第二屆“強國杯”技術技能大賽(“互聯網+”人工智能賽項)考試題及答案D、提高數據加密技術D、精確率和召回率的加權調和平均3.主成分分析中主成分的個數通常()原始數據的維度。C、不小于D、小于A、4G技術B、5G技術C、3D打印技術D、太陽能技術A、人工智能算法C、通信協議D、機械結構數據，通?？捎?)算法將非結構化的客戶提問和問題庫問題用7.智能客服機器人知識庫的組成通常不包括()。A、專屬知識庫D、圖像知識庫D、詞頻統計B、知識庫10.智能客服機器人的語義理解部分，其技術要點除了過濾和糾A、I模型構建B、AI模型訓練D、知識點匹配11.智能客服機器人的通用知識庫中通常不包含()。D、抽象語義庫12.智能客服機器人的通用知識庫一般由()提供。B、行業協會D、人工智能訓練師語義理解、()和機器人深度學習。D、問答匹配()、問答匹配和機器人深度學習。A、用戶輸入B、AI模型訓練D、數據挖掘15.智能客服機器人的工作原理主要包括四個部分：()、語義理A、知識庫構建B、知識庫選擇C、知識點匹配D、問答匹配A、所有數據點D、所有正確分類的數據點18.支持向量機是一種常用的()學習算法。19.針對Tensorflow中Keras序列模型model,model的()方法用A、全部樣本中訓練樣本的比例為20%B、全部樣本中測試樣本的比例為20%C、訓練樣本用于驗證數據集的比例為20%D、測試樣本用于驗證數據集的比例為20%21.針對Tensorflow中Keras序列模型model,model.fit方法的參數()可指定訓練樣本用于驗證數據集的比例。22.針對Tensorflow中Keras序列用于指定損失函數的參數為()。數，前兩個參數一般是()。A、語句用于添加一個dropout層B、該語句會以0.25的概率隨機關閉上一層的一小部分神經元的神經元變得過于強大卷積層的構造函數通常為()。27.召回率的另一個名稱是什么?A、概率門B、遺忘門D、反向傳播門29.長短期記憶網絡的英文縮寫是()。30.長短期記憶網絡LSTM擅長的領域不包括()。B、人臉識別D、機器翻譯A、用于實際工作場景D、擴展視覺、聽覺等多個感知能力交互的()方式。D、腦機接口延引起的?C、多徑效應35.在語音信號處理中，下列哪種畸變是由于說話人與麥克風之間的距離變遠導致的?C、多徑效應準確的截取。這是因為語段截取的正確性與以下哪個方面有關?A、語音的音量、音調、語速等B、語音的清晰度、無噪音等C、語音的語境、語法、語義等D、語音的語種、方言、發音特點等D、業務數據的總量及類型D、激活函數B、從其他渠道補全41.在文本類數據清洗中，數據清洗中的非空檢查主要是檢查什D、數據的格式42.在文本類數據清洗中，對于文本非空檢查的描述正確的是哪B、數據標準化D、數據初始化0,標準差為1的分布?D、所有選項都不是正確的47.在視頻業務數據中，下列哪種指標用于衡量視頻的播放流暢B、切割為不同的語音段A、二分類D、假負類D、假負類D、降低質量B、將原始數據轉換為可供模型使用的特征表示C、分析數據的分布和相關性D、計算數據的統計指標和摘要信息C、算法測試評價指標及計算公式D、所有選項都正確A、畫面清晰度B、色彩準確性C、視頻幀率D、壓縮比特率68.在EasyDL中創建數據集可以使用以下哪種方式?A、本地導入B、導入公開數據集C、智能標注70.遠程智能診療是指通過什么方式對患者進行疾病診斷及治療B、患者的電子病歷D、患者的電話咨詢71.語音識別模塊涉及的語言模型一般包括()和RNN。D、語音的語種、方言、發音特點等C、智能電視和智能手環79.用于語義分析問題的文本類業務數據需要進行怎樣的預處A、需要進行標注分詞、句法判別等操作。B、需要進行數據存儲操作。C、需要進行文本統計分析操作。D、不需要進行預處理。80.