题目：
651.过程性评价应发挥 主体的积极作用。 A.主体性评价 B.多元评价 C.集体性评价 D.多角度评价
题目：651.患者，男，64 岁，身高 160cm，体重 70kg，尿糖(-)，糖耐量试验结果为空腹5.0mol／L，1 小时 7.6mmol／L，2 小时 7.0mmol／L，3 小时 5.4mmol／L。应考虑为。A.无临床意义B.可排除糖尿病 C.可诊为糖尿病 D.糖耐量低减 E.以上都不是题目：当宽带拨号认证不成功，无法连接网络，错误代码678/651（远程计算机无响应）时处理步骤为（）A.查询是否有网络故障公告，如有，解释口径：“您好，目前由于****故障造成您暂时无法使用，我们的技术人员正在处理中，请您稍后再试”(正确答案)B.如果没有网络故障，询问是否接有路由器或检查MODEM信号灯是否正常？指导客户拔插网线、甩开路由，单机拨号连接再试(正确答案)C.仍无法解决，则记录派单处理(正确答案)D.直接记录派单处理题目：公元前651年，齐桓公在葵丘大会诸侯，参加会盟的有齐、鲁、宋、卫、郑、许、曹等国的国君，周襄王也派代表参加。此后，晋国、楚国都组织过类似的会盟。这说明（）。A.宗法制完全崩溃 B. 会盟能消除战争 C. 周王依附齐桓公 D. 分封制逐渐瓦解 题目： 【材料】
2016年全国女性就业人员占全社会就业人员的比重为，其中城镇单位女性就业人员6518万人，比2010年增加1656万人。
2016年公有制企事业单位中女性专业技术人员1480万人，比2010年增加211万人，所占比重达，提高2.8个百分点；其中女性高级专业技术人员161万人，比2010年增加59.3万人，所占比重，提高3个百分点。
2016年企业董事会中女职工董事占职工董事的比重为，企业监事会中女职工监事占职工监事的比重为，比2010年分别提高7.2和4.9个百分点；企业职工代表大会中女性代表比重为，略低于2010年0.3个百分点。
2016年女性参加生育保险的人数达8020万人，比2010年增长。2016年，参加城镇职工基本医疗保险的女性1.4亿人，比2011年增长；参加城镇居民基本医疗保险的女性1.9亿人，比2011年增长了1.5倍。
2016年全国参加城镇职工基本养老保险人数3.8亿人，其中女性1.8亿人，占比比2010年提高3个百分点；2016年，参加城乡居民基本养老保险人数5.1亿人，其中女性超过1.7亿人。
2016年全国参加失业保险的人数超过1.8亿人，其中女性7551万人，分别比2010年增加4713万人和2402万人，增长约和；参加工伤保险人数2.2亿人，其中女性8129万人，分别比2010年增加5728万人和2429万人，增长约和。 2010-2016年全国城镇单位女性就业人员年均增加约多少万人A.207 B. 237 C. 276D. 331
题目：398/651处理实际问题时，以下什么情况下该使用机器学习A.规则十分复杂或者无法描述比如人脸识别和语音识别B.任务的规会随时间改变，比如生产线上的瑕疵检测比如预测商品销售的趋势C.数据分布本身随时间变化，需要程序不停的重新适应D.规则复杂程度低且问题的规模较小的问题
题目：327/651 以下关于解决问题方法的描述中，哪些选项是正确的A.人工规则适用于解决问题规模小,规则复杂度高的问题B.机器学习算法适用于解决问题规模大,规则复杂度高的问题C.基于规则的算法适用于问题规模大,规则复杂度低的问题D.问题规模大,规则复杂度低的问题属于简单问题
题目：291/651以下有关华为云 OCR文字识别服务的使用说明，以下哪些选项是正确的A.文字识别以开放API的方式提供给用户.用户可以将文字识别集成到第三方系统调用APIB.用户可以在管理控制台申请开通文字识别服务,查看服务的调用成功和失败次数C.文字识别提供了web化的服务管理平台,即管理控制台,以及基于HTTPS请求的API管理方式D.每次使用服务都需要申请
题目：489/651数据不一致问题是指数据集中存在矛盾，有差异的记录A.正确B.错误
题目：140/651 对于图像分类问题，以下哪个神经网络更适合解决这个问题A.感知器B.循环神经网络C.卷积神经网络D.全连接神经网络
题目：[连线题]647/651请匹配神经网络的不同发展阶段 题目：641/651（___）优化器中每一次梯度下降的方向和距离都受到之前梯度下降的方向和速度的影响。 题目：640/651（___）反映了感知器目标输出和实际输出之间的误差。(请输入中文) 题目：639/651 （___）将特征选择问题视为一个搜索问题,在这个问题中，将评估和比较不同的特征组合，根据模型的准确性进行评分。(一种特征选择方法类型,并输入中文) 题目：638/651 （___）的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调 题目：636/651（___）搜索实现了对参数的随机搜索，其中每组设置都是从可能的参数值的分布中进行取样，试图找出最佳的参数子集。(输入中文) 题目：634/651_（___）指的是训练过程中使用的数据集，其中每个样本称为训练样本。