2024年第三屆浙江技能大賽（人工智能訓練賽項）理論考試題庫（含答案）

2024年第三屆浙江技能大賽(人工智能訓練賽項)理論考試

題庫(含答案)

一、單選題

1.在自然語言處理任務中，哪種模型最適合實現(xiàn)情感分析：

A、Transformer

B、CNN

C、RNN

D、GAN

答案：A

2.強化學習的基本組成元素不包括以下哪一項？

A\環(huán)境(Environment)

B、智能體(Agent)

G狀態(tài)(State)

D、目標函數(shù)(ObjectiveFunction)

答案：D

3.視頻屬性標注內容不包括()。

A、標注物位置

B、狀態(tài)變化

C、屬性判斷

D、視頻長度

答案：D

4.一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(shù)為（）。

A、2

B、4

C、6

D、8

答案：D

5.以下哪個是Al發(fā)展歷史中的關鍵里程碑？

A、1950年，艾倫?圖靈提出圖靈測試

B、1970年，個人計算機的普及

C、1990年，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明

D、2010年，社交媒體的興起

答案：A

6.以下哪個方法可用于處理類別不平衡問題？

A、過擬合

B、過采樣

C、數(shù)據(jù)預處理

D、特征選擇

答案：B

7.下列選項中，不是kafka適合的應用場景是？

A、日志收集

B、消息系統(tǒng)

C、業(yè)務系統(tǒng)

D、流式處理

答案：C

8.語音數(shù)據(jù)的加工處理不包括哪部分？（）。

A、語音數(shù)據(jù)的預處理

B、語音數(shù)據(jù)的采集

C、語音數(shù)據(jù)的識別

D、語音數(shù)據(jù)的標注

答案：C

9.Rasa的組成中包括以下哪幾個模塊？（）①Rasa-X②Rasa-NLU③Rasa-NLP④Ra

sa-Core

A、①②③

B、①②④

C、①③④

D、①②③④

答案：B

10.用兩個3x3的卷積核對一副三通道的彩色圖像進卷積，得到的特征圖有（）

個通道。

A、1

B、2

C、3

D、4

答案：B

11.在神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程中，反向傳播算法用于：

A、前向傳遞信息

B、計算損失函數(shù)

C、更新權重參數(shù)

D、初始化網(wǎng)絡結構

答案：C

12.在生成式人工智能中，知識圖譜的主要作用是：

A、提供大規(guī)模的標注數(shù)據(jù)

B、加速模型訓練

C、豐富模型的背景知識

D、減少模型的參數(shù)

答案：C

13.啟發(fā)式搜索是尋求問題()解的一種方法。

A、最優(yōu)

B、一般

C、滿意

答案：C

14.當往往一本書中其實通常使用到的詞匯表是非常小的，這就會導致一本書的

表示向量中存在大量的0.這樣的向量稱為()。

A、零向量

B、滿秩向量

C\稀疏向量

D、普通向量

答案：C

15.機器學習的主要研究領域不包括哪項？

A、語音識別

B、數(shù)據(jù)挖掘

C、云計算

D、軟件工程

答案：D

16.在圖像分割中，什么是分層聚類算法(HierarchicalClusteringAIgorithm)?

A、一種將圖像分割成具有語義意義的區(qū)域的算法

B、一種通過圖像像素的相似性逐步合并區(qū)域的算法

C、一種基于深度學習的圖像分割算法

D、一種通過圖像像素的梯度來識別對象的算法

答案：B

17.在機器學習中，哪種方法常用于評估模型的性能？

A、損失函數(shù)

B、激活函數(shù)

C、交叉驗證

D、梯度下降

答案：C

18.以下哪項不是人工智能的一個分支？

A、機器學習

B、自然語言處理

C、機器視覺

D、遺傳學

答案：D

19.什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）?

A、一種機器學習算法，用于聚類和分類任務

B、一種機器學習算法，模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理

C、一種機器學習算法，用于處理圖像和視頻數(shù)據(jù)

D、一種機器學習算法，用于處理自然語言數(shù)據(jù)

答案：C

20.Gazebo是一款什么工具（）。

A、仿真

B、可視化

C、調試

D、命令行

答案：A

21.以下哪個查詢是將一個或多個表、一個或多個查詢的字段組合作為查詢結果

中的一個字段，執(zhí)行此查詢時，將返回所包含的表或查詢中對應字段的記錄（）。

A、聯(lián)合查詢

B、傳遞查詢

C、數(shù)據(jù)定義查詢

D、子查詢

答案：A

22.()的核心都是如何從文本中抽取出能夠體現(xiàn)文本特點的關鍵特征，抓取特

征到類別之間的映射。

A、數(shù)據(jù)挖掘

B、文本歸類

C、人工智能

D、云計算

答案：B

23.在深度學習中，卷積操作主要用于提取數(shù)據(jù)的什么特性？

A、時間依賴性

B、空間相關性

C、語義相似性

D、時間序列特性

答案：B

24.VUI(VoicellserIinterface)是指哪一種交互方式？()

A、圖形化交互

B、語音交互

C、對話式交互

D、多模態(tài)交互

答案：B

25.大數(shù)據(jù)的多樣性使得數(shù)據(jù)被分為三種數(shù)據(jù)結構,那么以下不是三種數(shù)據(jù)結構

之一的是

A、結構化數(shù)據(jù)

B、非結構化數(shù)據(jù)

C、半結構化數(shù)據(jù)

D、全結構化數(shù)據(jù)

