人工智能訓練師職業技能競賽（省賽）參考試題（附答案）單選題1.自然語言處理的英文簡寫是（）。A、PLNB、NLPC、LPND、PNL參考答案：B2.專用與通用人工智能討論的是智能的（）問題。A、分層B、深度C、寬窄D、語言處理參考答案：C3.支持向量機SVM是一種（）算法。A、只有有限個間斷點的連續函數B、大樣本下的統計機器學習C、大樣本下的實例機器學習參考答案：A4.在自然語言處理中，transformer模型主要用于解決（）問題。A、文本摘要B、機器翻譯C、情感分析D、以上都是參考答案：D5.在自然語言處理中，n-gram模型主要用于解決（）問題。A、文本分類B、語音識別C、圖像描述生成D、機器翻譯參考答案：A6.在自然語言處理中，“語義角色標注”（SemanticRoleLabeling，SRL）的目的是（）。A、確定句子中的謂語和賓語B、根據上下文理解句子的含義C、根據謂語動詞確定句子的結構D、根據名詞短語確定句子的主題參考答案：A7.在自然語言處理中，“共引分析”（Co-citationAnalysis）主要用于解決（）問題。A、文本分類B、確定文獻間的相似性或關聯性C、生成文本摘要D、以上都是參考答案：B8.在自然語言處理任務中，自適應學習率優化器的一個例子是（）。A、SGDB、MomentumC、AdagradD、BatchNormalization參考答案：C9.在自然語言處理任務中，（）模型最適合實現情感分析。A、TransformerB、CNNC、RNND、GAN參考答案：A10.在自然語言處理任務中，（）技術不適用于文本分類。A、RNNB、ERTC、GAND、CNN參考答案：C11.在正則表達式中，匹配任意一個字符的符號是（）。A、B、*C、-參考答案：A12.在英文閱讀中遇到生詞時，教師一般要求學生聯系上下文猜測詞義，而不是急于查字典。這體現了知覺的（）。A、整體性B、選擇性C、理解性D、恒常性參考答案：C13.在訓練神經網絡時，損失函數（loss）在最初的幾個epochs時沒有下降，可能的原因是（）。A、學習率（learningrate）太低B、正則參數太高C、陷入局部最小值D、以上都是參考答案：D14.在訓練模型之前，需要把先標注好的數據進行（）。A、替換B、刪除C、分類D、更新參考答案：C15.在訓練大模型時，為了避免過擬合，（）技術可能被使用。A、增加訓練輪次B、減少網絡層數C、正則化D、降低學習率參考答案：C16.在循環神經網絡（RNN）中，（）問題容易導致梯度消失或梯度爆炸。A、輸入數據的維度過大B、網絡層數過多C、時間序列過長D、激活函數選擇不當參考答案：D17.在推薦系統中，（）是“長尾效應”。A、推薦系統能夠推薦大量冷門但優質的物品B、推薦系統總是推薦熱門的物品C、推薦系統推薦的物品數量很少D、推薦系統無法處理大量數據參考答案：A18.在推薦系統中，（）是“上下文廣告”。A、根據用戶的當前上下文信息展示相關的廣告B、根據物品的流行度展示廣告C、根據用戶的個人信息展示廣告D、根據用戶的搜索歷史展示廣告參考答案：A19.在梯度下降中，鞍點通常指的是（）。A、損失函數的局部最小值點B、損失函數的局部最大值點C、損失函數的平坦區域D、以上都是參考答案：C20.在隨機森林中，為了（）要隨機選擇特征和樣本。A、提高模型的穩定性B、增加模型的多樣性C、減少計算復雜度D、提高模型的精度參考答案：B21.在數據預處理中，數據離散化通常用于（）。A、減少計算量B、處理缺失值C、處理分類變量D、處理異常值參考答案：C22.在生成式人工智能模型中，零樣本學習的目的是（）。A、在沒有任何樣本的情況下進行訓練B、僅使用少量樣本進行訓練C、在沒有見過的樣本上進行推理D、使用大量樣本進行訓練參考答案：C23.在神經網絡中，（）是權重共享。A、不同層之間共享相同的權重B、不同神經元之間共享相同的權重C、不同樣本之間共享相同的權重D、不同批次之間共享相同的權重參考答案：A24.在神經網絡中，（）技術用于解決過擬合。A、DropoutB、正則化C、批規范化D、以上都是參考答案：B25.在神經網絡中，（）操作通常用于減少模型的計算復雜度。A、增加層數B、池化C、增加神經元數量D、使用更復雜的激活函數參考答案：B26.在深度學習中，卷積層主要用于（）。A、特征提取B、序列生成C、語義分析D、決策優化參考答案：A27.在深度學習中，激活函數的主要作用是（）。A、對輸入數據進行線性變換B、對輸入數據進行非線性變換C、增加模型的復雜度D、減少模型的過擬合參考答案：B28.在深度學習中，“長短期記憶”（LSTM）網絡主要用于處理（）類型的數據。A、圖像數據B、音頻數據C、時序數據D、文本數據參考答案：C29.在深度學習中，“生成對抗網絡”（GANs）的訓練過程中的（）部分負責生成逼真的數據。A、判別器（Discriminator）B、生成器（Generator）C、編碼器（Encoder）D、解碼器（Decoder）參考答案：B30.在深度學習中，“生成對抗網絡”（GAN）的訓練過程中，（）部分負責生成逼真的數據。A、判別器（Discriminator）B、生成器（Generator）C、編碼器（Encoder）D、解碼器（Decoder）參考答案：B31.在深度學習中，“遷移學習”（TransferLearning）的一個主要優點是（）。A、可以減少訓練時間B、可以減少模型的復雜度C、可以利用預訓練模型來提高性能D、可以減少數據需求參考答案：C32.在深度學習中，“卷積神經網絡”（CNN）中的池化層（PoolingLayer）的作用是（）。A、增強模型的非線性能力B、提取局部特征C、降低特征的空間維度D、增加網絡的深度參考答案：C33.在深度學習中，“卷積”（Convolution）操作主要用于（）。A、圖像分類B、文本生成C、語音識別D、以上都是參考答案：D34.在深度學習中，“遞歸神經網絡”（RNN）的一個主要優點是（）。A、可以減少過擬合B、可以實現端到端的學習C、可以減少計算量D、特別適用于處理非結構化數據參考答案：D35.在深度學習中，（）技術常用于避免梯度消失問題。A、ReLU激活函數B、批量歸一化C、殘差網絡D、以上都是參考答案：D36.在深度學習模型中，過擬合的一個常見解決方案是（）。A、增加訓練數據的數量B、減少模型的深度C、增加模型的寬度D、減少訓練迭代次數參考答案：A37.在人機交互技術中，不屬于圖形人機交互技術的是（）。A、幾何約束B、引力場C、語音識別D、橡皮筋技術參考答案：C38.在強化學習中，智能體通過（）方式與環境互動。A、發送動作并接收狀態B、接收狀態并發送動作C、接收狀態、發送動作并得到獎勵或懲罰D、僅接收環境的狀態信息參考答案：C39.在強化學習中，策略梯度方法主要用于優化（）。A、價值函數B、環境模型C、策略函數D、獎勵函數參考答案：C40.在強化學習中，Q-learning算法主要用于解決（）問題。A、狀態估計B、動作選擇C、獎勵最大化D、策略優化參考答案：D41.在內存中，每個基本單位都被賦予一個唯一的序號，這個序號稱之為（）。A、字節B、編號C、地址D、容量參考答案：C42.在命名實體識別任務中，O標簽通常代表（）。A、命名實體的開始B、命名實體的內部C、非命名實體D、命名實體的結束參考答案：C43.在課堂上，教師講課的聲音成為知覺的對象，而環境中的其他聲音成為背景音。這體現了知覺的（）。A、理解性B、恒常性C、選擇性D、整體性參考答案：C44.在卷積神經網絡（CNN）中，（）主要用于提取特征并減少計算量和參數量。A、全連接層（FullyConnectedLayer）B、池化層（PoolingLayer）C、批量歸一化層（BatchNormalizationLayer）D、激活層（ActivationLayer）參考答案：B45.在聚類分析中，（）指標用于評估聚類效果的好壞。A、準確率B、召回率C、輪廓系數D、F1值參考答案：C46.在聚類分析中，（）指標用于評估聚類效果。A、準確率B、召回率C、輪廓系數D、F1值參考答案：C47.