(输入中文) 题目：633/651（___）算法类型反映了样本数据集中样本的属性值连续的特性，通过函数表达样本映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。(请输入中文) 题目：627/651典型训练数据处理pipeline包括:load，shuffle,map，batch和（___）_(请用英文填写) 题目：626/651调用华为云通用表格识别API的返回结果中,最多会有（___）个字段结果。(填写阿拉伯数字) 题目：625/651分类问题属于（___）学习方法，通过该方法，可将样本数据集中的样本映射到某个给定的类别中。(请输入监督或者无监督) 题目：624/651负梯度向量指向函数值（___）最快的方向 题目：623/651华为的AI全栈（___）(请填写中文)包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等端边云的部署环境。 题目：622/651华为云 ModelArts中使用自动学习实现物体检测应用，首先要登录（___）服务，进行数据的上传和存储。(请填写英文缩写) 题目：621/651华为云（___）服务提供图像标签识别,名人识别和翻拍识别等服务。 题目：620/651华为云（___）服务是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘，分析，构建，绘制和显示知识及它们之间的相互联系 题目：619/651华为云提供的一句话识别服务，如果服务调用成功,则（___）字段显示识别出的内容。 题目：618/651华为云图像识别服务的pythonSDK相关库主要存放在文件夹（___）中 题目：617/651华为云文字识别服务是以开放（___）的方式提供文字识别能力。(请填写英文简称) 题目：616/651华为云自然语言处理服务的子服务中，（___）服务为用户提供快速准确的翻译服务，帮助用户跨语言沟通，可用于文档翻译等场景中 题目：615/651机器学习类型中计算机程序需要指定输入属于k(k=2)类中的哪一类的算法是: （___）算法 题目：614/651卷积神经网络的核心思想是（___）和参数共享。 题目：613/651逻辑回归模型属于有监督学习中的（___）模型。(输入中文) 题目：612/651逻辑回归是一种分类模型，用来解决分类问题，其在线性回归的基础上引入了非线性因素: （___）函数，并设定了阈值，因此可以处理二分裂问题 题目：611/651模型中不但有参数，还有超参数的存在，如果该参数由人工手动设定，则该参数是一个（___） 题目：610/651人工神经网络(简称神经网络)是由人工（___）互连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化,是模拟人类智能的一条重要途径。(请输入中文) 题目：609/651人工智能的三个阶段包含了计算智能、（___）、认知智能。 题目：608/651 人工智能的英文简写是（___） 题目：607/651容量不足的模型不能解决复杂任务,可能出现（___）拟合。(输入中文) 题目：606/651容量高的模型能够解决复杂的任务,但是其容量高于任务所需时,有可能会造成（___）拟合问题。(输入中文) 题目：605/651神经网络由输入层, （___）和输出层组成。 题目：604/651 实现泛终端智慧分发，开发者只需进行（___）次服务接入，就能够在手机、平板、大屏等多终端复用，高效完成分发引流。(请填入阿拉伯数字) 题目：603/651使用MindSpore框架搭建网络，进行训练时，使用算力的芯片型号是Ascend （___）(请填写阿拉伯数字) 题目：602/651使用带有L2 -norm 正则项损失函数的线性回归也叫（___）。(输入中文) 题目：601/651线性回归的损失函数可以是交叉嫡损失函数与最小二乘损失函数中的（___） 题目：600/651学得模型后,使用其进行预测的过程称为测试,使用的数据集称为（___），每个样本称为测试样本。(输入中文) 题目：599/651异腾910处理器支持的主要是华为自研的（___）深度学习框架。(请写出只体框架名称) 题目：598/651因为包装器方法(wrapper)为每个子集训练一个新模型,所以它们的计算量非常（___）（请填入一个汉字) 题目：597/651有关华为云提供的图像标签识别服务的响应参数, （___）字段显示的是置信度参数。 题目：596/651语音处理研究的主题主要包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等。其中最成熟的技术是（___）技术 题目：595/651在（___）传播中，时序越长，最后一个时序的损失对第一个时序w的梯度影响越小，越容易出现梯度消失或梯度爆炸现象 题目：594/651在达芬奇架构中，（___）和相应的数据通路，构成了AI Core的存储系统。 题目：593/651在华为云自然语言处理服务中,（___）技术可以将文本切分成以独立的词为单位的序列，比如在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的。(请填写中文) 题目：651．凡段修到期或技术不良的车辆，必须送往车辆段施修者应填插( )色票。A.车统一16B.车统一17C.车统一18D.车统一36 ,
