類(lèi)模型，生成預(yù)測(cè)結(jié)果；B.在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成分類(lèi)模型；C.根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算必要的評(píng)估指標(biāo)，評(píng)估分類(lèi)模型的性能。D.選定樣本，將所有樣本分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本兩部分；6【單選題】(5分)分類(lèi)器是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)構(gòu)造出一個(gè)模型或者函數(shù)，以將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)映射到給定類(lèi)別，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。常包含以下步驟：①在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類(lèi)器算法，生成分類(lèi)模型。②在測(cè)試樣本上執(zhí)行分類(lèi)模型，生成預(yù)測(cè)結(jié)果。③選定樣本（包含正樣本和負(fù)樣本），將所有樣本分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。④根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算必要的評(píng)估指標(biāo)，評(píng)估分類(lèi)模型的性能。構(gòu)造和實(shí)施分類(lèi)器的正確順序?yàn)椋ǎ〢.②③①④B.①②③④C.③①②④D.④①②③7【單選題】(5分)下列算法中，不能夠?qū)o定樣本進(jìn)行分類(lèi)的是（）。A.決策樹(shù)算法B.梯度下降算法C.邏輯回歸算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8【單選題】(5分)在測(cè)試樣本上執(zhí)行分類(lèi)模型，可以（）。A.區(qū)分負(fù)樣本B.生成分類(lèi)模型C.區(qū)分正樣本D.生成預(yù)測(cè)結(jié)果9【單選題】(5分)SVM是一種典型的（）模型A.二類(lèi)分類(lèi)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.感知機(jī)D.聚類(lèi)10【單選題】(5分)把樣本所屬的類(lèi)型和樣本實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)起來(lái)被稱為()A.分類(lèi)B.測(cè)試C.標(biāo)注D.訓(xùn)練11【單選題】(5分)分類(lèi)器測(cè)試的作用是A.判斷測(cè)試集樣本標(biāo)注是否合適B.檢驗(yàn)分類(lèi)器的效果C.判斷測(cè)試集樣本選擇是否合適D.獲得檢測(cè)目標(biāo)的分類(lèi)12【單選題】(5分)下列敘述中關(guān)于歸一化不正確的是（）A.歸一化后，所有元素和為1B.歸一化后，所有元素值范圍在（0,1）C.歸一化后，所有元素值范圍在[0,1]D.歸一化也被稱為標(biāo)準(zhǔn)化13【單選題】(5分)深度學(xué)習(xí)中，常用的歸一化函數(shù)是（）函數(shù)A.MicroMaxB.SoftMaxC.MicroMinD.SoftMin第三章測(cè)試1【單選題】(5分)有特征，無(wú)標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)是（）A.半監(jiān)督學(xué)習(xí)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)D.監(jiān)督學(xué)習(xí)2【單選題】(5分)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可完成什么任務(wù)（）A.聚類(lèi)B.分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)C.分類(lèi)D.回歸3【單選題】(5分)尋找數(shù)據(jù)之間的相似性并將之劃分組的方法稱為（）A.分類(lèi)B.回歸C.聚類(lèi)D.分組4【單選題】(5分)下列兩個(gè)變量之間的關(guān)系中,哪個(gè)是函數(shù)關(guān)系（）A.學(xué)生的性別和他的英語(yǔ)成績(jī)B.孩子的身高和父親的身高C.正方形的邊長(zhǎng)和面積D.人的工作環(huán)境與健康5【單選題】(5分)從某中學(xué)隨機(jī)選取8名男生，其身高x(cm)和體重y(kg)的線性回歸方程為y=0.849x-85.712，則身高172cm的男學(xué)生，又回歸方程可以預(yù)報(bào)其體重（）。A.約為60.316kgB.