答案：D

26.1937年,圖靈在發(fā)表的論文（）中，首次提出圖靈機的概念。

A、《左右周期性的等價》

B、《論可計算數(shù)及其在判定問題中的應用》

C、《可計算性與人可定義性》

D、《論高斯誤差函數(shù)》

答案：B

27.人工智能訓練師的工作與以下哪個領域密切相關？

A、醫(yī)學

B、物理學

C、人工智能

D、經(jīng)濟學

答案：C

28.InCeptionv2-v3模型中把1個3*3的卷積拆分為1*3和3*1的卷積好處

是什么？（）

A、抵抗過擬合

B、加快模型收斂速度

C、增加網(wǎng)絡特征提取能力

D、抵抗梯度消失

答案：C

29.在推薦系統(tǒng)中，什么是指利用用戶的歷史行為來預測其未來可能感興趣的內

容？

A、協(xié)同過濾

B、基于內容的推薦

C、基于行為的推薦

D、關聯(lián)規(guī)則挖掘

答案：C

30.在樸素貝葉斯分類器中，“樸素”一詞指的是什么？

A、模型簡單，易于理解

B、特征之間相互獨立

C、適用于小數(shù)據(jù)集

D、只能處理二分類問題

答案：B

31.以下語句的輸出結果是()□?>f=lambdax,y:y+x,?>f(10,10)

A、10

B、10,10

C、100

D、20

答案：D

32.機器學習中的“過擬合”通常是由什么引起的？

A、訓練數(shù)據(jù)不足

B、訓練數(shù)據(jù)中的噪聲

C、模型復雜度過高

D、使用了不適當?shù)膿p失函數(shù)

答案：C

33.下面關于人工智能說法錯誤的是()

A、人工智能一定程度上能模仿人類的活動

B、人工智能可以全面取代人類活動

C、人工智能的發(fā)展將改變人類社會生活

D、人工智能的發(fā)展也會產(chǎn)生一些負面的社會影響

答案：B

34.在深度學習中，模型參數(shù)的初始化策略對什么有重要影響：

A、訓練時間

B、模型大小

C、收斂速度

D、輸入數(shù)據(jù)格式

答案：C

35.在計算機視覺中，HOG(HistogramofOrientedGradients)特征描述符主要用

于什么任務？

A、物體檢測

B、圖像分類

C、圖像分割

D、語義分割

答案：A

36.（）是圖形化交互，（）是語音交互，（）是對話式交互。（）①CUI②VUI

③GUI

A、③②①

B、①②③

C、①③②

D、②③①

答案：A

37.在最初的圖靈測試中，如果有超過（）的測試者不能確定出被測試者是人還是

機器,則這臺機器就通過了測試,并認為具有人類智能。

A、0.2

B、0.3

C、0.4

D、0.5

答案：B

38.在深度學習模型中，Dropout技術的效果是：

A、增加模型的參數(shù)量

B、減少模型的訓練時間

C、減輕過擬合現(xiàn)象

D、加速模型的收斂速度

答案：C

39.在人工智能中，什么是“強化學習”？

A、一種通過數(shù)據(jù)學習的方法

B、一種無監(jiān)督學習算法

C、一種通過獎勵和懲罰學習的方法

D、一種通過監(jiān)督學習進行學習的方法

答案：C

40.在K近鄰(KNN)算法中，K通常代表什么？

A、模型訓練時的迭代次數(shù)

B、樣本數(shù)據(jù)集中類別數(shù)量

C、用來決定新樣本所屬類別的鄰居數(shù)量

D、特征空間的維度數(shù)

答案：C

41.在其他條件不變的前提下，以下哪種做法容易引起機器學習中的過擬合問題

()。

A、增加訓練集量

B、減少神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層節(jié)點數(shù)

C、刪除稀疏的特征

D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替線性核

答案：D

42.在自然語言處理任務中，詞嵌入技術通常采用哪種模型進行預訓練?

A、樸素貝葉斯

B、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)

GWord2Vec

DvTransformer

答案：c

43.在深度學習中，什么是殘差連接(ResiduaIConnection)?

A、一種損失函數(shù)的計算方法

B、一種正則化技術，用于防止過擬合

C、一種優(yōu)化算法，用于更新模型參數(shù)

D、一種模型結構設計方法，有助于解決梯度消失和梯度爆炸問題

答案：D

44.在聚類分析中，如果簇的形狀和大小差異很大，哪種聚類方法可能表現(xiàn)更好？

A、K-means

B、基于密度的聚類

C、基于網(wǎng)格的聚類

D、基于層次的聚類

答案：B

45.在計算機視覺中，目標檢測(ObjectDetection)與目標識別(ObjectRecognit

ion)的主要區(qū)別是什么？

A、目標檢測需要確定目標的位置和類別，而目標識別只需要確定目標的類別。

B、目標檢測需要處理圖像中的多個目標，而目標識別只需要處理單個目標。

C、目標檢測需要使用特定的特征提取器，而目標識別不需要。

D、所有以上答案。

答案：D

46.在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中，前向傳播是指什么？

A、從輸入層到輸出層計算網(wǎng)絡每層的結果

B、更新網(wǎng)絡的權重和偏差

C、計算損失函數(shù)

D、所有以上

答案：A

47.下列不是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

答案：D

48.在計算機視覺中，邊緣檢測算子如Sobel和Canny通常用于檢測圖像中的什

么？

A、顏色變化。

B、紋理特征。

C、亮度變化。

D、形狀輪廓。

答案：C

49.從關系中找出滿足給定條件的操作稱為（）。

A、選擇

B、投影

C、聯(lián)接

D、自然聯(lián)接

答案：A

50.為了提高測試的效率，應該（）

A、隨機地選取測試數(shù)據(jù)

B、取一切可能的輸入數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)

C、在完成編碼以后指定軟件的測試計劃

D、選擇發(fā)現(xiàn)錯誤可能性大的數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)

答案：D

51.0是指能夠按照人的要求，在某一個領域完成一項工作或者一類工作的人

工智能。

A、超人工智能

B、強人工智能

C、弱人工智能

D、人工智能

答案：C

52.要改變窗體上文本框控件的數(shù)據(jù)源,應設置的屬性是0.