在計算機視覺中，光流法通常用于估計（）。A、物體的形狀B、物體的運動C、物體的顏色D、物體的紋理參考答案：B48.在計算機視覺中，（）任務關注從視頻序列中檢測和跟蹤物體。A、圖像分類B、目標跟蹤C、人臉識別D、圖像生成參考答案：B49.在計算機視覺任務中，最常用于特征提取的深度學習模型是（）。A、RNNB、CNNC、LSTMD、GAN參考答案：B50.在機器學習中，過擬合通常是由（）引起的。A、訓練數據不足B、模型復雜度過高C、特征選擇不當D、使用了不合適的損失函數參考答案：B51.在機器學習中，超參數（Hyperparameters）的調整通常使用（）方法。A、交叉驗證B、最大似然估計C、貝葉斯優化D、網格搜索（GridSearch）參考答案：D52.在機器學習中，K-折交叉驗證主要用于（）。A、提高模型的訓練速度B、評估模型的泛化能力C、減少模型的過擬合風險D、增加數據集的大小參考答案：B53.在機器學習中，“批量歸一化”（BatchNormalization）的作用是（）。A、加速梯度下降收斂B、降低模型的復雜度C、增加模型的容量D、改善模型的可解釋性參考答案：A54.在機器學習中，“決策樹”（DecisionTree）的一個限制是（）。A、不能處理連續值B、不能用于多類分類問題C、容易過擬合D、不能處理缺失值參考答案：C55.在機器學習中，“交叉驗證”（Cross-validation）的主要目的是（）。A、提高模型的訓練速度B、評估模型的泛化能力C、減少模型的過擬合D、選擇最佳的模型參數參考答案：B56.在機器學習中，“核技巧”（KernelTrick）主要用于解決（）問題。A、加快算法的運行速度B、使線性算法能夠處理非線性問題C、減少模型的內存使用D、簡化模型的結構參考答案：B57.在機器學習中，（）是特征提取。A、將原始數據轉換為新的特征空間的過程B、從原始數據中選擇最重要的特征的過程C、用于評估模型性能的指標D、用于調整模型參數的技術參考答案：A58.在機器學習中，（）是超參數。A、模型中學習到的參數B、用于控制模型學習過程的參數C、輸入數據的特征D、模型的輸出參考答案：B59.在機器學習中，（）是“偏差-方差權衡”。A、模型復雜度和訓練時間之間的關系B、模型在訓練數據上的表現和在測試數據上的表現之間的關系C、模型復雜度和泛化能力之間的關系D、模型準確率和召回率之間的關系參考答案：C60.在機器學習中，（）不屬于監督學習算法。A、支持向量機（SVM）B、K-近鄰算法C、主成分分析（PCA）D、決策樹參考答案：C61.在機器學習領域中，交叉驗證主要用來（）。A、評估模型在未見過的數據上的泛化能力B、調整模型的學習率C、選擇合適的特征子集D、優化模型的正則化參數參考答案：A62.在關系模型中，用來表示實體關系的是（）。A、字段B、記錄C、表D、指針參考答案：C63.在對話系統中，（）不是常用的技術。A、意圖識別B、槽填充C、情感分析D、語音識別參考答案：D64.在大語言模型中，Transformer結構的核心組成部分包括（）。A、RNN和LSTMB、CNN和PoolingC、自注意力機制和前饋神經網絡D、SVM和決策樹參考答案：C65.在查詢“設計視圖”中（）。A、只能添加數據庫表B、可以添加數據庫表，也可以添加查詢C、只能添加查詢D、以上都不是參考答案：B66.在Spak的軟件棧中，用于交互式查詢的是（）。A、SparkSQLB、MllibC、GraphXD、SparkStreaming參考答案：A67.在select語句的where子句中，使用正則表達式過濾數據的關鍵字是（）。A、likeB、againstC、matchD、regexp參考答案：D68.在PyTorch中，如果要自定義一個神經網絡層，需要繼承（）類。A、torch.nn.ModuleB、torch.TensorC、torch.optim.OptimizerD、torch.autograFunction參考答案：A69.在Python中，適合實現多路分支的結構是（）。A、tryB、if-elif-elseC、ifD、if-else參考答案：B70.在K近鄰（KNN）算法中，K通常代表（）。A、模型訓練時的迭代次數B、樣本數據集中的類別數量C、用來決定新樣本所屬類別的鄰居數量D、特征空間的維度數參考答案：C71.在io模塊中，用（）函數讀取圖片。A、write（）B、imshow（）C、show（）D、imread（）參考答案：D72.在CNN的反向傳播過程中，（）是特有的操作。A、卷積操作B、池化操作C、權值共享D、以上都是參考答案：C73.在“查詢參數”窗口定義查詢參數時，除定義查詢參數的類型外，還要定義查詢參數的（）。A、參數名稱B、參數值C、參數值域參考答案：A74.與輪式里程計相比，激光里程計的主要優勢在于（）。A、計算效率高B、觀測范圍廣C、不受輪子打滑影響D、測量精度高參考答案：C75.用于比較觀察結果和期望結果的專家系統類型是（）。A、控制B、監督C、預測D、規劃參考答案：B76.用計算機管理科技情報資料，是計算機在（）方面的應用。A、科學計算B、數據處理C、實時控制D、人工智能參考答案：B77.隱馬爾可夫模型是一種著名的（）模型。A、無向圖B、有向圖C、樹形圖D、環形圖參考答案：B78.遺傳算法中，從當前群體中按照一定概率選出優良個體，使它們有機會作為父代繁殖下一代子孫的操作是（）。A、遺傳B、選擇C、優選D、繼承參考答案：B79.一幅數字圖像是（）。A、一個觀測系統B、一個由許多像素排列而成的實體C、一個2-D數組中的元素D、一個3-D空間的場景參考答案：B80.一幅灰度級均勻分布的圖像，其灰度范圍在[0，255]，則該圖像像素的存儲位數為（）。A、2B、4C、6D、8參考答案：D81.要從學生關系中查詢20歲的女生進行的查詢操作屬于（）。A、選擇B、投影C、聯結D、自然聯結參考答案：A82.現欲分析性別、年齡、身高、飲食習慣對體重的影響，如果這個體重是屬于實際的重量，是連續性的數據變量，這時應采用（）；如果將體重分類，分成高、中、低三種體重類型作為因變量，則采用（）。A、線性回歸；邏輯回歸B、邏輯回歸；線性回歸C、線性回歸；線性回歸D、邏輯回歸；邏輯回歸參考答案：A83.下面顯示的是查詢設計視圖的設計網格部分，從下圖所示的內容中，可以判斷出要創建的查詢是（）。A、刪除查詢B、追加查詢C、生成表查詢D、更新查詢參考答案：B84.文本摘要任務的主要目標是（）。A、識別文本中的關鍵詞B、生成文本的簡短描述C、對文本進行情感分析D、對文本進行分類參考答案：B85.為制作“磁性男聲”音色，請專業人士錄制了一批數據，（）數據可以被標記為“合格”。A、語速均勻，發音準確的片段B、兒化音時有時無的片段C、語速比平均水平快很多的片段D、情緒激昂的片段參考答案：A86.為數據表創建索引的目的是（）。A、提高查詢的檢索性能B、歸類C、創建唯一索引D、創建主鍵參考答案：A87.為解決單個輸出的感知機無法解決的異或問題，需要用有至少（）個輸出的感知機。A、5B、4C、3D、2參考答案：D88.圖像分割中常用的基于像素的方法是（）。A、基于閾值的分割B、基于邊緣的分割C、基于區域的分割D、基于特征的分割參考答案：A89.通過SSML標記（）文本內容，可以控制（）語音生成的許多方面。A、標準，簡單B、標準，復雜C、格式化，合成D、通用性，合成參考答案：C90.梯度下降算法的正確步驟是（）。①計算預測值和真實值之間的誤差②迭代跟新，直到找到最佳權重③把輸入傳入網絡，得到輸出值④初始化隨機權重和偏差⑤對每一個產生誤差的神經元，改變相應的（權重）值以減小誤差A、①②③B、⑤④③②①C、③②④D、④③①⑤②參考答案：D91.索價表格在30萬-70萬元之間的產品，可以設置條件為（）。A、">30Not＜60"B、">30Or＜60"C、">30And＜60"D">30Like＜60"參考答案：C92.隨著閉源軟件在數據分析領域的地盤不斷縮小，老牌IT廠商正在改變商業模式，向著（）靠攏。