题目：450/651下列选项中属于keras 下estimator封装的方法有A.评估B.训练C.预测D.输出模型
题目：446/651如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为.A.梯度剪切B.随机欠采样C.使用Relu激活函数D.正则化
题目：444/651关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是A.池化操作采用扫描窗口实现B.池化层可以起到降维的作用C.常用的池化方法有最大池化和平均池化D.经过池化的特征图像变小了
题目：443/651深度学习中以下哪些步骤是由模型自动完成的A.模型训练B.特征选择C.分析定位任务D.特征提取
题目：435/651在随机森林中，最终的集成模型是通过什么策略决定模型结果的A.累加制B.求平均数C.投票制D.累乘制
题目：434/651以下关于KNN算法当中k值描述正确的是A.K值越大，模型越容易过拟合B.K值越大，分类的分割面越平滑C.K值是超参数D.可以将k值设为0
题目：432/651有大量销售数据，但没有标签的情况下，企业想甄别出VIP客户，以下模型中合适的有A.逻辑回归B.SVMC.K-MeansD.层次聚类
题目：427/651人工智能现在的技术应用方向主要有A.自然语言处理B.控制系统C.计算机视觉D.语音识别
题目：426/651下面哪些属于AI的应用领域A.智慧教育B.智慧城市C.智慧家居D.智慧医疗
题目：423/651下列哪些属于AI的子领域A.机器学习B.计算机视觉C.语音识别D.自然语言处理
题目：401/651参加达特茅斯会议的学者有哪些A.罗切斯特B.麦卡锡C.明斯基D.香农
题目：400/651 常见的聚类算法有哪些A.K-meansB.密度聚类C.层次聚类D.谐聚类
题目：399/651常见的脏数据的类型有哪些A.格式错误的值B.重复值C.逻错误的值D.缺失值
题目：398/651处理实际问题时，以下什么情况下该使用机器学习A.规则十分复杂或者无法描述比如人脸识别和语音识别B.任务的规会随时间改变，比如生产线上的瑕疵检测比如预测商品销售的趋势C.数据分布本身随时间变化，需要程序不停的重新适应D.规则复杂程度低且问题的规模较小的问题
题目：397/651 从技术架构来看AI芯片的分类包括A.FPGAB.CPUC.GPUD.ASIC
题目：396/651达芬奇架构计算单元主要包含的计算资源有A.向量计算单元B.标量计算单元C.张量计算单元D.矩阵计算单元
题目：395/651当编译模型时用了以下代码:model.compile(optimizer='Adam,loss='categorical.crossentropy', metrics=.[tf.keras.metrics.accuracy])，在使用evaluate方法评估模型时，会输出以下哪些指标A.accuracyB.categorical_ 1ossC.lossD.categorical accuracy
题目：394/651当使用机器学习建立模型的过程中，以下哪些属于必备的操作A.模型构建B.数据获取C.特征选择D.超参数调节
题目：393/651地理智能体Geogenius依托鱼华为云在人工智能，大数据等前沿技术的积累，构建了一站式全流程遥感智能开发云平台，哪几项是地理智能体的主要功能A.气象检查B.应急防灾C.衣林检查D.海洋保护
题目：392/651调用华为云语音合成pythonAPI时，需要初始化客户端参数，主要通过TtsCustomizationcpent函数完成，以下初始化参数中，必须项有哪几项A.service-endpointB.regionC.skD.ak
题目：391/651根据华为云EI智能平台，可以提供以下哪些解决方案A.人流统计方案B.基于知识图谱的政策查询方案C.车辆识别方案D.入侵识别方案
题目：390/651关于机器学习模型性能评估的说法，以下哪些选项是正确的A.通过分类模型的混淆矩阵,可以计算准确率,错误率,召回率,差准率，F1值等各种信息B.回归模型可以使用MAE或MSE进行评估C.分类模型一般可以结合混淆矩阵进行评估D.聚类模型没有性能评估方法
题目：389/651关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是A.常用的池化方法有最大池化和平均池化B.经过池化的特征图像变小了C.池化层可以起到降维的作用D.池化操作采用扫描窗口实现
题目：388/651关于卷积神经网络的结构,下列哪些说法是正确的A.在卷积神经网络格中，池化层只能选择最大池化，而不韵选择其他方法。B.卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角，更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。C.全连接层把所有局部特征结合变成全局特征用来计算最后每一类的得分。D.卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。