A、記錄源

B、控件來源

C、篩選查詢

D、默認值

答案：B

53.從目的狀態(tài)出發(fā)的逆向搜索，也稱為()。

A、目的驅動

B、數(shù)據(jù)搜索

C、定向搜索

D、實例驅動

答案：A

54.在機器學習中，什么是正交化？

A、將數(shù)據(jù)轉換為新的特征空間的過程

B、將數(shù)據(jù)進行標準化的過程

C、將特征之間的關系轉換為正交關系的過程

D、將特征轉換為連續(xù)型特征的過程

答案：C

55.()表示模型太過簡單，無法捕獲數(shù)據(jù)中的關鍵特征和模式。模型在訓練數(shù)

據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的性能都較差。

A、欠擬合

B、過擬合

C、不擬合

D、分類

答案：A

56.(_)度量了學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度。

A\偏差

B、方差

C、均方差

D、泛化誤差

答案：A

57.在機器學習中，（）是一種有監(jiān)督學習，主要是從中發(fā)現(xiàn)變量之間的相關性，

確定變量間的關系式，從而預測輸出的變量值。

A、回歸

B、深度學習

C、神經(jīng)網(wǎng)絡

D、損耗函數(shù)

答案：A

58.什么是數(shù)據(jù)的離群點檢測？

A、找出數(shù)據(jù)中不符合常規(guī)模式的點

B、找出數(shù)據(jù)中重復的點

C、找出數(shù)據(jù)中缺失的點

D、找出數(shù)據(jù)中異常大的點

答案：A

59.請計算以下樣本的字準確率是多少?標注：我最喜歡的運動是排球識別：吾最

喜愛的運動是拍球哦

A、0.6

B、0.4

C\0.7

D、0.3

答案：A

60.CNN神經(jīng)網(wǎng)絡對圖像特征提取帶來了變革性的變化，使之前的人工特征提取

升級到數(shù)據(jù)驅動的自動特征提取，在CNN中，起到特征提取作用的網(wǎng)絡層是（）

A、convoIution層

B\fuIIconnect層

C、maxpooIing層

D\norm層

答案：A

61.我國在語音語義識別領域的領軍企業(yè)是（）。

A、科大訊飛

B、圖譜科技

C、阿里巴巴

D、華為

答案：A

62.在機器學習中，什么是隨機性？

A、模型的復雜度

B、數(shù)據(jù)的隨機變化

C、模型的參數(shù)

D、數(shù)據(jù)的分布

答案：B

63.以下哪個不是評估分類模型性能的指標？

A、準確率

B、召回率

C、F1值

D、均方誤差

答案：D

64.強化學習中的環(huán)境通常指：

A、訓練數(shù)據(jù)集

B、學習算法

C、與智能體交互的模擬世界

D、模型評估系統(tǒng)

答案：C

65.人工智能的哪個領域研究如何讓計算機模擬或實現(xiàn)人類學習活動?

A、機器學習

B、深度學習

C、自然語言處理

D、計算機視覺

答案：A

66.自然語言處理的發(fā)展可以分為幾個階段？（）

A、1

B、2

C、3

D、4

答案：D

67.智能系統(tǒng)軟件應用的選型應該（）。

A、價格越貴越好

B、價格越便宜越好

C、匹配服務器硬件性能并滿足生產(chǎn)需要

D、功能越多越好

答案：C

68.人工智能的發(fā)展歷程可以劃分為（）。

A、誕生期和成長期

B、形成期和發(fā)展期

C、初期和中期

D、初級階段和高級階段

答案：B

69.下列哪個不是std_msgs下的消息（）。

Avstd_msgs/Header

B、std_msgs/Time

C、std_msgs/FIoat32

D、std_msgs/LaserScan

答案：D

70.在自然語言處理中，文本語義相似度計算常用的方法是:

A、詞頻統(tǒng)計

B、詞嵌入模型

C、詞袋模型

D、one-hot編碼

答案：B

71.強化學習與監(jiān)督學習的最大區(qū)別在于下列的哪一個內容？（）

A、如何產(chǎn)生動作

B、對產(chǎn)生動作的好壞作一評價

C、外部信息較豐富

D、有無教師存在

答案：B

72.機器學習的發(fā)展分幾個階段（）。

A、一^

B、兩個

G三個

D、四個

答案：D

73.人工智能的含義最早由一位科學家于1950年提出，并且同時提出一個機器智

能的測試模型，請問這個科學家是（）。

A、馮.諾依曼

B、明斯基

C、圖靈

D、拉特飛?扎德

答案：c

74.以下哪個不是深度學習框架？

A、TensorFIow

B、PyTorch

C、Scikit_1earn

D、Keras

答案：c

75.函數(shù)要返回一個數(shù)據(jù)到調用處，使用語句。（）

A、函數(shù)名=

B、goto

C、return

D、賦值語句

答案：C

76.在查詢“設計視圖”窗口，什么不是字段列表框中的選項（）。

A、排序

B、顯示

C、類型

D、準則

答案：C

77.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

答案：B

78.視覺sIam中，（）不是特征點法的優(yōu)點。

A、對光照、運動不敏感，比較穩(wěn)定

B、魯棒性好

C、能構建稠密地圖

D、方案成熟

答案：C

79.決策樹算法在機器學習中通常用于解決什么問題?

A、聚類問題

B、分類問題

C、時間序列預測

D、關聯(lián)規(guī)則挖掘

答案：B

80.專家系統(tǒng)是（）學派的成果

A、符號學派

B、連接學派

C、行為學派

D、統(tǒng)計學派

答案：A

81.以下哪項用于左連接（）

A、JOIN

B、RIGHTJOIN

GLEFTJOIN

D、INNERJOIN

答案：C

82.晶體管有3個工作區(qū)，在數(shù)字電路中，它工作在（）區(qū)。

A、飽和

B、截止

C、放大

D、飽和或截止

答案：D

83.產(chǎn)生式系統(tǒng)于1943年產(chǎn)生，最早的提出者是美國科學家（）。

A、波斯特

B、洛爾

C、圖靈

D、阿拉莫斯

答案：A

84.大模型在訓練時常見的優(yōu)化算法是？

A、梯度下降

B、隨機梯度下降

C、帶動量的隨機梯度下降

D、帶動量和自適應學習率的隨機梯度下降

答案：D

85.0是通過建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡，用層次化機制來表示客觀世界，并解釋所獲