A、閉源B、開源C、獨立D、封閉參考答案：B93.算法中屬于圖像平滑處理的是（）。A、Hough變換法B、狀態法C、高通濾波D、中值濾波參考答案：D94.數字音頻采樣和量化過程所用的主要硬件是（）。A、數字編碼器B、數字解碼器C、模擬到數字的轉換器（Ａ／Ｄ轉換器）D、數字到模擬的轉換器（Ｄ／Ａ轉換器）參考答案：C95.數據預處理中，（）步驟不是針對缺失值處理的。A、刪除包含缺失值的行或列B、使用均值或中位數填充缺失值C、對數據進行標準化D、使用插值法填充缺失值參考答案：C96.數據庫（DB）、數據庫系統（DBS）和數據庫管理系統（DBMS）之間的關系是（）。A、DBS包括DB和DBMSB、DBMS包括DB和DBSC、DB包括DBS和DBMSD、BS就是DB，也就是DBMS參考答案：A97.數據標注的最終目的是（）。A、提供訓練數據B、提高數據質量C、減少人工干預D、以上都是參考答案：D98.屬于物聯網感知層關鍵技術的是（）。A、通信技術B、數據處理技術C、數據存儲技術D、感知與標識技術參考答案：D99.屬于點處理的是（）。A、灰度線性變換B、二值化C、傅立葉變換D、中值濾波參考答案：B100.屬性xlabel用于設置可視化圖表的（）部分。A、橫坐標刻度B、橫坐標名稱C、縱坐標刻度D、縱坐標名稱參考答案：B101.使用各類型標注工具后，標注完成的輸出文件的格式一般不包括（）。A、txtB、xmlC、pngD、json參考答案：C102.使用白盒測試方法時，確定測試數據應根據（）和指定的覆蓋標準。A、程序的內部結構B、程序的復雜性C、使用說明書D、程序的功能參考答案：A103.神經網絡求解問題的過程中（）陷入局部極值點。A、不可能B、可能C、必然參考答案：B104.深度學習中，模型集成（ModelEnsemble）的主要目的是（）。A、提高模型的準確率B、減少模型的參數數量C、加速模型訓練D、防止過擬合參考答案：A105.深度學習中，Dropout層的作用是（）。A、防止過擬合B、增加模型復雜度C、加速模型收斂D、提高準確率參考答案：A106.深度學習中，（）網絡結構通常用于處理序列數據并捕捉長期依賴關系。A、CNNB、RNNC、LSTMD、Autoencoder參考答案：C107.深度學習中，（）是梯度爆炸問題。A、模型梯度在訓練過程中逐漸增大B、模型梯度在訓練過程中逐漸減小C、模型梯度在訓練過程中保持不變D、模型梯度與損失函數無關參考答案：A108.深度學習與傳統機器學習的主要區別是（）。A、深度學習使用更復雜的模型B、深度學習需要更多的計算資源C、深度學習通?；谏窠浘W絡D、深度學習僅適用于大規模數據集參考答案：C109.深度學習是機器學習的一種（）形式。A、監督學習B、非監督學習C、強化學習D、以上都是參考答案：D110.深度學習模型訓練過程中，驗證集的主要作用是（）。A、選擇超參數B、評估模型性能C、作為額外的訓練數據D、進行在線學習參考答案：A111.人工智能最早的起源可以追溯到（）。A、20世紀50年代B、19世紀90年代C、21世紀10年代D、18世紀70年代參考答案：A112.人工智能中通常把（）作為衡量機器智能的準則。A、圖靈機B、圖靈測試C、中文屋思想實驗D、人類智能參考答案：B113.人工智能中的策略網絡主要用于解決（）問題。A、圖像分類B、強化學習C、文本生成D、數據清洗參考答案：B114.人工智能是一門利用計算機模擬人類智能行為科學的統稱，它涵蓋了訓練計算機使其能夠完成（）等人類行為的范疇。A、自主學習、判斷、執行B、決策、判斷、執行C、自主學習、決策、執行D、自主學習、判斷、決策參考答案：D115.人工智能的本質是（）。A、取代人類智能B、電腦萬能C、人類智慧的倒退D、對人類智能的模擬參考答案：D116.人工智能“兩庫一平臺”邊緣側采集數據和業務系統數據經過預處理和標注后，形成可用于訓練的樣本數據，歸集至（）。A、省級樣本庫B、公司樣本庫C、共享樣本庫D、云樣本庫參考答案：A117.人工神經網絡在20世紀（）年代興起，一直以來都是人工智能領域的研究熱點。A、50B、60C、70D、80參考答案：D118.樸素貝葉斯方法的優點是（）。①樸素貝葉斯模型具有穩定的分類效率②在小規模數據上表現良好，可以處理多分類任務，并且適合增量訓練，尤其是當數據量超過內存時，可以分批增量訓練③對丟失數據不是很敏感，算法比較簡單，經常用于文本分類A、①②B、②③C、①③D、①②③參考答案：D119.目前常見的標注文檔存儲格式不包括（）。A、EXEB、XMLC、TXTD、JSON參考答案：A120.某種計算機的內存容量是640K，這里的640K容量是指（）個字節。A、640B、640*1000C、640*1024D、640*1024*1024參考答案：C121.每個查詢都有3種視圖的是（）。A、設計視圖B、模版視圖C、數據表視圖D、SQL視圖參考答案：B122.沒有發生沖突的是（）。A、一個已知事實可以與知識庫中多個知識匹配成功B、多個已知事實與知識庫中的一個知識匹配成功C、多個已知事實可以與知識庫中多個知識匹配成功D、已知事實不能與知識庫中的任何知識匹配成功參考答案：D123.盲目搜索策略不包括（）。A、廣度優先搜索B、深度優先搜索C、有界深度優先搜索D、全局擇優搜索參考答案：D124.量子計算的理論模型是（）。A、希爾伯特機B、哥德爾機C、通用圖靈機D、通用羅素機參考答案：C125.兩種以上（不含兩種）的分類問題被稱為（）。A、多分類B、歸一化C、分類器D、二分類參考答案：A126.客服中心是運營商和客戶接觸較為頻繁的通道，可以利用（）在后端給客服中心建立龐大的知識庫，供接線員們使用，幫他們快速精準地找到答案。A、大數據技術B、客戶畫像C、客戶狀態D、客戶心情參考答案：A127.卷積神經網絡的縮寫是（）。A、CNNB、RNNC、GNND、GAN參考答案：A128.卷積神經網絡（CNN）在計算機視覺中主要用于（）。A、自然語言處理B、圖像識別C、語音識別D、情感分析參考答案：B129.晶體管有3個工作區，在數字電路中，它工作在（）區。A、飽和B、截止C、放大D、飽和或截止參考答案：D130.今年，大數據分析將出現革命性的新方法，從前的很多算法和基礎理論可能會產生理論級別的突破，而（）技術將繼續成為大數據智能分析的核心技術。A、機器學習B、智能物流C、腦科學D、智能終端參考答案：A131.假設某數據庫表中有一個工作時間字段，查找20天之內參加工作的記錄的準則是（）。A、BetweenDate（）OrDate（）-20B、＜Date（）And>Date（）-20C、BetweenDate（）AndDate（）-20D、＜Date（）-20參考答案：C132.假設某數據庫表中有一個“學生編號”字段，查找編號第3、4個字符為“03”的記錄的準則是（）。A、Mid（[學生編號]，3，4）="03"B、Mid（[學生編號]，3，2）="03C、Mid（"學生編號"，3，4）="03"D、Mid（"學生編號"，3，2）="03"參考答案：B133.機器學習的主要研究領域不包括（）。A、語音識別B、數據挖掘C、云計算D、軟件工程參考答案：D134.機器學習的實質在于（）。A、想B、找C、判斷D、理解參考答案：B135.機器學習的發展分（）階段。A、一個B、兩個C、三個D、四個參考答案：D136.合法的表達式是（）。A、教師編號between100000And200000B、[性別]="男"or[性別]="女"C、[基本工資]>=1000[基本工資]＜=10000D、[性別]Like"男"=[性別]="女"參考答案：B137.歸一化的種類有（）。①線性歸一化②標準差歸一化③非線性歸一化A、①②③B、②③C、①②D、①③參考答案：A138.關于支持向量回歸，說法錯誤的是（）。A、支持向量回歸是將支持向量的方法應用到回歸問題中B、支持向量回歸同樣可以應用核函數求解線性不可分的問題C、同分類算法不同的是，支持向量回歸要最小化一個凹函數D、支持向量回歸的解是稀疏的參考答案：C139.