题目：387/651关于人脸搜索服务，下列哪些说法是正确的A.没有人脸集时，需要先创建人脸集，再添加人脸数据，然后才能进行搜索B.一个人脸集的大小不能超过10000张图片C.有专门的接口可以删除指定人脸集D.有专门的接口可以删除某个人脸集中的人脸数据
题目：386/651关于图像内容审核服务调用成功时返回的suggestion字段，说法正确的是A.pass 代表不包含敏感信息，通过B.review代表需要人工复检C.suggestion'字段代表检测是否通过D.block代表包含敏感信息，不通过
题目：385/651华为的AI全场景包含有以下哪些选项A.IoT行业终端B.边缘计算设备C.消费终端D.公有云
题目：384/651华为云EI让更多的企业边界的使用AI和大数据服务，加速业务发展，造福社会。华为云EI服务可以在以下哪些方面服务企业A.行业数据B.行业智慧C.算法D.算力
题目：383/651华为云EI智能体根据行业和应用场景的不同也有很多种，目前可以实现的华为云EI智能体有A.工业智能体B.交通智能体C.园区智能体D.汽车智能体
题目：382/651华为云ModelArts是面向AI开发的一战式开发平台，以下哪些功能在Mode1Arts 上可以具备A.tB.AI市场C.可视化工作流D.自动学习
题目：381/651华为云可提供的AI服务有以下哪几项A.文本识别B.oCR语音交互C.图引擎服务D.图像搜索
题目：380/651华为云文字识另别OCR技术的优势有哪几项A.识别精度高B.降低成本C.高适应性D.快速高效
题目：379/651机器学习一般可分为以下哪些类型A.监督学习B.半监督学习C.无监督学习D.强化学习
题目：378/651基因知识图谱具备以下哪几种能力A.辅助病例诊断B.疾病预测及诊断C.基因检测报告生成D.实体查询
题目：377/651基于华为云OCR服务,企业可以以实现以下哪些业务A.合同录入与审核B.门诊检验报告单扫描录入C.快递单自动填写D.猫狗图片分类
题目：376/651截止2019年底，TensorFlow发布过的版本有A.1B.3C.2D.0.1
题目：375/651卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸，常见的池化有:A.最小池化层B.最大池化层C.平均池化层D.乘积池化层
题目：374/651 决策树的构建过程一般包含以下哪些选项A.特征选择B.聚类C.剪枝D.决策树生成
题目：373/651哪些目录是ME模块组件包含的A.trainB.cmakeC.model_zooD.nn
题目：372/651 人工智能包括哪些要素A.算法B.场景C.算力D.数据
题目：371/651人工智能现在的技术应用方向主要有A.自然语言处理B.控制系统C.计算机视觉D.语音识别
题目：370/651人工智能研究的领域包括以下哪些选项A.计算智能B.符号智能C.机器感知D.机器学习
题目：369/651人脸搜索服务调用成功时返回的结果中包含下列哪些项A.搜索出的人脸相似度B.搜索出的人脸idC.搜索出的人脸位置D.搜索出的人脸序号
题目：368/651如果把寻找最优值的过程看做小球滚到山底的过程，以下关于动量优化器的描述，正确的是哪些项A.带有惯性的小球更容易滚过一些狭窄的局部极值。B.仍需要手动设置学习率和动量系数。C.动量梯度下降是小球在下降的过程中不断积累速度，这有助于小球快速中过平坦区域，加快收敛D.动量梯度下降可以解决振荡导致学习速度降低的问题
题目：367/651如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为.A.梯度剪切B.随机欠采样C.使用Relu激活函数D.正则化
题目：366/651 深度学习中，以下哪些方法可以降低模型过拟合A.DropoutB.增加参数惩罚C.增加更多的样本D.增大摸型复杂度提高在训练集上的效果
题目：365/651 深度学习中常用的损失函数有A.L1损失函数B.均方误差损失函数C.交叉嫡误差损失函数D.自下降损失函数
题目：364/651神经网络深度过深容易出现以下哪一种问题A.梯度消失B.梯度爆炸C.训练数据丢失D.模型欠拟合
题目：363/651生成对抗网络目前应用非常广泛，以下场景中可以使用此网络的是A.数据增强B.语义分割C.信息检索D.图像生成
题目：362/651昇腾AI处理器支持接入以下哪些种类的内存A.SATAB.ssDC.HBMD.DDR
题目：361/651昇腾AI处理器主要的硬件架构包括以下哪些选项A.多层级的片上系统缓存或缓中区B.数字视觉预欧处理模块C.芯片系统控制CPUD.AI计算擎
题目：360/651使用装有Atlas300 (3000)加速卡的服务器编译运行程序时需要检查哪些条件A.完成Atlas 驱动安装B.已安装CUDA软件包C.已安装Cmake编译工具D.完成环境配置
题目：359/651图像翻拍检测服务调用成功时标签sugestion有哪些情况A.certaintyB.FALSEC.uncertaintyD.TRUE