用戶想設計一個能及時回復學生校園招聘會信息的智能客服B、建立專屬知識庫C、建立領域知識庫D、建立通用知識庫A、將波形分解為音頻信號B、將音頻信號離散成數字信號C、對音頻質量進行評級D、對聲音波形進行抽樣82.以下哪種異常情況可能導致一段語音被判定為無效語音?A、語音中含有短暫的靜音B、說話人的聲音清晰可辨D、語音存在切音、吞音、丟幀、噴麥、重音等異常D、腦電圖A、案例分析法A、完全相同的兩條數據B、同一事物的不同表達方式C、兩個不同的數據類型D、對于經過數據標注及數據審核處理后的數據隨機抽檢B、圖像識別D、只能處理結構化數據91.以下哪個深度學習平臺是專門用于移動設備和嵌入式系統92.以下哪個深度學習框架被設計用于構建和訓練循環神經網絡B、控制圖D、帕累托圖D、數據標注規則需要符合項目需求98.以下措施中不能對已有卷積神經網絡模型起到局部優化作用B、增加池化層或Dropout層99.以下場合中不一定需要進行模型優化的是()。A、模型的評價指標不符合設計要求差D、模型在訓練集和測試集上表現都不好100.以下不支持AI在線開發功能的平臺是()。A、蘋果手機“OpenAIChatGPT”應用B、百度飛漿EasyDL完善知識庫。B、無監督學習D、強化學習D、新業務流程圖D、經驗審核105.業務數據審核內容中，哪一項審核數據的數量是否符合預D、經驗審核D、編輯B、降低成本D、簡化流程C、診斷報告D、技術評估A、描述系統功能C、優化業務流程D、制定戰略目標A、可利用多種感官B、可加深對所學內容的印象C、容易激發受訓者的學習興趣D、可訓練體能儀容和言談舉止D、向所有受訓人員公布議程表114.訓練好的深度學習模型需要進行()。A、評估驗證C、模型加載D、系統調用115.循環神經網絡(RNN)在處理序列數據時最適合解決哪種問題?A、圖像分類B、文本生成C、物體檢測D、強化學習116.選擇正確的培訓方法不需要考慮以下哪個因素?A、目標受眾B、培訓時間C、培訓效果D、戰略目標117.虛擬現實是一種模擬的體驗技術，下列哪個選項描述了虛擬現實的主要特點?B、Photoshop軟件D、OCR軟件B、語音中含有噪聲A、智能客服B、機器人C、社交軟件D、智能空調121.文本類業務數據主要審核哪些方面的數量?A、商品數量C、業務數據數量D、軟件質量D、文本類業務數據難以采集。123.文本類業務數據通常需要進行何種預處理?C、人工標注D、統計分析124.文本類業務數據采集與分析的重要目的是什么?A、用于判斷文本數據的收益情況。B、用于計算產品銷售情況C、用于提供營銷方案和改進產品。C、算法的背景和發展歷程、算法的特點和優勢、算法的使用方法D、數據來源、數據規模、數據預處理方法、測試任務和測試時間132.數據審核完成后的信息準確率要達到多少以上?133.數據清洗和數據標注規范文檔對于人工智能項目的重要性體現在哪里?A、有助于算法團隊進行模型訓練B、有助于標注團隊進行數據標注C、有助于保證數據質量和標注質量D、以上選項都正確134.數據清洗過程中需要進行哪些步驟?A、數據去重B、數據轉換C、數據過濾D、所有選項都正確D、簡化數據處理過程B、數據存儲過程中的規范C、數據清洗和數據標注過程中的規范138.屬于主流的語音識別框架的是()。139.屬于常見語言模型的有()。140.視聽法的優點不包括以下哪中?A、容易增加受訓人員感性知識B、視聽教材可反復使用C、適應受訓人員個體差異D、容易控制學習的進度A、在被處理成數值格式后B、在經過編碼后C、在經過解碼后D、在與其他數據合成后A、內容是否有趣味性A、主觀審核和客戶審核B、內部審核和外部審核C、質量審核和內容審核D、主觀審核和客觀審核C、激光雷達拍攝來控制iPhone及其App,這種交互方式稱為()。D、腦機接口D、觸屏149.使用AI翻譯軟件翻譯英文文章，屬于人與智能的()交互方A、用戶自行決定B、客戶投票決定C、項目經理制定或依據業務經驗制定A、人工、軟件、平臺152.