取的知識，例如圖像、聲音和文本。

A、深度學習

B、機器學習

C、人機交互

D、智能芯片

答案：A

86.計算機視覺的目標包括以下哪些？

A、對圖像中的客觀對象構建明確而有意義的描述

B、從一個或多個數(shù)字圖像中計算三維世界的特性

C、基于感知圖像做出對客觀對象和場景有用的決策

D、所有以上

答案：D

87.在梯度下降法優(yōu)化過程中，如果學習率過大可能會導致什么問題？

A、模型收斂速度變慢

B、模型陷入局部最優(yōu)解

C、損失函數(shù)值震蕩且難以收斂

D、模型立即達到全局最優(yōu)解

答案：C

88.()是存儲在計算機內有結構的數(shù)據(jù)的集合

A、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

B、數(shù)據(jù)庫

C、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)

D、數(shù)據(jù)結構

答案：B

89.微調過程中使用的技術，旨在通過少量參數(shù)調整來適應新任務的是:

A、全模型微調

B、參數(shù)共享

C、自適應微調

D、重學習

答案：C

90.以下哪種不屬于機器人觸覺（）。

A、壓覺

B、力覺

C、滑覺

D、視覺

答案：D

91.以下技術，BERT使用的包括哪些？

A、Transformer

B、SeHAttention模塊

C、RNN循環(huán)連接

D、文本卷積

答案：B

92.格式化日期的函數(shù)是()

A、DATEDIFF()

B、DATE_FORMAT()

C、DAY0

D\curdate0

答案：B

93.在大語言模型中，什么是tokenizer?

A、用于將文本轉換為模型可處理的數(shù)值向量的工具

B、用于評估模型性能的指標

C、模型訓練時的優(yōu)化算法

D、模型輸出的文本格式

答案：A

94.在查詢“設計視圖”中()。

A、只能添加數(shù)據(jù)庫表

B、可以添加數(shù)據(jù)庫表,也可以添加查詢

C、只能添加查詢

D、以上說法都不對

答案：B

95.在深度學習中，批量歸一化的效果不包括：

A、減輕梯度消失問題

B、加速模型收斂

C、增加模型的泛化能力

D、減少模型參數(shù)

答案：D

96.Python3

A、GB2312

B、UTF-8

C、UTF-16

D、CP437

答案：B

97.目標檢測中的FPN(FeaturePyramidNetwork)用于：

A、生成候選目標框

B、預測目標的類別

C、定位目標的精確位置

D、提高目標分辨率

答案：C

98.十進制數(shù)15對應的二進制數(shù)是

A、1111

B、1110

C、1010

D、1100

答案：A

99.為了避免混淆，十六進制數(shù)在書寫時常在后面加字母

A、H

B、0

C、D

D、B

答案：A

100.以下()不屬于文本數(shù)據(jù)標注的應用類型。

A、實體識別

B、圖像分割

C、情緒識別

D、語義識別

答案：B

101.在機器學習中，提升方法(Boosting)的主要目的是什么？

A、降低模型的偏差。

B、減少模型的方差。

C、增加模型的復雜度。

D、提高模型的泛化能力。

答案：D

102.在目標檢測中，非極大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)主要用于

解決什么問題？

A、目標定位不準確

B、目標識別錯誤

C、重疊檢測框的冗余

D、目標特征提取不足

答案：c

103.TensorFlow使用的數(shù)據(jù)類型是？

A、SeaIar

B、Vector

C、Tensor

D、Matrix

答案：c

104.螞蟻尋找最短距離原理是會首先釋放（）吸引更多的螞蟻。

A、唾液

B、尿液

C、外激素

D、雄激素

答案：C

105.沒有數(shù)據(jù)來源的控件類型是（）。

A、結合型

B、非結合型

C、計算型

D、以上都可以

答案：B

106.編碼器與解碼器結構通常用于處理：

A、圖像分類任務

B、語言模型訓練

C、序列到序列的任務

D、異常檢測任務

答案：C

107.在深度學習中，哪個層通常用于減少特征圖的維度并增加感受野？

A、卷積層

B、池化層

C、全連接層

D、激活層

答案：B

108.在Linux系統(tǒng)中，以()方式訪問設備。

A、文件

B、文檔

C、符號

D、表格

答案：A

109.在Access數(shù)據(jù)庫中,從數(shù)據(jù)表找到符合特定條件的數(shù)據(jù)信息的是().

A、匯總查詢

B、操作查詢

C、選擇查詢

D、追加查詢

答案：C

110.關系數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)實體之間的聯(lián)系是通過表與表之間的()

A、公共索引

B、公共存儲

C、公共元組

D、公共屬性

答案：D

111.下列不屬于Keras的核心模塊的是()：

A、有激活函數(shù)

B、損失函數(shù)

C、濾波器

D、正則化器

答案：C

112.下列哪些是模型評估的常用指標？

A、準確率(Accuracy)

B、精確率(Precision)

C、召回率(RecaII)

D、F1分數(shù)(FIScore)

答案：A

113.索價表格在30萬-70萬元之間的產(chǎn)品，可以設置條件為()。

Ax">30Not<60"

B、">300r<60"

Cx">30And<60"D">30Like<60"

答案：C

114.人工智能在圖像識別上已經(jīng)超越了人類，支持這些圖像識別技術的，通常是

A、云計算

B、因特網(wǎng)

G神經(jīng)計算

D、深度神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：D

115.在決策樹中，以下哪個不是常見的剪枝策略？

A、預剪枝

B\后男枝

C、隨機剪枝

D、代價復雜度剪枝

答案：C

116.專家系統(tǒng)是以（）為基礎，推理為核心的系統(tǒng)。

A、專家

B、軟件

C、問題

D、知識

答案：D

117.層次聚類方法中，凝聚的層次聚類是從什么開始?