關于語音識別流程，說法不正確的是（）。A、語音識別通常由語音信號的采集、端點檢測、特征提取等步驟組成B、語音信號的預處理首先要做的是語音信號的數字化C、特征提取是分析處理語音信號的特征參數，以獲得能夠表征語音信號特征的數據D、特定人語音識別系統一般側重提取反映語義的特征參數，盡量去除說話人的個人信息參考答案：D140.關于刪除查詢，敘述正確的是（）。A、每次操作只能刪除一條記錄B、每次只能刪除單個表中的記錄C、刪除過的記錄只能用"撤消"命令恢復D、每次刪除整個記錄，并非指定字段中的記錄參考答案：D141.關于人工智能概念，說法錯誤的是（）。A、人工智能英文翻譯是ArtificialintelligenceB、人工智能使計算機能實現更高層次應用C、人工智能就是機器學習D、人工智能是對人的意識、思維過程進行模擬參考答案：C142.關于人工智能（AI）、機器學習、深度學習三者的關系，敘述正確的是（）。A、機器學習專門研究計算機怎樣模擬人類的學習行為，以獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結構以完善自身的性能，但是機器學習能力并非AI系統所必須的B、人工智能研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法及應用，屬于一門獨立的技術學科C、深度學習方法研究人工神經網絡的單層感知器學習結構D、人工智能是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法及應用的新的交叉學科，機器學習是人工智能的核心研究領域之一，深度學習是機器學習的新領域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進行分析學習的人工神經網絡參考答案：D143.關于區域形狀的特征，描述不正確的是（）。A、矩形度是物體面積與其最小外接矩形面積之比B、邊界的形狀數具有平移旋轉和比例縮放不變性C、當區域為圓時，圓形度達到最大值1D、歸一化的中心矩具有平移旋轉比例縮放不變性參考答案：B144.關于模型評估，說法正確的是（）。A、訓練集上的準確率越高，模型性能越好B、測試集上的準確率越高，模型性能越好C、驗證集上的準確率越高，模型性能越好D、訓練集、測試集和驗證集上的準確率越高，模型性能越好參考答案：B145.關于機器學習方法，說法正確的是（）。A、解釋學習需要環境提供一組示例，而示例學習只要環境提供一個示例B、機械式學習有推理能力C、符號學習對模擬人類較低級的神經活動是比較有效的D、觀察與發現學習是基于歸納推理的參考答案：D146.關于過擬合現象，說法正確的是（）。A、訓練誤差小，測試誤差卻大B、訓練誤差小，測試誤差也小C、模型的泛化能力高D、以上都不正確參考答案：A147.關于窗體的作用，敘述錯誤的是（）。A、可以接收用戶輸入的數據或命令B、可以編輯，顯示數據庫中的數據C、可以構造方便美觀的輸入/輸出界面D、可以直接儲存數據參考答案：D148.關于查詢的設計視圖，說法不正確的是（）。A、可以進行數據記錄的添加B、可以進行查詢條件的設定C、可以進行查詢字段是否顯示的設定D、可以進行查詢表的設定參考答案：A149.關于Python語言的特點，說法正確的是（）。A、Python語言不支持面向對象B、Python語言是解釋型語言C、Python語言是編譯型語言D、Python語言是非跨平臺語言參考答案：B150.關于K-近鄰算法，（）說法是正確的。A、K值越大，模型越簡單B、K值越小，模型越復雜C、K值的選擇對結果沒有影響D、K值必須是偶數參考答案：B151.關于Attention-basedModel，說法正確的是（）。A、相似度度量模型B、是一種新的深度學習網絡C、是一種輸入對輸出的比例模型D、以上都不是參考答案：A152.防止欠擬合的方法是（）。A、調整超參數B、早停止C、交叉驗證D、正則化參考答案：A153.對于圖像數據，（）不是常見的預處理步驟。A、灰度化B、歸一化C、旋轉D、文本分詞參考答案：D154.大模型訓練時，通常通過（）監測模型的訓練進度和性能。A、精度與召回率B、損失函數曲線C、驗證集上的準確率D、以上都是參考答案：D155.創建視圖的命令是（）。A、lterviewB、altertableC、reatetableD、createview參考答案：D156.窗口事件是指操作窗口時引發的事件，下列不屬于窗口事件的是（）。A、打開B、加載C、關閉D、取消參考答案：D157.傳感器的輸出信號達到穩定時，輸出信號變化與輸入信號變化的比值代表傳感器的（）參數。A、抗干擾能力B、精度C、線性度D、靈敏度參考答案：D158.處理不平衡數據集時，通常不推薦（）方法。A、過采樣少數類B、欠采樣多數類C、生成合成樣本D、忽略少數類參考答案：D159.不屬于色彩三原色的是（）。A、青B、紫C、橙D、黃參考答案：C160.不屬于弱人工智能應用的是（）。A、語音識別B、圖像識別C、文本審核D、遷移學習參考答案：D161.不屬于人工智能的學派是（）。A、符號主義B、機會主義C、行為主義D、連接主義參考答案：B162.不屬于聚類算法的是（）。A、DIANA算法B、AGNES算法C、K均值算法D、樸素貝葉斯算法參考答案：D163.不屬于TensorFlow20特點的是（）。A、多核CPU加速B、分布式C、多語言D、多平臺參考答案：A164.不是kafka適合的應用場景是（）。A、日志收集B、消息系統C、業務系統D、流式處理參考答案：C165.不是Flume特點的是（）。A、可靠性B、集中式架構C、可擴展性D、可管理性參考答案：D166.表格式窗體同一時刻能顯示（）。A、1條記錄B、2條記錄C、3條記錄D、多條記錄參考答案：D167.標注出一句話中的動詞屬于（）。A、分詞標注B、意圖標注C、詞性標注D、實體標注參考答案：C168.阿爾法狗系列機器人曾與（）出戰過圍棋比賽。A、李世石B、柯潔C、樊麾D、以上都是參考答案：D169.ROM中的信息是（）。A、生產廠家預先寫入的B、計算機工作時隨機寫入的C、防止計算機病毒侵入所使用的D、專門用于計算機開機時自檢的參考答案：A170.ResNet-50有（）個卷積層。A、48B、49C、50D、51參考答案：B171.RDD是由多個（）組成。A、partitionB、computerC、ActionD、Transformation參考答案：A172.Rasa的組成中包括（）。①Rasa-X②Rasa-NLU③Rasa-NLP④Rasa-CoreA、①②③B、①②④C、①③④D、①②③④參考答案：B173.L1和L2正則化是傳統機器學習經常用來減少泛化誤差的方法，以下說法正確的是（）。A、L1正則化可以做特征選擇B、L1和L2正則化均可做特征選擇C、L2正則化可以做特征選擇D、L1和L2正則化均不可做特征選擇參考答案：A174.Keras提供了一種簡潔的方法來創建基于TensorFlow或Theano的深度學習模型，并運用了各種優化技術使神經網絡API調用變得輕松高效。下列功能屬于Keras特點的是（）。A、模塊化B、用戶界面不友好C、基于JavaD、t通用性參考答案：A175.DataFrame.dropna函數的thresh參數值為6時表示（）。A、有效數據小于6的行B、有效數據大于6的行C、有效數據等于6的行D、有效數據不等于6的行參考答案：A176.COCO數據集是由（）出資建設的。A、百度B、微軟C、谷歌D、阿里巴巴參考答案：B177.CNN中卷積層的主要特性是（）。A、局部感知B、權值共享C、感受野D、以上都是參考答案：D178.Access自動創建窗體的方式有（）種。A、2B、3C、4D、6參考答案：B179.“小男孩2歲了，第1次和奶奶一起旅行?！边@句話經過文本正則歸整后的結果是（）。A、小男孩兩歲了，第一次和奶奶一起旅行B、小男孩二歲了，第一次和奶奶一起旅行C、小男孩2歲了，第1次和奶奶1起旅行D、小男孩兩歲了，第1次和奶奶一起旅行參考答案：A180.