神經網絡中常用的激活函數一般不包括()。B、Tanh函數A、將數據轉化為一定的分布形式D、將數據轉化為標準的數值范圍C、對數據進行加密保護D、將數據轉化為一定的分布形式C、對聲音或音頻的審核A、圖像壓縮算法B、圖像處理技術C、圖像相似度評價指標D、條紋識別算法157.什么情況下會出現假負類?158.設有以下代碼：ImporttensorflowastfModel=tf.keras.Sequential()Model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=(3,n='relu',input_shape=(28,28,1)))則添加的卷積層中輸入層的神經元個數為_()。32C、無法確定159.設有以下代碼：ImporttensorflowastfModel=tf.keras.Sequential()Model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16,kernel_size=(2,n='relu',input_shape=(28,28,1)))則添加的卷積層中隱藏層的神經元個數為()。D、無法確定160.設有以下代碼：ImporttensorflowastfModel=tf.keras.Sequential()Model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16,kernel_size=(2,n='relu',input_shape=(28,28,1)))則添加的卷積層中輸入層的神經元個數為()。16C、無法確定定為什么樣的語音?A、有效語音B、無效語音C、質量不佳語音D、可疑語音D、良好的審美眼光際使用過程中進行()、()、()、()及其他輔助作業的人D、性能測試跟蹤B、優化生產流程C、開發新的人工智能產品和應用D、提升員工福利待遇168.人工智能訓練師包含數據標注員和()兩類人員。A、人工智能算法測試員D、系統測試人員169.人工智能訓練師包含()和人工智能算法測試員兩類人員。A、軟件開發人員B、需求分析人員D、系統測試人員指標、()、模型測試和模型驗證D、數據清洗D、算法的可靠性D、介紹算法的背景和發展歷程智能知識、具備熟練的技術操作能力之外，還需要有具備()。D、人事管理能力B、化學C、歷史學正類的比例稱為()。176.人工智能分類算法測試常見的評價指標不包括()。A、運行時間B、準確率D、動物行為研究方法178.人工與智能的視覺交互方式不包括()。C、表情識別D、姿態識別179.人工神經網絡用于解決()、()、()、()等問題。C、傳輸層D、預測層A、訓練D、所有選項都正確183.區域標注比矩形框標注更加準確，標注邊緣可以是什么形D、所有選項都正確D、系統的數據處理能力A、內容完美、操作易懂、語言多樣C、結構緊湊、內容詳盡、邏輯清晰D、創意突出、內容豐富、形式多變186.培訓講義應該詳略得當，對于員工難以理解的功能應該如C、編寫核心內容C、媒體材料D、內容審核190.哪個領域PSNR是目前應用較廣的領域?D、視頻/圖像處理領域191.目前中文票據OCR識別中的文本檢測算法常用的是()和ED、Faster-RCNN192.目前國標碼中收錄的一級字庫最常用漢字的數量為()。C、三千多個D、六千多個A、目標物體的大小C、目標物體的顏色和形狀D、目標物體的運動軌跡A、貼邊原則C、不越界原則D、概率值D、量子比特D、無法處理自然語言198.決策樹由()、()、()元素構成A、根節點C、內部節點D、葉節點199.決策樹的葉節點包含()。201.卷積神經網絡包含()、池化層和全連接層。B、輸入層D、中間層A、靜音處理D、無需處理A、對目標對象進行目標檢測框標注的簡單處理方式B、將圖像分成各具特性的區域并提取出所需部分D、所有選項都正確A、學習效果易受培訓師講授的水平影響B、講授內容具有強制性D、受訓者之間不能討論，不利于促進理解205.