小于60.316kgC.為60.316kgD.大于60.316kg6【單選題】(5分)以下不屬于聚類(lèi)算法的是（）。A.K均值算法B.AGNES算法C.DIANA算法D.樸素貝葉斯算法7【單選題】(5分)Z等于Ｘ，則Z與Ｘ之間屬于（）A.完全相關(guān)B.不完全相關(guān)C.完全不相關(guān)D.不相關(guān)8【單選題】(5分)因：經(jīng)常挑食；果：身材矮小。這組因、果之間屬于（）關(guān)系。A.不完全相關(guān)B.完全相關(guān)C.不相關(guān)D.完全不相關(guān)9【單選題】(5分)（）是指根據(jù)“物以類(lèi)聚”原理，將本身沒(méi)有類(lèi)別的樣本聚集成不同的組。A.聚類(lèi)B.分類(lèi)C.回歸D.非監(jiān)督學(xué)習(xí)10【單選題】(5分)現(xiàn)欲分析性別、年齡、身高、飲食習(xí)慣對(duì)于體重的影響，如果這個(gè)體重是屬于實(shí)際的重量，是連續(xù)性的數(shù)據(jù)變量，這時(shí)應(yīng)采用（）；如果將體重分類(lèi)，分成高、中、低這三種體重類(lèi)型作為因變量，則采用（）。A.邏輯回歸邏輯回歸B.線性回歸邏輯回歸C.線性回歸線性回歸D.邏輯回歸線性回歸11【單選題】(5分)有特征，有部分標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)屬于（）。A.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)12【單選題】(5分)下面兩個(gè)兩完全相關(guān)的是（）。A.每天的溫度和季節(jié)B.孩子的身高與父親身高C.長(zhǎng)方形的面積與邊長(zhǎng)D.圓形的面積與直徑13【多選題】(5分)機(jī)器學(xué)習(xí)包括：A.半監(jiān)督學(xué)習(xí)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)14【多選題】(5分)兩個(gè)變量之間的關(guān)系包括：A.不完全相關(guān)B.負(fù)相關(guān)C.不相關(guān)D.完全相關(guān)15【單選題】(5分)下面哪一個(gè)不是聚類(lèi)常用的算法（）。A.AGNES算法B.K均值算法C.SVM算法D.DIANA算法16【單選題】(5分)AGNES算法步驟正確的是（）。

①將每個(gè)樣本特征向量作為一個(gè)初始簇；②根據(jù)兩個(gè)簇中最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)尋找最近的兩個(gè)簇；③重復(fù)以上第二、三步，直到達(dá)到所需要的簇的數(shù)量；④合并兩個(gè)簇，生成新的簇的集合，并重新計(jì)算簇的中心點(diǎn)。A.①②④③B.①④②③C.①②③④D.①④③②17【單選題】(5分)下面屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的是（）A.用戶每讀一篇文章，就給這篇新聞貼上分類(lèi)標(biāo)簽，例如這篇新聞是軍事新聞，下一篇新聞是經(jīng)濟(jì)新聞等；算法通過(guò)這些分類(lèi)標(biāo)簽進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得分類(lèi)模型；再有新的文章過(guò)來(lái)的時(shí)候，算法通過(guò)分類(lèi)模型就可以給新的文章自動(dòng)貼上標(biāo)簽了。B.用戶經(jīng)常閱讀軍事類(lèi)和經(jīng)濟(jì)類(lèi)的文章，算法就把和用戶讀過(guò)的文章相類(lèi)似的文章推薦給你。C.算法先少量給用戶推薦各類(lèi)文章，用戶會(huì)選擇其感興趣的文章閱讀，這就是對(duì)這類(lèi)文章的一種獎(jiǎng)勵(lì)，算法會(huì)根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)情況構(gòu)建用戶可能會(huì)喜歡的文章的“知識(shí)圖”。D.兩個(gè)變量之間的關(guān)系，一個(gè)變量的數(shù)量變化由另一個(gè)變量的數(shù)量變化所惟一確定，則這兩個(gè)變量之間的關(guān)系稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)。第四章測(cè)試1【單選題】(5分)1943年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃爾特.皮茨完成。A.唐納德.赫布B.羅素C.沃倫.麥卡洛克D.明斯基2【單選題】(5分)感知機(jī)屬于（）。A.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3【單選題】(5分)被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“人工智能教父”的是（）。A.辛頓B.魯梅爾哈特C.明斯基D.