A、將每個數(shù)據(jù)點視為一個單獨的簇

B、將所有數(shù)據(jù)點視為一個簇

C、隨機選擇數(shù)據(jù)點作為簇

D、根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇簇

答案：A

118.一般操作系統(tǒng)的主要功能是

A、對匯編語言、高級語言和甚高級語言進行編譯

B、管理用各種語言編寫的源程序

C、管理數(shù)據(jù)庫文件

D、控制和管理計算機系統(tǒng)軟'硬件資源

答案：D

119.在機器學習中，嶺回歸（RidgeRegression）主要用于解決什么問題？

A、分類問題。

B、回歸問題。

C、特征選擇。

D、避免過擬合。

答案：D

120.數(shù)據(jù)標準化和歸一化的主要區(qū)別是什么？

A、標準化改變數(shù)據(jù)分布，歸一化不改變

B、歸一化改變數(shù)據(jù)分布，標準化不改變

C、標準化適用于所有類型數(shù)據(jù)，歸一化只適用于數(shù)值數(shù)據(jù)

D、兩者沒有本質區(qū)別

答案：B

121.在1995年，受到ELIZA對話機器人的啟發(fā)，理查德？華勒斯（RichardS.W

allace）博士在1995年開發(fā)了（）。

A、對話機器人SmarterChiId

B、對話機器人ELIZA

GALICE系統(tǒng)

D、UC對話機器人系統(tǒng)

答案：D

122.強化學習中近端策略優(yōu)化（ProximaIPolicyOptimization-PPO）的目的是:

A、減少學習過程中的方差

B、加速模型的收斂速度

C、優(yōu)化策略的穩(wěn)定性

D、提高策略的探索能力

答案：C

123.決定人工神經(jīng)網(wǎng)絡性能的三大要素中沒有（）。

A、神經(jīng)元的特性

B、神經(jīng)元個數(shù)

C、神經(jīng)元之間的連接形式，即拓撲結構

D、學習規(guī)則

答案：B

124.人工智能是指（）。

A、自然智能

B、人的智能

C、機器智能

D、通用智能

答案：c

125.在自然語言處理中，BERT模型相比于傳統(tǒng)的詞嵌入方法有什么優(yōu)勢?

A、BERT考慮了單詞之間的順序關系。

B、ERT是一個靜態(tài)的詞嵌入模型。

C、BERT不能用于下游任務。

D、BERT不依賴于預訓練階段。

答案：A

126.下面哪種傳感器不屬于觸覺傳感器()。

A、接近覺傳感器

B、接觸覺傳感器

C、壓覺傳感器

D、熱敏電阻

答案：D

127.不屬于人工智能機器感知領域的是____o()

A、使機器具有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感知能力

B、使機器具有理解文字的能力

C、使機器具有能夠獲取新知識、學習新技巧的能力

D、使機器具有聽懂人類語言的能力

答案：C

128.堆棧是()o

A、先進先出的存儲區(qū)

B、先進后出的存儲區(qū)

C、后進先出的存儲區(qū)

D、后進后出的存儲區(qū)

答案：B

129.以下哪個不是處理不平衡數(shù)據(jù)集的常用策略？

A、過采樣少數(shù)類

B、欠采樣多數(shù)類

C、合成新樣本（如SMOTE）

D、增加特征數(shù)量

答案：D

130.灰度圖又叫（）。

A、8位深度圖

B、16位深度圖

C、24位深度圖

D、32位深度圖

答案：A

131.下列哪個模型屬于無監(jiān)督學習（）。

A、KNN分類

B、邏輯回歸

GDBSCAN

D、決策樹

答案：B

132.0的基本思想是學習過程由信號的正向傳播與誤差反向傳播兩個過程組成。

A、感知機

B、神經(jīng)元

G神經(jīng)系統(tǒng)

D、誤差逆?zhèn)鞑?/p>

答案：D

133.BERT（BidirectionaIEncoderRepresentationsfromTransformers）模型在

自然語言處理中的主要貢獻是什么？

A、提高了機器翻譯的性能

B、引入了自注意力機制

C、提供了更好的上下文表示

D、實現(xiàn)了無監(jiān)督的文本分類

答案：C

134.一個R0S的pacakge要正常的編譯，下列哪個文件是必須的（）。

A、package,xml

B、*.cpp

GREADME.md

D、*.h

答案：A

135.要將選課成績表中學生的成績取整,可以使用（）.

A、bs（［成績］）

B、Int（［成績］）

C、Srq（［成績］）

D、Sgn(［成績］)

答案：B

136.數(shù)據(jù)采集的方式有哪些？

A、人工采集、自動化采集

B、圖像采集'語音采集

C、文本采集'視頻采集

D、所有以上

答案：A

137.在深度學習中，殘差網(wǎng)絡(ResNet)的主要特點是什么?

A、通過跳躍連接緩解梯度消失問題

B、通過增加深度提高性能

C、通過減少參數(shù)數(shù)量防止過擬合

D、通過改變激活函數(shù)提高性能

答案：A

138.在深度學習中，神經(jīng)網(wǎng)絡的“隱藏層”是指什么？

A、輸入層之前的層

B、輸出層之前的層

C、輸入層和輸出層之間的層

D、輸出層之后的層

答案：C

139.以下不是非結構化數(shù)據(jù)的項是？

A、圖片

B\苜頻

C、數(shù)據(jù)庫二維表數(shù)據(jù)

D、視頻

答案：C

140.一個完整的計算機系統(tǒng)包括（）

A、計算機及其外部設備

B、主機'鍵盤'顯K器

C、系統(tǒng)軟件與應用軟件

D、硬件系統(tǒng)與軟件系統(tǒng)

答案：D

141.做卷積運算的缺點是，卷積圖像的大小會不斷縮小，另外圖像的左上角的元

素只被一個輸出所使用，所以在圖像邊緣的像素在輸出中采用較少，也就意味著

你丟掉了很多圖像邊緣的信息。為了解決這個問題，在卷積過程中引入了0。

A、pooIing

B\padding

C、onvoIution

D、FC

答案：B

142.找出當前目錄以及其子目錄所有擴展名為”.txt”的文件，那么命令是（）。

A、Is.txt

B\find/opt-name”.txt”