“機器人”這一詞最早出現在（）作家的小說中。A、德國B、美國C、瑞士D、捷克參考答案：D181.（）用于聲明一個張量的數據格式，告訴系統這里會有一個這種格式的張量，但是還沒有給定具體數值，具體的數值要在正式運行的時候填充。A、縮進符B、占位符C、NAND、字符串參考答案：B182.（）因素會影響合成語音的質量。A、漢字的復雜程度B、拼音借用英文字母C、漢字筆畫和圖畫混淆D、語音數據的標注質量參考答案：D183.（）是圖形化交互，（）是語音交互，（）是對話式交互。①CUI②VUI③GUIA、③②①B、①②③C、①③②D、②③①參考答案：A184.（）是損失函數（LossFunction）在深度學習中的作用。A、測量模型的準確性B、優化模型參數C、評估模型輸出與實際值之間的差異D、提高模型的泛化能力參考答案：C185.（）是深度學習在自然語言處理領域的一個重要應用。A、文本分類B、邏輯編程C、專家系統D、定理證明參考答案：A186.（）是人以自然語言同計算機進行交互的綜合性技術，結合了語言學、心理學、工程計算機技術等領域的知識。A、語音交互B、情感交互C、體感交互D、腦機交互參考答案：A187.（）是Hinton的DarkKnowledge。A、生成對抗網絡B、基于注意力的循環神經網絡C、模型壓縮知識蒸餾D、元學習框架參考答案：C188.（）可以用于加速神經網絡的訓練過程。A、增加訓練樣本B、使用更復雜的模型C、梯度裁剪D、使用GPU加速參考答案：D189.（）可以包含另一個選擇或操作查詢中SQLSELECT語句，可以在查詢設計網格“字段”行輸入這些語句來定義新字段，或在“準則”行來定義字段的準則。A、聯合查詢B、傳遞查詢C、數據定義查詢D、子查詢參考答案：D190.（）技術不是用于增強現實（AR）的關鍵組成部分。A、深度學習B、激光雷達C、頭戴式顯示設備D、傳感器參考答案：A191.（）功能不包含在環形麥克風陣列技術中。A、語音降噪B、回聲消除C、聲源定向D、語音合成參考答案：D192.（）的操作不能提升項目質量。A、頻繁押后不會做的題目B、直接提交預標注結果C、及時查看標注錯題D、人效較高同學分享標注技巧參考答案：B193.（）不屬于遷移學習的基本問題。A、何時遷移B、何處遷移C、如何遷移D、遷移多少參考答案：D194.（）不是圖像識別中常用的深度學習模型。A、CNN（卷積神經網絡）B、RNN（循環神經網絡）C、AlexNetD、ResNet參考答案：B195.（）不是數據采集和標注的關鍵環節。A、數據采集B、數據預處理C、數據標注D、數據清洗參考答案：D196.（）不是深度學習的基本組成。A、卷積神經網絡B、循環神經網絡C、自編碼器D、主成分分析參考答案：D197.（）不是決策樹常用的剪枝方法。A、預剪枝B、后剪枝C、隨機剪枝D、代價復雜度剪枝參考答案：C198.（）不是聚類分析的常用算法。A、K-meansB、決策樹C、DBSCAND、層次聚類參考答案：B199.（）不是XGBoost相比于GBDT的改進之處。A、使用了二階導數信息B、支持列子采樣C、使用了L1和L2正則化D、只能用于二分類問題參考答案：D200.（）包含人臉檢測與屬性分析、人臉對比、人臉搜索等。A、人臉識別B、數據挖掘C、機器學習D、深度學習參考答案：A多選題1.最基礎的數據標注團隊至少有（）等崗位角色。A、計算機維護人員B、數據標注員C、質檢員D、項目負責人參考答案：BCD2.智能的特點是（）。A、能對環境進行靈活的應對B、能夠不斷創新C、具有十分牢固的記憶力D、經濟高效參考答案：AC3.智能包含的能力有（）。A、感知能力B、記憶和思維能力C、學習和自適應能力D、行為能力參考答案：ABCD4.智慧教育的支撐技術包括（）。A、物聯網B、大數據C、云計算D、泛在網絡參考答案：ABCD5.在自然語言處理中，（）技術可以用于提高機器翻譯的質量。A、引入注意力機制B、數據增強C、使用預訓練模型D、序列到序列模型參考答案：ABCD6.在自然語言處理任務中，（）技術適用于提升自動文本摘要生成、情感分析的性能和準確性。A、引入預訓練模型B、序列到序列模型C、注意力機制D、數據增強參考答案：ABCD7.在自然語言處理任務中，（）技術適用于提升文本摘要生成和機器翻譯的質量。A、引入預訓練模型B、注意力機制C、序列到序列模型D、數據增強參考答案：ABCD8.在自然語言處理任務中，（）技術適用于提升文本摘要生成、情感分析和機器翻譯的性能。A、序列到序列模型B、引入預訓練模型C、注意力機制D、序列標注參考答案：ABC9.在自然語言處理任務中，（）技術可以用于提升自動對話系統和文本摘要生成的自然性和流暢性。A、序列到序列模型B、注意力機制C、引入預訓練模型D、數據增強參考答案：ABCD10.在自然語言處理任務中，（）技術可以用于提升文本分類、實體識別和情感分析的準確性和效率。A、引入預訓練模型B、序列標注C、注意力機制D、GAN參考答案：ABC11.在神經網絡訓練過程中，（）方法可以用于防止過擬合。A、DropoutB、權重衰減（WeightDecay）C、數據增強（DataAugmentation）D、學習率衰減（LearningRateDecay）參考答案：ABC12.在深度學習模型中，（）技術可以用于提高圖像數據處理的效率和效果。A、使用卷積神經網絡B、數據增強C、批量歸一化D、使用Dropout參考答案：ABC13.在深度學習模型訓練中，（）技術可以用于提高模型訓練的穩定性。A、批量歸一化B、梯度裁剪C、使用ReLU激活函數D、數據增強參考答案：AB14.在深度學習模型訓練中，（）技術可以用于提高模型的收斂速度和減輕梯度消失問題。A、梯度裁剪B、使用ReLU激活函數C、批量歸一化D、使用Dropout參考答案：ABC15.在深度學習模型訓練中，（）技術可以用于防止模型過擬合并提高模型在不同任務上的表現。A、使用卷積神經網絡B、數據增強C、使用DropoutD、批量歸一化參考答案：BCD16.在深度學習模型設計中，（）技術可以用于提高模型在圖像分類和文本處理任務上的泛化能力。A、數據增強B、使用卷積神經網絡C、使用DropoutD、批量歸一化參考答案：ABCD17.在三層模式結構中，（）是數據庫的核心和關鍵，（）通常是模式的子集，數據按模式的描述提供給用戶、按（）的描述存儲在硬盤上。A、模式B、外模式C、內模式D、數據結構參考答案：ABC18.在任務欄上可以顯示的工具欄是（）。A、地址B、鏈接C、桌面D、快速啟動參考答案：ABCD19.在SQL語句中，X為INT數據類型，可以用來表示"10＜X＜15"的是（）。A、X>10ANDX＜15B、XBetween10And15C、XIN（11，12，13，14）D、XBetween11AND14參考答案：ACD20.語音編碼格式是指按一定格式壓縮采樣和量化后的數值，從而降低音頻的數據量，便于音頻數據的存儲和傳輸。常用的編碼格式有（）。A、VIB、PCW（WAV）C、MP3D、JPG參考答案：BC21.語法類異常包括（）。A、不規則的取值B、值域格式錯誤C、詞法錯誤D、數據中存在重復值參考答案：ABC22.以下敘述正確的是（）。A、continue語句的作用是結束整個循環的執行B、在循環體內使用break語句或continue語句的作用相同C、只能在循環體內使用break語句D、從多層循環嵌套中退出時，可以使用break或continue語句參考答案：CD23.一個計算機網絡應包含（）等三個主要組成部分。A、通信子網B、若干主機C、傳輸介質D、通信設備E、通信協議參考答案：ABE24.下列用戶的電子郵件地址中，錯誤的是（）。A、用戶名，用戶口令，電子郵箱所在的主機域名B、用戶名，用戶口令C、用戶名，電子郵箱所在的主機域名D、用戶口令，電子郵箱所在的主機域名參考答案：ABD25.下列計算機部件中（）包含在主機內。A、運算器B、控制器C、隨機存儲器D、只讀存儲器參考答案：ABCD26.下列（）是未來計算機的發展趨勢。