题目：358/651图引擎服务(Graph Engineservice)是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行一体化查询、分析的服务。下列哪几项是华为云图引擎服务的优势A.一体化B.简单易用C.大规模D.高性能
题目：357/651 问诊机器人可能涉及以下哪些技术A.语音识别B.图像识别C.专家系统D.知识图谱
题目：356/651无人超市的场景下,使用到的AI技术有哪些选项A.推荐算法B.数据挖掘C.计算机视觉D.生物合成
题目：355/651 下列关于护照识别服务的说法正确的是A.country_code 代表护照签发国家的国家码B.nationapty代表持有人国籍C.passport_number代表护照号码D.confidence相关字段的置信度信息，置信度越大，表示本次识别的对应字段的可靠性越高，在统计意义上，置信度越大，准确率越高
题目：354/651下列关于通用表格识别服务的说法正确的是A.rows代表文字块占用的行信息，编号从0开始，列表形式B.colums代表文字块占用的列信息，编号从0开始，列表形式C.传入的图像数据需要经过base64编码D.words 代表文字块识别结果
题目：353/651下列关于通用表格识别服务返回的type字段说法正确的是A.type为text时代表文本识别区域B.type代表表格类型C.type为table时代表表格识别区域DD.type代表文字识别区域类型
题目：352/651下列哪几项是华为云图引擎服务(Graph Engine Service)的优势A.丰富的图分析算法库B.语音交互C.高性能图计算内核D.分布式高性能图存储擎
题目：351/651 下列哪几项是图引擎服务可以应用的场景A.风控B.销量预C.知识图谱D.推荐
题目：350/651下列哪些属于AI的子领域A.机器学习B.计算机视觉C.语音识别D.自然语言处理
题目：349/651 下列哪些属于华为云自然语言处理(Natural Language Processing)服务的关键技术A.卷积B.分词C.文本摘要D.池化
题目：348/651下列哪些选项是<人工智能综合实验>调用华为云服务中可能会用到的A.akB.RegionC.project_idD.sk
题目：347/651下列哪些选项属于tf.keras常用的关于网络编译的方法与接口A.OptimizersB.evaluateC.compileD.Model
题目：346/651下列使用了达芬奇架构的产品有哪些选项A.Ascend.310B.Kunpeng920sC.Ascend910D.Kunpeng920
题目：345/651 下列属于自然语言处理研究主题的是哪些选项A.情感分析B.机器翻译C.文本生成D.文本挖掘
题目：343/651下面哪些属于AI 的应用领域A.智慧教育B.智慧城市C.智慧家居D.智慧医疗
题目：342/651下面有关AI应用领域的描述正确的有哪些选项A.智医疗运用了计算机视觉数据控掘等AI技术B.智慧城市，是一门综合学科，几乎涵盖AI常用三大方向，语音、NLP和计算机视觉C.智慧教育，基本特征是开放、共享、交互、协作、泛在。以教育信息化促进教育现代化用信息技术改变传统模式D.智能家居，运用了物联网、语音识别等技术
题目：341/651 已知全连接神经网络的某一层的参数总量为330,则上一层和本层的神经元数量可能为A.32和10B.10和33C.33和10D.9和33
题目：340/651 以下不属于通用机器学习整体流程的是哪些选项A.模型部臀与整合B.模型评估测试C.模型报告撰泻D.业务目标分析
题目：338/651 以下关于GPU特征的描述,正确的是哪些选项A.大量缓存降低时延B.基于大吞叶量设计C.擅长逻辑控制D.擅长计算密集和易于并行的程序
题目：337/651以下关于GRU的描述，正确的是哪几项A.GRU是LSTM的—种变体B.GRU将遗忘门和输入门合成了一个单一的更新门C.GRU会拼接上一时刻的输出和当前时核刻的输入D.GRU混合了细胞状态和隐藏状态
题目：336/651以下关于KNN算法当中k值描述正确的是A.K值越大，模型越容易过拟合B.K值越大，分类的分割面越平滑C.K值是超参数D.可以将k值设为0
题目：335/651以下关于LSTM的描述,正确的是哪几项A.门可以选择性地以让信息通过它们由Sigmoid神经网络层和逐点乖法运算组成B.LSTM可以通过“门”的精细结构向细胞状态添加或移除信息C.LSTM的关键健是细胞状态，细胞状态贯穿整个链条，只有一些次要的线性交互作用，信息很容易以不变的方式流过D.LSTM有两种门用来保持和控制细胞状态:遗忘门和输入门
题目：334/651以下关于MindSpore逻辑架构的设计目标的描述中,正确的有哪几项A.图算深度融合，充分发挥AI芯片的算力B.实现迁移学习的业务时，MindSpore代码量远远比Tensorflow要多C.分布式并行原生支撑AI模型突破万亿参数D.全场景企业级能力:实现灵活部臀和协同，安全可信、可解释