赫布4【判斷題】(5分)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱前饋網(wǎng)絡(luò)。A.錯(cuò)B.對(duì)5【單選題】(5分)下列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中哪種架構(gòu)有反饋連接（）。A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.感知機(jī)C.都不是D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6【單選題】(5分)對(duì)于自然語(yǔ)言處理問(wèn)題，哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)更適合？（）。A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.多層感知器C.感知器D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7【單選題】(5分)為解決單個(gè)輸出的感知機(jī)無(wú)法解決的異或問(wèn)題，需要用有至少（）個(gè)輸出的感知機(jī)？A.2個(gè)B.5個(gè)C.4個(gè)D.3個(gè)8【單選題】(5分)使用感知機(jī)模型的前提是（）。A.數(shù)據(jù)線性可分B.數(shù)據(jù)樣本少C.數(shù)據(jù)樣本多D.數(shù)據(jù)線性不可分9【多選題】(5分)有關(guān)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說(shuō)法正確的是（）。A.同一層的神經(jīng)元之間沒(méi)有互相連接B.是一種單向多層結(jié)構(gòu)C.神經(jīng)元與前一層及后一層的神經(jīng)元相連D.各神經(jīng)元分層排列10【單選題】(5分)對(duì)于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP（反向傳播）算法的直接作用是（）。A.科學(xué)評(píng)價(jià)訓(xùn)練模型B.加快訓(xùn)練權(quán)值參數(shù)和偏置參數(shù)C.提供訓(xùn)練集、測(cè)試集樣本D.提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征表示精確度11【單選題】(5分)梯度下降算法的正確步驟是什么？（）(a)計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的誤差。(b)迭代跟新，直到找到最佳權(quán)重(c)把輸入傳入網(wǎng)絡(luò)，得到輸出值(d)初始化隨機(jī)權(quán)重和偏差(e)對(duì)每一個(gè)產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元，改變相應(yīng)的（權(quán)重）值以減小誤差A(yù).c,b,a,e,dB.a,b,c,d,eC.d,c,a,e,bD.e,d,c,b,a12【單選題】(5分)感知機(jī)是只含輸入層和輸出層的一種淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)感知機(jī)輸出解決了”異或”問(wèn)題，進(jìn)一步擴(kuò)展到多感知機(jī)輸出，并增加了偏置單元。關(guān)于偏置單元的作用正確的是（）。A.解決異或問(wèn)題B.施加干擾，消除網(wǎng)絡(luò)死循環(huán)，以達(dá)到輸出收斂C.計(jì)算網(wǎng)絡(luò)傳播偏差信息D.屬于一種多層隱含層13【判斷題】(5分)深度學(xué)習(xí)是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬認(rèn)知訓(xùn)練方法，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個(gè)隱含層感知層，也稱作卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，它的研究熱潮興起于本世紀(jì)初期。A.錯(cuò)B.對(duì)14【多選題】(5分)深度學(xué)習(xí)可以具有幾個(gè)隱藏層（）。A.4個(gè)B.3個(gè)C.2個(gè)D.1個(gè)15【單選題】(5分)深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)不包括（）。A.sign函數(shù)B.Sigmoid函數(shù)C.Sin函數(shù)D.ReLU函數(shù)16【判斷題】(5分)深度學(xué)習(xí)是含有一個(gè)隱含層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練過(guò)程加入了激活函數(shù)。A.對(duì)B.