A、提高性能B、縮小體積C、減少成本D、與通信技術結合E、與多媒體技術結合參考答案：ABCDE27.下列（）是沖突操作。A、對同一個數據的讀寫操作B、對不同數據的讀寫操作C、對不同數據的寫寫操作D、對同一數據的寫寫操作參考答案：AD28.無人超市采用了（）等多種智能技術，消費者在購物流程中將依次體驗自動身份識別。A、計算機視覺B、傳感器定位C、深度學習算法D、圖像分析參考答案：ABCD29.為了進行分類模型的訓練和性能評價，需要將輸入的標注數據劃分為（）。A、數據的類標B、測試集C、數據的特征D、訓練集參考答案：BD30.圖像數字化需要經過的步驟包括（）。A、采樣B、裁剪C、量化D、旋轉參考答案：AC31.圖像存儲格式包括（）。A、JPGB、MPC、TXTD、PNG參考答案：ABD32.通用網絡爬蟲基本工作流程包括（）。A、打開瀏覽器B、抓取網頁C、數據存儲D、預處理參考答案：BCD33.調查用戶的具體步驟主要有（）。A、調查組織機構情況B、調查各部門的業務活動情況C、協助用戶明確對新系統的各種要求D、確定新系統的邊界參考答案：ABCD34.特征向量的形成過程包括（）。A、特征形成B、特征提取C、特征選擇D、特征評判參考答案：ABC35.數字圖像處理一般要完成的任務有（）。A、圖像增強B、圖像變換C、圖像獲取D、圖像識別參考答案：ABCD36.數據庫設計過程中形成數據庫的各級模式，大致可以總結為（）。A、概念設計階段形成概念模式B、邏輯設計階段形成邏輯模式和外模式C、物理設計階段形成內模式D、概念設計階段形成子模式參考答案：ABC37.數據庫名稱合法的是（）。A、db1/studentB、db1.studentC、db1_studentD、b1＆student參考答案：CD38.數據的完整性是指數據的（）。A、一致性B、正確性C、相容性D、有效性參考答案：ABC39.屬于小波去噪步驟的有（）。A、對圖像信號進行小波分解B、對經過層次分解后的高頻系數進行閾值量化C、利用二維小波重構圖像信號D、通過長波實現噪聲消除參考答案：ABC40.屬于特征選擇的優點有（）。A、解決模型自身的缺陷B、減少過擬合C、提升模型的性能D、增強模型的泛化能力參考答案：BCD41.適合使用Python的有（）。A、可作為腳本語言，快速編寫小型程序、腳本等B、可應用在數據科學、交互式計算及可視化領域C、可作為膠水語言，整合如C++等語言代碼D、Python適用于低延時、高利用率的應用場景參考答案：ABC42.神經網絡訓練中，（）技術可以幫助防止過擬合。A、早停法B、DropoutC、數據增強D、權重衰減（L2正則化）E、批量歸一化參考答案：ABCDE43.神經網絡起源很早，但真正被大規模商用還是在本世紀，阻礙神經網絡在上世紀發展的主要原因是（）。A、理論沒有發展起來B、科學界不重視C、計算能力跟不上D、標注數據不足參考答案：CD44.人們從不同的角度去觀察問題，對模式分解等價的概念形成了（）的不同定義。A、分解具有無損連接性B、分解保持函數依賴C、分解既要無損連接，也要保持函數依賴D、分解既不無損連接，也不保持函數依賴參考答案：ABC45.人工智能發展的三階段是指（）。A、推理期B、思維期C、知識期D、機器學習期參考答案：ACD46.人工智能的基礎包括（）。A、數學B、計算機科學C、經濟學D、心理學參考答案：AB47.人工智能催生新技術（）。A、生產方式B、生活方式C、行為模式D、思維模式參考答案：ABCD48.命名實體包括（）。A、地名B、時間C、機構名D、人名參考答案：ABCD49.每個獨立的視頻標簽應包括（）信息。A、標簽編碼B、文件路標C、置信度D、容量參考答案：ABC50.聯想存儲的特點是（）。A、可以存儲許多相關（激勵、響應）模式B、以分布穩健的方式存儲信息C、即使輸入激勵模式完全失真時，仍然可以產生正確的響應模式D、可在原存儲中加入新的存儲模式參考答案：ABCD51.可以對數據庫RDS參數模板進行（）操作。A、復制B、編輯C、導出D、比較參考答案：ABCD52.卷積神經網絡采用了（）的方式，降低了計算量和過擬合的風險。A、局部連接B、全局變量C、權值共享D、加權參考答案：AC53.進行模型訓練之前，需要先把標注好的數據進行分類。訓練有監督學習模型時會將數據集劃分為（）。A、訓練集B、驗證集C、測試集D、備份集參考答案：ABC54.交換機堆疊后，主交換機的選舉方式有（）。A、用戶指定B、自動選舉C、堆疊后，邏輯上是一個交換機，因此堆疊成員沒有主備D、順序產生參考答案：AB55.計算機按照所處理的數據類型可以分為（）。A、數字計算機B、模擬計算機C、混合計算機D、通用計算機參考答案：ABC56.基因遺傳算法常用的結束條件包括（）。A、達到一定的迭代次數B、適應度函數達到一定的要求C、達到一定的變異次數D、達到一定的交叉次數參考答案：AB57.關于自然語言處理正確的是（）。A、目前最先進的自然語言處理技術基于深度學習模型B、自然語言處理技術達到人類智能的標準是通過圖靈測試C、文本標注的對象是自然語言文本D、文本標注主要用于無監督學習參考答案：ABC58.關于主鍵，說法正確的是（）。A、可以是表中的一個字段B、是確定數據庫中的表的記錄的唯一標識字段C、該字段不可為空也不可以重復D、可以是表中的多個字段組成的參考答案：ABCD59.關于神經網絡的組織特性，說法正確的是（）。A、可以模擬生物神經系統B、面向真實世界物體C、面向仿真環境物體D、做出交互反應參考答案：ABD60.關于刪除操作，說法正確的是（）。A、dropdatabase數據庫名:刪除數據庫B、deletefrom表名;刪除表中所有記錄條C、deletefrom表名where字段名=值;刪除符合條件的記錄條D、roptable表名;刪除表參考答案：ABCD61.關于DELETE和TRUNCATETABLE的說法，正確的是（）。A、兩者都可以刪除指定條目的記錄B、前者可以刪除指定條目的記錄，后者不能C、兩者都返回被刪除記錄的數目D、前者返回被刪除記錄數目，后者不返回參考答案：BD62.關系數據庫查詢處理可分為（）步驟。A、查詢分析B、查詢檢查C、查詢優化D、查詢執行參考答案：ABCD63.關系的完整性主要是指（）。A、實體完整性B、引用完整性C、用戶定義的完整性D、數據完整性參考答案：ABC64.谷歌相冊與傳統手機相冊最大的不同點是（）。A、根據照片內容自動添加標記B、根據不同標記進行歸類和搜索C、自動對照片進行美顏D、定時備份照片E、人臉識別和搜索參考答案：ABE65.反向傳播算法中，梯度下降的作用是（）。A、計算神經網絡權重的梯度B、更新網絡的權重和偏差C、提高模型的泛化能力D、以上都是參考答案：BC66.度量泛化能力好壞的最直觀表現是模型的（）。A、過擬合B、欠擬合C、擬合度D、準確度參考答案：AB67.大數據的業務應用處理需要經過（）的流程。A、數據采集B、數據清洗C、數據建模D、數據加工參考答案：ABCD68.從機器學習預測目標數據的離散程度，可以將機器學習分為（）。A、回歸問題B、分類問題C、識別問題D、判定問題參考答案：AB69.常用的外存貯器有（）。A、軟盤驅動器B、隨機存取存儲器RAMC、硬盤驅動器D、掃描儀E、優盤參考答案：ACE70.常用的圖像數據標注工具包括（）。A、LabelMeB、IEPYC、LabellmgD、CVAT參考答案：AC71.不屬于強化學習目標的是（）。A、最小損失函數B、最大化收益C、局部最優解D、全局最優解參考答案：ACD72.并發操作可能會帶來的數據不一致性有（）。A、丟失修改B、不可重復讀C、讀臟數據D、死鎖參考答案：ABC73.伴隨著人工智能技術的發展，出現了多種新的交互方式，如（）。A、語音交互B、情感交互C、體感交互D、腦機交互參考答案：ABCD74.按照智能應用場景，語音數據標注任務可劃分為（）。A、智能家居B、智能會議C、智能客服D、智能車載參考答案：ABCD75.URL組成（）。A、檢索方式（協議）B、計算機服務器名稱C、文檔目錄和文件名D、任何隨意的檢索詞參考答案：ABC76.SQL中定義事務的語句主要有（）。