C\Is-d.txt

D、find-name"*.txt”

答案：D

143.在神經(jīng)網(wǎng)絡中，什么是反向傳播算法？

A、一種用于初始化權重的算法

B、一種用于前向計算的算法

C、一種用于計算梯度的算法

D、一種用于更新模型參數(shù)的算法

答案：C

144.機器學習研究如何通過計算的手段,利用經(jīng)驗來改善系統(tǒng)自身的性能,請問

機器學習利用數(shù)據(jù)訓練出什么？

A、模型

B、表結構

C、結果

D、報表

答案：A

145.在深度學習的序列建模任務中，為什么長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)比標準的循

環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)更為常用？

A、因為LSTM能夠更好地捕獲長期依賴關系

B、因為LSTM的計算速度更快

C、因為LSTM的模型結構更簡單

D、因為LSTM不需要反向傳播算法

答案：A

146.軌跡規(guī)劃即將所有的關節(jié)變量表示為（）的函數(shù)。

A、位移

B、速度

C、時間

D、加速度

答案：C

147.假設某一個數(shù)據(jù)庫表中有一個姓名字段，查找不姓王的記錄的準則是（）。

A、Not"王*"

B、Not"王"

GNotLike"王"

D、"王*"

答案：A

148.下列選項中，正確描述Flume對數(shù)據(jù)源的支持的是

A、只能使用HDFS數(shù)據(jù)源

B、可以配置數(shù)據(jù)源

C、不能使用文件系統(tǒng)

D、不能使用目錄方式

答案：B

149.在機器學習中，如果模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)較差，這

通常意味著什么？

A、模型欠擬合

B、模型過擬合

C、數(shù)據(jù)集太小

D、模型復雜度太高

答案：B

150.圖像銳化處理方法不包括()。

A、膨脹

B、局通濾波

C、拉普拉斯算子

D、梯度法

答案：A

151.以下哪個不是機器學習中常用的性能評估指標？

A、準確率

B、召回率

C、F1分數(shù)

D、計算速度

答案：D

152.數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)的物理獨立性是指()。

A、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的相互獨立

B、用戶程序與DBMS的相互獨立

C、用戶程序與存儲在磁盤上數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是相互獨立的

D、應用程序與數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的邏輯結構相互獨立

答案：C

153.()是指根據(jù)“物以類聚”原理,將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組。

A、聚類

B、分類

G回歸

D、非監(jiān)督學習

答案：A

154.在SELECT語句中，使用關鍵字（）可以把重復行屏蔽

A、TOP

B、ALL

C、UNION

D、ISTINCT

答案：D

155.mapreduce計算模型適用于哪種任務？

A、多線程處理

B、有關聯(lián)的行處理

C、批處理

D、實時數(shù)據(jù)變化處理

答案：C

156.在SQL語言中，子查詢是（）

A、選取單表中字段子集的查詢語句

B、選取多表中字段子集的查詢語句

C、返回單表中數(shù)據(jù)子集的查詢語言

D、嵌入到另一個查詢語句之中的查詢語句

答案：D

157.在K-means算法中，初始聚類中心的選擇對結果有何影響？

A、沒有影響

B、可能導致局部最優(yōu)解

C、一定導致全局最優(yōu)解

D、使算法收斂速度更快

答案：B

158.物聯(lián)網(wǎng)四層體系架構中，有底向上的順序為（）。

A、感知控制層數(shù)據(jù)處理層數(shù)據(jù)傳輸層應用決策層

B、感知控制層數(shù)據(jù)傳輸層數(shù)據(jù)處理層應用決策層

C、應用決策層數(shù)據(jù)處理層數(shù)據(jù)傳輸層感知控制層

D、數(shù)據(jù)傳輸層數(shù)據(jù)處理層感知控制層應用決策層

答案：B

159.如果用戶想對某一命令詳細的了解，可用（）。

A、Is

B、heIp

C、man

D、ir

答案：c

160.以下哪個不是譜聚類的主要步驟？

A、構建相似度矩陣

B、計算拉普拉斯矩陣

C、對拉普拉斯矩陣進行特征分解

D\使用K-means對特征向量進行聚類

答案：B

161.在強化學習中，什么是“策略”？

A、智能體選擇的動作序列

B、智能體根據(jù)狀態(tài)選擇動作的規(guī)則

C、智能體獲得的累積獎勵

D、智能體與環(huán)境交互的次數(shù)

答案：B

162.()是指傳感器在整個測量范圍內所能辨別的被測量的最小變化量。

A、靈敏度

B、重復性

C、精度

D、分辨性

答案：D

163.有三個表，它們的記錄行數(shù)分別是10行、2行和6行，三個表進行交叉連

接后，結果集中共有()行數(shù)據(jù)

A、18

B、26

C、不確定

D、120

答案：D

164.深度學習中，詞嵌入(WordEmbedding)通常用于什么目的？

A、將文本數(shù)據(jù)轉換為圖像數(shù)據(jù)

B、將高維的文本數(shù)據(jù)轉換為低維的向量表示

C、直接用于分類任務

D、提取文本數(shù)據(jù)的特征

答案：B

165.在生成對抗網(wǎng)絡(GAN)中，哪個網(wǎng)絡負責生成數(shù)據(jù)？

A、生成器(Generator)

B、判別器(Discriminator)

G編碼器(Encoder)

D、解碼器(Decoder)

答案：A

166.哪個科學家被認為是“人工智能之父”？

A、IanTuring

B\JohnMcCarthy

C、MarvinMinsky

D\AlanKay

答案：A

167.在機器學習中，隱馬爾可夫模型(HMM)主要用于解決什么問題？

A、分類問題。

B、時間序列預測。

C、序列標注。

D、推薦系統(tǒng)。

答案：C

168.復選框、切換按鈕和選項按鈕經(jīng)常作為單獨的控件來顯示表或查詢中（）的

值。

A、文本數(shù)據(jù)類型

B、數(shù)字數(shù)據(jù)類型

C、日期/時間數(shù)據(jù)類型

D、是/否數(shù)據(jù)類型

答案：D

169.在Access數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)表求列平均值的是0.