题目：333/651 以下关于Relu激活函数缺点的描述，正确的是哪些项A.有神经元死亡的现急B.转折点定义的曲面也是有“棱角”的，在某些回归问题中，显得不够平滑C.在0处不可导，强行定义了导数D.无上界，训炼相对发散
题目：332/651 以下关于ReLU激活函数优点的描述,正确的是哪些项A.有神经元死亡的现急B.计算简单C.辑出有界训练不易发散D.有效缓解了度消失的问题
题目：331/651以下关于mindspore设计理念的描述中，正确的有哪几项A.表达/优化/运行解耦:B.实现多前端，跨芯片，跨平台C.全场统一架构，接口和IR统一，AI应用可平滑流动D.Mindspore仅支持部臀在昇腾芯片开放:开放通用图编译/运行能力给三方框架
题目：330/651 以下关于标准RNN还的描述,正确的是哪几项A.标准的循环神经网路存在裤度爆炸和棉度消失问题。B.标准RNN结构解决了信息记忆的问题但是对长时间记忆的信息会衰减，C.梯度消失梯度爆炸都与路径长度太长有关，前面的权重都基本固定不变，没有训练效果D.标准RNN是一种死板的逻環，越晚的D输入影响越大越早的输入影响越小，且无法改变这个逻辑:
题目：329/651 以下关于回归分析的说法中，哪些选项是正确的A.回归分析是一种有监督学习回归分析B.回归分析是一种无监督学习C.追加了绝对值损失(L1正则)的线性回归叫做Lasso回归D.回归分析是用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法
题目：328/651以下关于机器学习算法与传统基于规则方法的区别中正确的是A.传统的基于规则的方法，其中的规律可以人工显性的明确出来B.传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题C.机器学习中模型的映射关系是自动学习的D.机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的
题目：327/651 以下关于解决问题方法的描述中，哪些选项是正确的A.人工规则适用于解决问题规模小,规则复杂度高的问题B.机器学习算法适用于解决问题规模大,规则复杂度高的问题C.基于规则的算法适用于问题规模大,规则复杂度低的问题D.问题规模大,规则复杂度低的问题属于简单问题
题目：326/651 以下关于决策树的描述中，哪些选项是正确的A.常见的决策树算法有ID3，C4.5 ，CART等B.决策树的构造就是进行属性的选择确定各个特征属性之间的树结构C.纯度的量化指标只能通过信息嫡D.构建决策树的关键步骤就是按照所有的特征属性进行划分操作,对所有的划分操作的结果集的“纯度"进行比较
题目：325/651 以下关于模型偏差和方差之间的组合,说法正确的有哪几项A.一个好的模型，方差和偏差都要求比较低B.高偏差+低方差，可能造成欠拟合C.低偏差+高方差可能造成欠拟合D.高偏差+高方差模型可以视为不良模型
题目：324/651 以下关于模型中参数与超参数的描述中，哪些选项是正确的A.模型超参数通常由实践者直接指定B.模型超参数只能通过人工直接设定C.模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整D.模型超参数通常可以使用启发式方法来设置
题目：323/651以下关于随机梯度下降和小批量梯度下降的描述，正确的是哪些项A.随机样度下降的不稳定性可以帮助模型在收敛中跳过一些局部极值点B.小批量梯度下降相比于随机梯度下降更容易受到噪声数据的影响C.随机梯度下降的一种实现是在线学习(Onpne Learning),它根据每一个样例来更新葆度D.小批量梯度下降的思想是每次使用一小批固定尺寸(Batch Size)的样例来更新权值
题目：322/651 以下关于梯度下降法的描述,错误的是哪些项A.负梯度方向是函数下降最快的方向B.梯度下降法一定够在凸优化问题中取得全局极值点C.梯度下降法不一定能够在凸优化问题中取得全局极值点D.负梯度方向是函数上升最快的方向
题目：321/651以下关于线性回归的描述中，哪些选项是错误的A.多元线性回归分析出来的一定是高维空间中的一条直线。B.由于算法复杂度，线性回归无法使用梯度下降的方法求出当损失函数达到最小的时候的权重参数C.根据正态分布函数与最大似然估计，可以求出线性回归的损失函数D.线性回归中误差受到众多因素独立影响，根据中心极限定律误差服从正态分布
题目：320/651以下关于线性回归与防止过拟合的描述中，哪些选项是正确的A.线性回归权重系数在样本空间中不能过大/过小,可以在目标函数之上增加一个平方和损失B.当使用的正则项是12-norm,使用这个损失函数的现象回归也叫LASSo回归C.正则项有助于减少过拟合D.追加了绝对值损失的线性回归叫做Ridge回归
题目：319/651 以下关于小批量梯度下降算法描述中,正确的是哪几项A.MBGD兼顾了对率和核度的稳定性,容易中过局部极小值，是实际工作中最常用的梯度下降算法B.MBGD每次使用一个批次的样本进行更新，因此速度也非常慢在实际场景中不被接受C.MBGD每次使用小批固定尺寸的样例来更新权值D.MBGD中的Batch Size是一个超参数，可由人为设定