A、ENDTRANSACTIONB、EGINTRANSACTIONC、OMMITD、ROLLBACK參考答案：BCD77.SQL語言的數據操縱功能通常包括（）動詞。A、INSERTB、UPDATEC、DELETED、CREATE參考答案：ABC78.JSON信息概念包括（）。A、數組B、對象C、屬性D、路徑參考答案：ABC79.INTERNET提供的服務主要有（）。A、TelneyB、FTPC、WWWD、E—mail參考答案：ABCD80.DELETE（DEL）鍵的功能是（）。A、刪除光標前一個字符B、與CTRL和ALT合用，完成熱啟動C、刪除光標上的字符D、與Backspace（退格鍵）功能相同E、與Shift鍵配合，可以一次刪除一行參考答案：BC81.CSE微服務引擎支持（）功能。A、服務注冊B、服務配置C、服務治理D、高性能微服務框架參考答案：ABCD82.BERT模型架構的優勢包括（）。A、雙向上下文理解B、能夠處理長序列數據C、適合大規模數據集D、低資源消耗參考答案：ABC83.ASR在中文領域有很大的難度，主要原因是（）。A、中文博大精深B、方言眾多C、目前ASR技術不成熟D、數據量不夠參考答案：AB84.a=np.array（[1，2，3，4，5，6，7，8]），（）可以使輸出結果為（[5，7]）。A、[4:7]B、a[5:8]C、a[4:-1]D、a[5:]參考答案：AC85.（）用循環神經網絡處理效果比較好。A、語音識別B、自然語言處理C、圖像識別D、人臉識別參考答案：AB86.（）因素可能影響神經網絡的訓練效果。A、學習率B、批量大小C、損失函數的選擇D、激活函數的選擇E、數據集的規模參考答案：ABCDE87.（）是正確的Python字符串。A、‘abc”ab”B、‘abc”ab’C、“abc”ab”D、“abc\”ab”參考答案：BD88.（）是圖像分割中常用的基于區域的方法。A、K-means算法B、MeanShift算法C、分水嶺算法D、直方圖均衡化參考答案：ABC89.（）是數值數據類型（即可用于算術表達式）。A、0xffB、99C、122D、“1002”參考答案：ABC90.（）是輸出設備。A、打印機B、鍵盤C、掃描儀D、顯示器E、鼠標參考答案：AD91.（）是事務特性。A、獨立性B、持久性C、原子性D、一致性參考答案：ABCD92.（）是生成式人工智能模型訓練方法的特點。A、使用經典優化器B、低精度表示法C、分布式訓練D、數據規范化參考答案：ABC93.（）是人類特有的，而機器所不具備的。A、定量計算B、規律總結C、推理和直覺D、廣泛外延參考答案：BCD94.（）是人工智能的子領域。A、自然語言處理B、人類行為學C、機器視覺D、電腦維護參考答案：AC95.（）是典型的自然語言處理（NLP）任務。A、語音識別B、文本分類C、圖像分割D、機器翻譯參考答案：ABD96.（）是常見的機器學習算法。A、支持向量機（SVM）B、K均值聚類C、深度學習D、決策樹參考答案：ABCD97.（）可用于數據采集技術。A、FlumeB、HiveC、KafkaD、Mahout參考答案：AC98.（）可以認為是計算機視覺的任務。A、圖像存儲B、圖像/視頻中文字的檢測和識別C、視頻中感興趣目標的檢測跟蹤和定位D、圖像中前景物體與背景的分割參考答案：BCD99.（）行業需要用到數據采集。A、企業B、政府C、金融反欺詐D、教育參考答案：ABCD100.（）方法可以用于提高神經網絡模型的泛化能力。A、數據增強B、正則化C、使用更大的網絡結構D、批量歸一化E、交叉驗證參考答案：ABDE判斷題1.自然語言包括人類交流的語言——口語、書面語、手語、旗語等，而人造語言是在自然語言基礎上改良的自然語言。A、正確B、錯誤參考答案：B2.注意力機制只適用于提高機器翻譯的準確性。A、正確B、錯誤參考答案：B3.注意力機制能夠提升模型對長距離依賴關系的捕捉能力。A、正確B、錯誤參考答案：A4.注意力機制能夠提高深度學習模型的泛化能力。A、正確B、錯誤參考答案：A5.注意力機制能夠提高模型對長距離依賴的捕捉能力。A、正確B、錯誤參考答案：A6.智能家居應該能自動感知周圍的環境，不需要人的操控。A、正確B、錯誤參考答案：A7.針對數據標注疑問案例分類型整理，可對項目質量提升產生正向增益。A、正確B、錯誤參考答案：A8.針對電力元件故障的預測模型需要較高的泛化能力這一問題，可選用Adaboost集成算法提升性能。Adaboost算法是一種帶有自適應功能、可以自動調整權值的Bagging集成算法。A、正確B、錯誤參考答案：B9.召回率（Recall）是指分類正確的正樣本個數（TP）占真正的正樣本個數（TP+FN）的比例。A、正確B、錯誤參考答案：A10.在循環神經網絡（RNN）中，LSTM單元通過門控機制解決了長期依賴問題，比標準RNN表現更好。A、正確B、錯誤參考答案：A11.在圖像處理中，采樣越細，像素越小，越能精確地表現圖像。A、正確B、錯誤參考答案：A12.在搜索數據庫中的數據時，SQL通配符可以替代一個或多個字符，SQL通配符必須與LIKE運算符一起使用。A、正確B、錯誤參考答案：A13.在數據庫的三級模式結構中，內模式可以有多個。A、正確B、錯誤參考答案：B14.在數據標注中，當標注人員標注的數據被質檢人員判誤，可以進行申訴。A、正確B、錯誤參考答案：A15.在數據標注過程中，“圖片非正常顯示”屬于標注平臺可能出現的BUG。A、正確B、錯誤參考答案：A16.在使用子查詢時，必須使用括號把子查詢括起來，以便區分外查詢和子查詢。A、正確B、錯誤參考答案：A17.在神經網絡中，權重初始化對模型的訓練速度和性能沒有影響。A、正確B、錯誤參考答案：B18.在深度學習模型訓練中，學習率越大，訓練速度越快，最優解越精確。A、正確B、錯誤參考答案：B19.在人工智能領域，邏輯推理是一種讓計算機根據事實和規則進行推理和決策的技術。A、正確B、錯誤參考答案：A20.在進行數據查詢時，不能指定查詢結果的標題，只能用字段名作標題。A、正確B、錯誤參考答案：B21.在機器學習中，模型選擇通常指的是從多個候選模型中選擇最優的模型。A、正確B、錯誤參考答案：A22.在關系理論中，把能夠唯一地確定一個元組的屬性或屬性組合稱為域。A、正確B、錯誤參考答案：B23.在表中創建一個標識列（IDENTITY），當用戶向表中插入新的數據行時，系統自動為該行標識列賦值。A、正確B、錯誤參考答案：A24.語音識別、計算機視覺等領域的突破離不開深度學習算法。A、正確B、錯誤參考答案：A25.語言識別是人工智能的重要分支之一,它解決的是不僅能聽人們在說什么,而且能聽懂這些話的意思。A、正確B、錯誤參考答案：B26.與超聲傳感器相比，紅外測距的準確度更高。A、正確B、錯誤參考答案：B27.由于不同地方有不同的文化，機器翻譯有時會出現歧義。A、正確B、錯誤參考答案：A28.用傳感器采集環境信息是機器人智能化的第一步。A、正確B、錯誤參考答案：A29.引入預訓練模型可以提高深度學習模型在新任務上的表現。A、正確B、錯誤參考答案：A30.引入預訓練模型可以縮短模型訓練時間。A、正確B、錯誤參考答案：A31.一個數據表只能有一個唯一索引。A、正確B、錯誤參考答案：B32.一般優秀的詩詞都是從真情實感出發。A、正確B、錯誤參考答案：A33.巡檢缺陷樣本標注時，缺陷目標框大小與照片的比例應盡可能保持不變。A、正確B、錯誤參考答案：B34.序列標注任務適合使用注意力機制來提升性能。A、正確B、錯誤參考答案：A35.虛擬IP主要用在云服務器的主備切換，達到高可用性HA（HighAvailability）的目的。A、正確B、錯誤參考答案：A36.新中國第一家證券交易所創立于北京東城。A、正確B、錯誤參考答案：B37.相同型號的機器人面對相同的大數據、相同的算法，會做出相同的股票操作策略。A、正確B、錯誤參考答案：A38.現在要設計一個節點，開發路徑規劃功能，輸入是目標點和起始點，輸出是路徑，適合用Topic通信方式。