A、匯總查詢

B、操作查詢

C、選擇查詢

D、追加查詢

答案：C

170.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

答案：D

171.紋理特征提取與分析方法錯誤的是（）。

A、直方圖分析法

B\Laws紋理能量測量法

C、邊緣檢測法

D、灰度共生矩陣分析法

答案：C

172.機器翻譯屬于（）領域的應用。

A、自然語言處理

B、搜索技術

C、專家系統(tǒng)

D、數(shù)據(jù)挖掘

答案：A

173.BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲結構不包括（）。

A、輸入層

B、隱層

C、翰出層

D、顯層

答案：D

174.窗體的控件類型有（）。

A、結合型

B、非結合型

C、計算型

D、以上都可以

答案：D

175.下列函數(shù)中可以計算字典元素個數(shù)的是（）。

A、cmp（）

B、Ien0

C\str0

D\type0

答案：B

176.目前，語音識別技術已經(jīng)進入人們生活的方方面面，以下人工智能應用場景

中，（）沒有應用到語音識別技術。

A、智能會議轉寫

B、智能外呼

C、語音質檢分析

D、證照識別

答案：D

177.PyTorch中的torchnnfunctionaI模塊主要用于提供什么？

A、損失函數(shù)

B、神經(jīng)網(wǎng)絡層

C、優(yōu)化器

D、激活函數(shù)和其他非層操作

答案：D

178.傳統(tǒng)機器學習和深度學習是人工智能核心技術，在工程流程上略有差別，以

下步驟在深度學習中不需要做的是

A、模型評估

B、特征工程

C、數(shù)據(jù)清洗

D、模型構建

答案：B

179.下列哪個是用于圖像分類任務中最著名的預訓練模型之一？

A、InceptionV3

B、Word2Vec

C、GRU

D、ARIMA

答案：A

180.強化學習算法中，用于優(yōu)化策略的一種方法是：

A、監(jiān)督學習

B、無監(jiān)督學習

C、半監(jiān)督學習

D、策略梯度

答案：D

181.在查詢中對一個字段指定的多個條件的取值之間滿足()關系.

A、nd

B、Or

C、Not

D、Like

答案：B

182.在深度學習中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)?

A、圖像數(shù)據(jù)

B、文本數(shù)據(jù)

C、音頻數(shù)據(jù)

D、視頻數(shù)據(jù)

答案：B

183.下列哪些屬于集成學習

A、daboost

B、決策樹

C、隨機森林

D、XGBoost

答案：D

184.以下哪個不是常見的圖像預處理方法？

A、灰度化

B、降噪

C、旋轉

D、深度學習

答案：D

185.Mixup數(shù)據(jù)增廣的關鍵點是什么？

A、圖像與圖像疊加

B、樣本與樣本疊加

C、特征與特征疊加

D、標簽與標簽疊加

答案：B

186.打標簽就是用一個或多個標簽標注目標進行標注，這屬于圖像數(shù)據(jù)標注中的

（）類。

A、屬性標注

B、關鍵點標注

C、矩形框標注

D、區(qū)域標注

答案：A

187.以下哪個不是強化學習中常用的探索策略？

A、E-貪婪策略

B、玻爾茲曼探索

C、K-means聚類

D\Thompson采樣

答案：C

188.尋找數(shù)據(jù)之間的相似性并將之劃分組的方法稱為0。

A、回歸

B、分類

C、分組

D、聚類

答案：D

189.數(shù)據(jù)可視化技術可以將所有數(shù)據(jù)的特性通過（）的方式展現(xiàn)出來

A、文字

B、圖

C、表格

D、樹

答案：B

190.在強化學習中，什么是“馬爾可夫性質”？

A、智能體可以隨時選擇任何動作

B、環(huán)境的動態(tài)會隨時間改變

C、下一個狀態(tài)只取決于當前狀態(tài)和采取的動作

D、智能體可以看到完整的狀態(tài)空間

答案：C

191.在自然語言處理中，n-gram語言模型主要用于解決什么問題？

A、詞匯的語義理解

B、句子的語法分析

C、詞匯的序列預測

D、文本的情感分析

答案：C

192.圖像的平移、放縮和旋轉，這是（）變換。

A、灰度

B、傅立葉

C、空間

D、頻域

答案：C

193.以下哪個不是文本分類中常用的方法？

A、TF-IDF+SVM

B、Word2Vec+RNN

C、樸素貝葉斯

D、KNN圖像分類

答案：D

194.下列選項中，哪項是分布式文件存儲系統(tǒng)？

A、HDFS

B\FIume

C、Kafka

D\Zookeeper

答案：A

195.下列哪個不屬于集成學習()。

A、隨機森林

B、Adaboost

C、KNN

D、XGBoost

答案：c

196.()能夠幫助避免生產(chǎn)過程中潛在的風險。

A、愛崗敬業(yè)，勤勞肯干

B、愛護設備，安全操作

C、團結友愛，舍己為人

D、遵紀守法，忠于職守

答案：B

197.在強化學習中，什么是"動態(tài)規(guī)劃"(DynamicProgramming)?