题目：318/651以下关于异腾AI软件栈的通用引擎描述错误的是哪些选项A.提供视频或图像处理的算法封装B.为异腾AI提供计算资源C.提供通用的神经网络推理能力D.支持在线和离线模型的加速模型
题目：317/651 以下哪凡项是ModelArts 中训练平台的优势A.多种开发模式满足不同需求B.灵活、高效、性价比高C.预预置训练模型，加速AI落地D.弹性训练提升训练效率
题目：316/651 以下哪几个方面属于华为的全栈AI解决方案A.AscendB.CANNC.ModelArtsD.MindSpore
题目：315/651 以下哪几项是MindExpress子系统High - Level Python API 提供的功能接口A.CallbackB.LayersC.InitiapzerD.Model
题目：314/651 以下哪几项是MindSpore 中Model(函数的参数A.loss_fnB.optimizerC.weight_initD.network
题目：313/651 以下哪些方法可以减少过拟合的问题A.添加L1或L2正则惩训项B.提前停止训练C.使用Dropout方法随机丢弃一部分输入D.扩充数据集，引入噪声
题目：312/651 以下哪些服务属于华为EI服务家族A.对话机器人B.EI基础服务C.自然语言处理D.EI大数据服务
题目：311/651 以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题A.ReLUB.SoftplusC.TanhD.Sigmoid
题目：310/651 以下哪些库是在装有Atlas300( 3000)加速卡的服务器中安装DDK(DeviceDevelopment Kit)之前需要安装的A.decoratorB.setuptoolsC.numpyD.tensorflow
题目：309/651 以下哪些是Mindspore 中Tensor常见的操作A.switchB.sizeC.asnumpyD.tensor_add(other:tensor)
题目：308/651 以下哪些是属于深度学习算法的激活函数A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Sin
题目：307/651 以下哪些是语音处理研究的主题A.语音处理B.声纹识别C.语音识别D.语音唤醒
题目：306/651以下哪些属于AI训练和推理框架A.MindSporeB.MatlabC.PytorchD.TensorFlow
题目：305/651 以下哪些项可以应用在需要处理序列数据的场景中A.CNNB.LSTMC.RNND.GRU
题目：304/651 以下哪些项是Softsign激活函数相比于Sigmoid函数的优势A.输出关于0点对称B.没有梯度消失问题C.梯度饱和速度变缓D.导数最大值为1
题目：303/651以下哪些项属于生成对抗网络训练中的问题A.不稳定性B.模式崩塌C.过拟合D.欠拟合
题目：302/651以下哪些项属于循环神经网络中多对—的类型A.音乐生成B.动作识别C.机器翻译D.情感分析
题目：301/651以下哪些选项可以创建全零常量TensorA.tf.zerosB.tf.zeros_.IikeC.tf.zeros_arrayD.tf.zeros_pst
题目：300/651 以下哪些选项是CNN网络结构A.InceptionB.BertC.AlexNetD.vGG
题目：299/651 以下哪些选项是人工智能深度学习框架A.MindSporeB.PytorchC.TheandD.TensorFlow
题目：298/651以下哪些选项属于机器学习中常见的集成学习算法A.线性回归B.GBDTC.随机森林D.xgboost
题目：297/651 以下那几项是华为云EI提供的入侵识别服务的特点A.高人工成本B.高灵活性C.高易用性D.低误振率
题目：296/651 以下属于Tensorflow2.0的特性的是A.支持更多平台和更多语言B.引入Keras接口C.继续兼容Tensorflow1,X的相关模块D.支持静态图机制
题目：295/651 以下属于数据预处理步的是哪些选项A.数据汇总B.训练模型C.合并多个数据源D.处理数据缺失E.数据过滤
题目：294/651以下算法中属于有监督学习中分类算法的是哪些选项A.决策树B.线性回归C.随机森林D.支持向量机
题目：293/651 以下选项中，哪几项是传统机器学习的特征A.适合小数据量训练，再增勖数据量难以提升性能。B.对计算机硬件需求较个计算星级别有限，一般不需配用GPU显卡故并行运算C.人工进行特征选择D.特征可解释性强
题目：292/651 以下选项中哪些是常用的深度学习激活函数A.tanh函数B.ReLU函数C.Softsign函数D.Sigmoid函数
题目：290/651 以下有关语音合成实验的说法中,正确的有哪些选项A.语音合成技术的主要目的是帮助用户将上传的完整的录音文件通过处理生成语音对应的文字内容B.用户可根据API进行音色选择、自定义音量、语速，为企业和个人提供个性化的发音服务C.华为云提供开放API的方式，帮助用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。D.语音合成，又称文语转换，是一种将文本转换成逼真语音的服务。