A、正確B、錯誤參考答案：B39.物聯網的數據處理技術主要是實現數據的存儲、處理、分析、決策與高效應用。A、正確B、錯誤參考答案：A40.文本挖掘又稱信息檢索，是從大量文本數據中提取以前未知的、有用的、可理解的、可操作的知識的過程。A、正確B、錯誤參考答案：B41.文本標注是將文字、標點在內的文本進行標注，是計算機能夠讀懂識別從而應用于人類的生產領域。A、正確B、錯誤參考答案：A42.謂詞的個體，可以是一個常量，也可以是一個變元，還可以是一個多元。A、正確B、錯誤參考答案：B43.位置傳感器是指能感受被測物的位置并轉換成可用輸出信號的傳感器。A、正確B、錯誤參考答案：A44.維修人員必須保管好機器人鑰匙，嚴禁非授權人員在手動模式下進入機器人軟件系統隨意翻閱或修改程序及參數。A、正確B、錯誤參考答案：A45.為了讓MySQL較好地支持中文，在安裝MySQL時，應該將數據庫服務器的缺省字符集設定為gb2312。A、正確B、錯誤參考答案：B46.微服務架構模式下.開發者無法自由選擇開發技術來提供API服務。A、正確B、錯誤參考答案：B47.圖像二值化處理是將圖像中感興趣的部分置1、背景部分置2。A、正確B、錯誤參考答案：B48.圖靈認為人工智能應當是一個模擬成人成熟思維的系統。A、正確B、錯誤參考答案：B49.圖靈測試存在的潛臺詞是機器智能的極限可以超越人的智能,機器智能可以不與人的智能比擬。A、正確B、錯誤參考答案：B50.同一個Topic上可以有多個發布者。A、正確B、錯誤參考答案：A51.提示學習是一種通過提供大量樣本進行學習的方法。A、正確B、錯誤參考答案：B52.梯度裁剪僅適用于卷積神經網絡（CNN）。A、正確B、錯誤參考答案：B53.特征提取方式需要根據語音單元的特點提取。A、正確B、錯誤參考答案：A54.隨著訓練樣本數據量的提升，模型的泛化誤差上界越小，泛化能力也隨之提升。A、正確B、錯誤參考答案：A55.數字化示范需統籌考慮公司數字化轉型發展戰略綱要和“十四五”數字化規劃，打造四層兩類示范，即縱貫（總部、省、市、縣）四個層級的專項示范和綜合示范。A、正確B、錯誤參考答案：B56.數據增強技術可以用于提高自然語言處理任務的性能。A、正確B、錯誤參考答案：A57.數據增強技術可以用于減輕深度學習模型的過擬合問題。A、正確B、錯誤參考答案：A58.數據增強技術可以通過添加噪聲來實現。A、正確B、錯誤參考答案：A59.數據預處理是在大數據和人工智能領域中常見的操作，用于清洗、轉換和歸一化原始數據。A、正確B、錯誤參考答案：A60.數據試標只存在于短期高頻項目，長期項目不用試標。A、正確B、錯誤參考答案：B61.數據清洗是指為了保證模型訓練效果，利用僅有的數據樣本生成額外的人工合成的數據，提升泛化能力。A、正確B、錯誤參考答案：B62.數據庫恢復是使被故障破壞掉的數據恢復到故障前的某種數據一致的狀態。A、正確B、錯誤參考答案：A63.數據庫安全審計的操作日志默認會一直保存。A、正確B、錯誤參考答案：A64.數據科學是根據數據世界的分析結果，對現實世界進行預測、洞見、解釋或決策的新興科學。A、正確B、錯誤參考答案：A65.數據科學流程的特殊性在于需要將科學家的3C精神融入業務流程。A、正確B、錯誤參考答案：A66.視圖是一個虛擬表，并不表示任何物理數據，只是用來查看數據的窗口而已。A、正確B、錯誤參考答案：A67.視覺相機可以獲取物體高度方向的位置信息。A、正確B、錯誤參考答案：B68.使用SQL語言的CREATETABLE命令可以直接建立表。A、正確B、錯誤參考答案：A69.使用Dropout技術能夠提高深度學習模型的訓練速度。A、正確B、錯誤參考答案：B70.使用Dropout技術可以在一定程度上防止深度學習模型過擬合。A、正確B、錯誤參考答案：A71.使用Dropout技術可以有效防止深度學習模型的過擬合問題。A、正確B、錯誤參考答案：A72.使用Dropout技術會顯著增加模型的訓練時間。A、正確B、錯誤參考答案：B73.使用Dropout技術不會影響模型的最終性能。A、正確B、錯誤參考答案：B74.省級人工智能服務門戶提供運行環境、模型庫、樣本庫、應用管理等統一入口，提供通用模型、專用模型、應用案例等開放能力服務。A、正確B、錯誤參考答案：A75.神經網絡是一種模仿人腦神經元結構和工作原理的計算模型。A、正確B、錯誤參考答案：A76.深度學習中的自編碼器AutoEncoder是一種無監督學習算法，用于學習數據的壓縮表示。A、正確B、錯誤參考答案：A77.深度學習雖然是一個熱門領域，但是已有多年的發展歷史，主要有快速發展期和爆發期。A、正確B、錯誤參考答案：A78.深度學習是機器學習的一個分支，主要關注如何使用神經網絡來解決復雜問題。A、正確B、錯誤參考答案：A79.深度學習模型中的正則化技術，如L1和L2正則化，主要用于增加模型的復雜度，提高預測精度。A、正確B、錯誤參考答案：B80.深度學習就是一種綠色人工智能。A、正確B、錯誤參考答案：B81.申請負載均衡創建的負載均衡為融合ELB時，用戶可以通過添加黑名單的方式控制訪問負載均衡的監聽器的IP。A、正確B、錯誤參考答案：B82.刪除錯誤是指實際語音中有，但識別結果里沒有。A、正確B、錯誤參考答案：A83.若使用REVOKE命令撤消某用戶創建表的權限，則該用戶將無權創建表。A、正確B、錯誤參考答案：B84.任何包含前景和背景的圖像都可以使用大津法獲得最佳閾值。A、正確B、錯誤參考答案：B85.人效和準確率是影響標注數據指標達成的因素。A、正確B、錯誤參考答案：A86.人類智能可以和機器智能相互融合。A、正確B、錯誤參考答案：A87.人機交互是指關于設計、評價和實現供人們使用的交互式計算機系統，并圍繞相關的主要現象進行研究的學科。A、正確B、錯誤參考答案：A88.人工智能算法不需要數據來進行訓練。A、正確B、錯誤參考答案：B89.人工智能是計算機科學的一個分支，是智能計算機系統即人類智慧在機器上的模擬，或者說是人們使機器具有類似于人的智慧（對語言能理解、能學習、能推理）。A、正確B、錯誤參考答案：A90.人工智能是計算機科學的一個分支，即智能計算機系統，也就是人類智慧在機器上的模擬，或者說是人們使機器具有類似于人的智慧（對語言能理解、能學習、能推理）。A、正確B、錯誤參考答案：A91.人工智能是20世紀50年代才開始研究的一項技術，還沒有得到應用。A、正確B、錯誤參考答案：B92.人工智能核心體系架構包括技術層、應用層、基礎層、網絡層。A、正確B、錯誤參考答案：B93.人工智能的發展完全依賴于算法的進步，與數據的質量和數量無關。A、正確B、錯誤參考答案：B94.人工神經元網絡只需要很少的數據便可掌握處理特定問題的能力。A、正確B、錯誤參考答案：B95.人工神經元網絡會遭遇“框架問題”。A、正確B、錯誤參考答案：B96.人對音頻信息的記憶是長期記憶。A、正確B、錯誤參考答案：B97.缺省情況下，所創建的索引是非聚集索引。A、正確B、錯誤參考答案：A98.前三次工業革命是機器人代替人的體力勞動，正在到來的人工智能革命將開始代替腦力勞動。A、正確B、錯誤參考答案：A99.批量歸一化有助于解決梯度消失問題。A、正確B、錯誤參考答案：B100.批量歸一化可以應用于模型的任何層，包括輸入層和隱藏層。A、正確B、錯誤參考答案：A101.批量歸一化僅在全連接網絡中有效。A、正確B、錯誤參考答案：B102.逆文檔頻率值越大，重要性越大。A、正確B、錯誤參考答案：A103.目前人工智能還不能理解人類智能。A、正確B、錯誤參考答案：A104.目前，學術界對人工智能已經形成了統一標準的概念。A、正確B、錯誤參考答案：B105.目前，全球主要的國家和地區都已經將人工智能視為戰略制高點，加大力度進行發展。A、正確B、錯誤參考答案：A106.目標變量的影響因素可以是連續值也可以是離散值，自變量和目標變量之間的關系被稱為模型。A、正確B、錯誤參考答案：A107.路徑規劃方法通過對空間解析離散化或者隨機采