假設已正確加載paddlepaddle中文票據OCR識別預訓練模型ocr,則用于實施OCR識別的方法是()。206.假設已創建了Keras的序列模型并添加了相應的層次，可以使用模型的()方法對模型進行訓練。207.激活函數()可將實數范圍的自變量值映射到0~1之間的輸208.基于深度學習的算法模型通常將OCR識別分A、圖像載入、圖像分析D、文本掃描、文本分割值的量級統一，聚類前需進行的操作是()。A、歸一化B、標準化C、正則化D、上述三者之一均可A、任何視覺上與真實情況不同的變形或失真B、圖像的亮度、飽和度C、圖像的模糊程度D、視覺檢測的錯誤率A、圖像分類B、圖像分割C、物體檢測A、查看模型評估結果時，精確率和召回率都必須達到最優值。D、更希望減少漏識別，更需要關注精確率指標D、更希望減少漏識別，更需要關注召回率指標C、實體標注A、自動駕駛下的車輛、行人等B、人體面部輪廓、五官定位、身體部位、情緒識別、運動追蹤等D、所有選項都正確A、圖像分類C、物體檢測D、目標追蹤A、輸入層D、時間層D、視覺類數據標注的質量的好壞與標注時間無關C、只需要標注清晰的目標即可D、根據具體情況決定是否標注A、控制實體數量B、實體名稱不能和關系類型、屬性名稱重復C、關系類型名稱不能和實體名稱相同D、關系類型名稱應該包含語義A、只需要標注圖像中完整的目標即可B、不需要標注被遮擋的目標C、應該標注被遮擋的目標，矩形框只需要包含看得見的部分D、應該標注被遮擋的目標，矩形框應該包含整個目標A、分詞、情感分析、詞性標注等B、數值計算、單位轉換、加密解密等C、時間計算、日期格式轉換等D、邏輯運算、條件判斷等224.點云數據中每一個點包含什么信息?A、二維坐標和角度信息B、天空的云朵分布C、三角形的位置和顏色信息A、獲取物體的重量數據C、建立三維模型D、特征提取C、確定點云的幾何和紋理等特征點D、將不同視角下的坐標系變換到統一視角下理技術和算法模型理解用戶表達的含義，然后在()中找出與該A、知識庫C、信息庫A、智能系統改造法C、冗余消除法D、功能整合法造成雖然訓練誤差相對較低但測試誤差高的現象，這種稱為()B、欠擬合D、不飽和擬合B、傳輸和存儲的代價非常巨大D、可以直接用于學習和研究D、研討法A、語音處理類型、語音處理規則、數據輸入格式要求、語音類B、語音處理類型、語音處理規則、數據輸出格式要求、語音類數據質量要求C、語音處理類型、圖像處理規則、數據輸出格式要求、文本類數據質量要求D、語音處理類型、文本處理規則、數據輸出格式要求、語音類數據質量要求235.常見的音頻文件存儲的是什么?A、邏輯信息C、語音波形236.常見的深度學習網絡模型不包括()。237.產出物是指業務流程中的什么?B、科研成果A、標注框大小和位置對目標檢測任務的效果沒有影響B、標注框大小和位置的不合適會導致目標檢測任務的漏檢和誤檢C、標注框大小和位置的不合適會導致目標檢測任務的準確率和D、標注框大小和位置的合適與否對目標檢測任務的效果具有重C、通過人工審核241.Transformer模型是一種采用()機制的深度學習模型。A、長短時記憶B、自注意力C、門控循環D、雙向循環242.Transformer模型是2017年由()提出的模型。D、蘋果公司243.Tensorflow中Keras序列模型的fit方法，其功能是()。A、更精確評判圖像質量D、優勢不是很明顯246.scikit-learn中的make類數據集是指：247.scikit-learn中的cross_val_score方法的作用是：252.PSNR是評價什么的數值評估指標?A、圖像大小C、圖像質量D、圖像顏色A、自然語言處理256.LSTM(長短期記憶網絡)相對于普通循環神經網絡的主要改A、更少的計算資源消耗C、更快的訓練速度D、更好地處理長期依賴關系C、3D建模軟件258.KNN算法的關鍵在訓練集中找到最接近一個目標數據點的()個最近鄰居A、-1到1之間B、0到1之間C、0到100之間D、1到10之間C、日期時間D、以上選項都正確A、倉儲優化B、物流訂單分配C、降低成本D、提高數據存儲能力3.