錯(cuò)17【單選題】(5分)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，線性模型的表達(dá)能力不夠時(shí)，可引入（）來(lái)添加非線性因素。A.分類(lèi)函數(shù)B.線性函數(shù)C.激活函數(shù)D.偏置單元18【多選題】(5分)下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說(shuō)法正確的是（）。A.高速尋找優(yōu)化解B.非線性C.不如決策樹(shù)穩(wěn)定D.具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性第五章測(cè)試1【單選題】(5分)視網(wǎng)膜上對(duì)弱光敏感的是A.瞳孔B.視神經(jīng)C.視桿細(xì)胞D.視錐細(xì)胞2【單選題】(5分)計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)的圖像是A.模擬圖像B.彩色圖像C.數(shù)字圖像D.黑白圖像3【單選題】(5分)數(shù)字圖像的最小單位是：A.像素B.位C.分辨率D.點(diǎn)4【單選題】(5分)圖像的空間離散化叫做：A.灰度化B.采樣C.量化D.二值化5【單選題】(5分)計(jì)算機(jī)處理圖像時(shí)的三原色是：A.紅、綠、藍(lán)B.藍(lán)、綠、黃C.紅、黃、藍(lán)D.紅、黃、綠6【單選題】(5分)計(jì)算機(jī)顯示器使用的顏色模型是A.YUVB.HSVC.CMYKD.RGB7【單選題】(5分)已知的最古老的照片是由__完成的A.達(dá)芬奇B.WillamH.F.TalbotC.JosephN.NiepceD.RussellA.Kirsch8【單選題】(5分)以下哪個(gè)不是圖像的基本運(yùn)算A.塊運(yùn)算B.代數(shù)運(yùn)算C.點(diǎn)運(yùn)算D.邏輯運(yùn)算9【單選題】(5分)可以將圖中的相應(yīng)區(qū)域進(jìn)行遮蓋的運(yùn)算是A.圖像乘法B.圖像除法C.圖像加法D.圖像減法10【單選題】(5分)以下不屬于圖像增強(qiáng)方法的是A.直方圖均衡B.均值濾波C.偽彩色D.對(duì)比度展寬11【單選題】(5分)常用的圖像分割方法不包括A.基于視覺(jué)觀察的方法B.基于邊緣檢測(cè)的方法C.基于閾值的方法D.基于區(qū)域的方法12【單選題】(5分)圖像壓縮的目的是A.去除圖像中的冗余信息B.減少圖像的信息量C.增加數(shù)據(jù)量D.降低分辨率13【單選題】(5分)關(guān)于圖像梯度，說(shuō)法不正確的是A.邊緣梯度值要比平滑紋理梯度值小B.垂直梯度圖中，水平方向的邊緣會(huì)比較清楚C.相鄰像素之間的差值稱為圖像梯度D.水平梯度圖中豎向的邊緣會(huì)比較清楚14【單選題】(5分)關(guān)于視頻的說(shuō)法不正確的是A.視頻時(shí)離散的B.我們常見(jiàn)的視頻一般是20幀/秒C.視頻是基于“視覺(jué)暫留”現(xiàn)象D.視頻是圖像序列15【單選題】(5分)可以檢測(cè)出圖像中運(yùn)動(dòng)的方向和大小的方法是A.光流法B.差分C.梯度直方圖D.背景差分16【單選題】(5分)CNN的基本結(jié)構(gòu)不包括A.卷積層B.全連接層C.前向池化層D.反向池化層17【單選題】(5分)關(guān)于卷積層的說(shuō)法，的是A.卷積層可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層B.卷積核的尺寸是由人為指定的C.特征圖是為卷積層的最終輸出D.卷積核的參數(shù)值是人為指定的18【單選題】(5分)池化層的作用不包括A.解決卷積計(jì)算量過(guò)大的問(wèn)題B.實(shí)現(xiàn)不同尺度特征的提取C.實(shí)現(xiàn)特征分類(lèi)D.降低特征圖的分辨率19【單選題】(5分)CNN中用來(lái)完成分類(lèi)的是A.全連接層B.卷積層C.池化層D.ReLU函數(shù)第六章測(cè)試1【多選題】(5分)依據(jù)自然語(yǔ)言是處理系統(tǒng)的輸入還是輸出，自然語(yǔ)言處理完成的功能可以劃分為以下兩類(lèi)。A.自然語(yǔ)言表達(dá)B.自然語(yǔ)言理解C.自然語(yǔ)言讀寫(xiě)D.自然語(yǔ)言生成2【多選題】(5分)自然語(yǔ)言處理作為人工智能領(lǐng)域最重要的一個(gè)研究方向，其技術(shù)發(fā)展與人工智能的發(fā)展歷史一樣，主要有以下兩類(lèi)方法。A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于統(tǒng)計(jì)的方法D.基于字典的方法3【單選題】(5分)導(dǎo)航軟件里面郭德綱的聲音是怎么制作的。A.詞典查詢B.語(yǔ)音識(shí)別C.本人錄制D.語(yǔ)音合成4【多選題】(5分)下列技術(shù)屬于自然語(yǔ)言處理范疇的有哪些。A.機(jī)器翻譯B.相似度檢測(cè)C.字典查詢D.摘要抽取5【多選題】(5分)小Q弟弟聰明好學(xué)，下列哪些功能是它能夠完成的。A.網(wǎng)上訂餐