题目：289/651异腾AI处理器主要的硬件架构包括以下哪些选项A.AI计算擎B.多层级的片上系统缓存或缓冲区C.芯片系统控制CPUD.数字视觉预处理模块
题目：288/651有大量销售数据，但没有标签的情况下，企业想甄别出VIP客户，以下模型中合适的有A.逻辑回归B.sVMC.K-MeansD.层次聚类
题目：287/651在进行图像任务处理过程中，往往会对图片进行归一化操作，下面有关归一化的描述，哪些选项是正确的A.归一化有可能提高精度B.数据归一化的主要目的是为了把不同来源的数据统一到同一数量级C.标准差归一化是一种常用的归一化方法D.数据归一化可以消除指标之间的量纲影响
题目：286/651在卷积神经网络中，不同层具有不同的功能，可以起到降维作用的是以下哪一层A.输入层B.全连接层C.卷积层D.池化层
题目：285/651深度学习模型训练的过程中，常见的优化器有哪些A.AdamB.AdagradC.SGDD.Momentum
题目：284/651在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用以下哪些方法进行解诀A.批量删除B.随机过采样C.合成采样D.随机欠采样
题目：283/651 在深度学习中，以下哪些是常用的正则项A.L1B.TanhC.ReluD.L2
题目：282/651在神经网络中常有权重共享现象，以下哪些神经网络会发生权重共享A.感知器B.卷积神经网络C.全连接神经网络D.循环神经网络
题目：281/651在使用华为云通用文字识别做实验时,输出结果包含非常多的信息。关于这些输出信息，正确的有哪些选项‘A.输出信息.中words block count代表识别的文字块数目。B.输出信息中的Status code表示服务状态，200表示访问服务正常。C.words_block_pst代表识别文字块列表，输出顺序从左到右，先上后下。D.words代表文字块识别结果，location代表文字块的区域位置信息，列表开形式，包含文字区域四个顶点的二维坐标Xy)。
题目：280/651在使用华为云图像标签服务时，image_tagging_aksk函数的返回结果中，type代表标签类别，该标签类别包含以下哪几类A.virtualB.sceneC.objectD.concept
题目：279/651 在随机森林中，最终的集成模型是通过什么策略决定模型结果的A.累加制B.求平均数C.投票制D.累乘制
题目：278/651 正则化是传统机器学习中重要且有效的减少泛化误差的技术，以下技术属于正则化技术的是,A.动量优化器B.L2正则化C.DropoutD.L1正则化
题目：277/651只有更完善的基础数据服务产业，才是AI技术能更好发展的基石。关于数据，下列哪些选项是正确的A.更安全的数据共享是AI技术更好发展的基石之一B.消除数据孤岛现象是对Al技术拓展很重要C.数据质量对Al的发展没那么重要,保证数据量庞大就够了D.消除数据壁垒对Al技术发展很重要
题目：592/651关于语音识别服务中的一句话识别指的是，用于短语音的同步识别。一次性上传整个音频，响应中即返回识别结果。A.正确B.错误
题目：588/651人脸比对服务调用时只传入一张图像也可以。A.正确B.错误
题目：584/651华为昇腾AI芯片是NPU(神经网络处理器)的典型代表之一。A.正确B.错误
题目：582/651在装有Atlas300 (3000)加速卡的服务器中安装DDK(Device Development Kit)依赖环境时只需要安装Python3。A.正确B.错误
题目：578/651在TensorFlow2.0 中tf.contrib方法可以继续使用。A.正确B.错误
题目：568/651卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。A.正确B.错误
题目：565/651多项式回归当中，模型的公式中存在平方项，因此其不是线性的。A.正确B.错误
题目：564/651训练误差会随着模型复杂度的上升不断减小。A.正确B.错误
题目：562/651我们描述住房的时候，常用住宕面积，户型，装修类型等属性，如果使用朴素贝叶斯作为模型的话，则我们假设属性之间不存在关系。A.正确B.错误
题目：561/651二分类过程中，我们可将任意类别设为正例。A.正确B.错误
题目：560/651网格搜索是一种参数调节的方法。A.正确B.错误
题目：557/651逻辑回归的损失函数是交叉嫡损失函数。A.正确B.错误
题目：555/651华为的AI全场景包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等端、边、云的部署环境。A.正确B.错误
题目：554/651人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。A.正确B.错误
123下一页共486条数据
}