中文票據OCR識別相比英文識別，增加的困難包括()。C、漢字輸入計算機比英文輸入更困難些D、人臉識別5.智能系統改造法是通過對現有業務流程進行以下哪些活動來A、冗余消除B、功能整合C、功能拆分D、全新設計A、智能汽車軟件研發B、智能硬件的設計和制造C、智能導航D、汽車售后服務C、智能家居D、人工智能開發A、自然語言理解D、模型優化9.智能客服機器人的工作原理主要包括()。A、知識庫構建C、問答匹配D、機器人深度學習D、制定輸入輸出關系D、數據消費信息的方式C、數據量大的圖像C、加強媒體宣傳D、改善訓練模型質量A、以說話人的整句話為單位進行切割C、盡可能保留0.2至0.3秒的靜音段D、將每個語音段的時間邊界設置在語音波形圖的最低點A、數據采集場所C、數據采集設備D、數據采集人員D、標點符號A、環境噪聲D、節奏和旋律C、尺寸D、字幕多少29.以下屬于AI云平臺的是()。A、百度飛漿EasyDLD、天貓商城30.以下人機交互方式中屬于視覺交互的是()。D、姿態識別B、神經科學C、仿生學D、繪畫學C、腦機接口B、算法相關細節D、badcase樣例說明及分析B、簡化流程C、優化資源利用D、培訓和教育A、確定優化目標D、跟蹤流程優化的效果C、沙龍A、有利于激發學習興趣D、可訓練體能儀容和言談舉止A、指紋識別D、血壓測量A、自動駕駛A、人為性因素對培訓效果有較大的影響C、容易影響態度、不易影響行為C、說話人的聲音太大B、需求分析人員C、數據標注員D、人工智能算法測試員C、貨幣格式D、特殊格式49.文本識別算法CRNN中采用的神經網絡模型包括()。C、虛擬現實D、網絡優化A、自然語言處理D、機器學習D、標簽數據量過少D、去除停用詞B、處理重復數據D、梯度下降61.人工與智能的交互方式有_()。B、模糊目標D、標注框的大小A、信息流D、資金流A、系統啟動信息D、操作內容A、目標物體的名稱B、目標物體的位置C、目標物體的類別D、目標物體的顏色A、機器人技術C、金融風險評估D、太空探索D、語音數據的正確語序則能夠成功構建Keras序列模型的語句為()。70.假設數組Z由以下代碼產生，則語句()可實現對數組乙的歸C、人體骨骼檢測B、帶有顏色信息C、離散性D、立體化D、報錯信息78.TensorFlow支持以下哪些79.scikit-learn中的模型構建模塊提供了以下哪些常見的分類算A、動態圖計算B、靜態圖計算D、分布式訓練A、對圖像進行多邊形標注83.EasyDL中可以使用以下哪些人工智能模型?C、物體檢測D、目標追蹤85.EasyDL的智能標注支持以下哪些功能?A、根據所選模型自動標注D、一鍵標注難例圖片86.AI模型優化的步驟一般包括()。B、模型評價D、模型調整6.智能搜索業務可以通過自然語言處理技術來解析和理解搜索7.智能搜索系統可以利用機器學習算法來提供個性化的搜索結10.智能客服機器人通過自主深度學習來不斷積累新知識和完善11.智能客服機器人能夠通過以監督學習為代表的深度學習技術12.智能客服機器人的通用知識庫通常由該客服機器人的用常用于自然語言處理等領域。20.在人工智能業務中，所有的業務數據都是可直接用于模型訓練21.在人工智能訓練的模型驗證階段，需要在驗證集上達到理想的22.在人工智能訓練的模型訓練階段，需要在訓練集上達到理想的B、錯誤23.在人工智能訓練的模型訓練階段，需要在新的數據上達到理想的評估指標。24.在評估人工智能系統時，系統的安全性是一個重要的評估指25.在模型訓練時，應該根據硬件資源的充足程度來選擇合適的算法類型。26.在混淆矩陣中