A、一種用于優(yōu)化策略的方法

B、一種用于計算狀態(tài)值的方法

C、一種用于選擇動作的規(guī)則

D、一種用于表示環(huán)境模型的數(shù)據(jù)結構

答案：B

198.下列不適合于進行定位的地圖表示方法是()。

A、柵格地圖

B、點云地圖

C、特征地圖

D、拓撲地圖

答案：D

199.集成學習在強化學習中的一個常見應用是什么？

A、強化學習算法的組合

B、強化學習算法與監(jiān)督學習算法的集成

C、強化學習算法與無監(jiān)督學習算法的集成

D、強化學習算法與半監(jiān)督學習算法的集成

答案：A

200.在深度學習中，自編碼器(Autoencoder)主要用于解決什么問題？

A、圖像去噪

B、文本生成

C、語音識別

D、無監(jiān)督學習

答案：D

201.下列對人工智能芯片的表述，不正確的是()。

A、一種專門用于處理人工智能應用中大量計算任務的芯片

B、能夠更好地適應人工智能中大量矩陣運算

C、目前處于成熟高速發(fā)展階段

D、相對于傳統(tǒng)的CPU處理器，智能芯片具有很好的并行計算性能

答案：C

202.在人工智能產(chǎn)品的使用過程中，訓練師主要負責哪方面的工作？

A、數(shù)據(jù)處理

B、設備維護

C、軟件開發(fā)

D、市場營銷

答案：A

203.深度學習是機器學習的一種什么形式？

A、監(jiān)督學習

B、非監(jiān)督學習

C、強化學習

D、以上都是

答案：D

204.色彩豐富的圖像是（）o

A、二值圖像

B、灰度圖像

GRGB圖像

D、黑白圖像

答案：C

205.人工神經(jīng)元網(wǎng)絡與深度學習的關系是（）。

A、深度學習是人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的前身

B、深度學習是人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的一個分支

C、深度學習是人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的一個發(fā)展

D、深度學習與人工神經(jīng)元網(wǎng)絡無關

答案：C

206.GBDT算法相比于隨機森林算法，以下哪種表述是錯誤的？

A、GBDT算法比隨機森林容易欠擬合

B、隨機森林是并行計算的，而GBDT不能

CxGBDT算法比隨機森林容易過擬合

D、GBDT與隨機森林都是建立在CART樹的基礎之上的

答案：C

207.根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學習方法情

況的是的是（）。

A、小數(shù)據(jù)集'相似數(shù)據(jù)

B、小數(shù)據(jù)集'不相似數(shù)據(jù)

C、大數(shù)據(jù)集'相似數(shù)據(jù)

D、數(shù)據(jù)集、相似數(shù)據(jù)

答案：D

208.機器的翻譯屬于下列（）領域的應用。

A、機器學習

B、自然語言系統(tǒng)

C、人類感官模擬

D、專家系統(tǒng)

答案：B

209.以下（）協(xié)議能夠為語音、圖像,數(shù)據(jù)等多種需要實時傳輸?shù)臄?shù)據(jù)提供端到

端的傳輸功能。

A、TCP

B、RTP

C、UDP

D、RTCP

答案：B

210.關于Python變量，說法正確的是（）。

A、變量無需賦值便可以直接使用

B、變量無需聲明數(shù)據(jù)類型便可以直接賦值

C、Python變量只有數(shù)字型和字符串型2種

DxPython變量與其他所有高級程序設計語言變量的數(shù)據(jù)類型沒有區(qū)別

答案：B

211.以下語句錯誤的是()

AvseIectsaI+1fromemp；

B、seIectsaI*10,sal*deptnofromemp;

C\不能使用運算符號

DvseiectsaI*10,deptno*10fromemp;

答案：c

212.在數(shù)據(jù)預處理中，數(shù)據(jù)規(guī)范化通常指的是什么?

A、將數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一格式

B、將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍

C、刪除重復數(shù)據(jù)

D、糾正數(shù)據(jù)中的錯誤

答案：B

213.以下描述不是解決overfitting問題的是()

A、［吏用reguIarization

B、SVM中從多項式核轉向使用高斯核

C、拿更多的數(shù)據(jù)

D、數(shù)據(jù)清洗，去掉一些noise

答案：B

214.在圖像分割中，常用的語義分割方法是指：

A、將圖像分成不同的目標類別

B、將圖像分成前景和背景

C、將圖像分成不同的圖像區(qū)域

D、將圖像分成不同的像素值區(qū)間

答案：A

215.不屬于機器視覺系統(tǒng)基本構成的是（）。

A\景深

B、相機

C、光源

D、電腦系統(tǒng)

答案：A

216.在機器學習中，哪個方法常用于處理缺失值？

A、插值法

B、中位數(shù)填充

C、均值填充

D、以上都是

答案：D

217.在神經(jīng)網(wǎng)絡中，激活函數(shù)ReLU的特點是什么?

A、輸出值總是正的

B、輸出值總是負的

C、輸出值在0和1之間

D、輸出值在7和1之間

答案：A

218.下列關于關系數(shù)據(jù)模型的術語中，哪一個術語所表達的概念與二維表中的

“行”的概念最接近？()

A、屬性

B、關系

C、域

D、元組

答案：D

219.在深度學習模型中，用于提高模型訓練穩(wěn)定性的技術是：

A、梯度裁剪

B、權重衰減

C、批量歸一化

D、增加學習率

答案：C

220.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)包括0.

A、數(shù)據(jù)庫語言,數(shù)據(jù)庫

B、數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫應用程序

C、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫

D、硬件環(huán)境,軟件環(huán)境、數(shù)據(jù)庫、人員

答案：D

221.以下插入記錄正確的()

A、insertintoemp(ename,hiredate,saI)vaIues(vaIue1,vaIue2,vaIue3);

B、insertintoemp(ename,saI)vaIues(vaIue1,vaIue2,vaIue3);

C\insertintoemp(ename)vaIues(vaIue1,vaIue2,vaIue3);

D、insertintoemp(ename,hiredate,saI)vaIues(vaIue1,vaIue2);

答案：A

222.智能運維AIOps的核心技術是什么？

A、大數(shù)據(jù)分析

B、機器學習

C、人工智能

D、所有以上

答案：D

223.要想讓機器具有智能,必須讓機器具有知識.因此,在人工智能中有一個研究

領域,主要研究計算機如何自動獲取知識和技能,實現(xiàn)自我完善,這門研究分支學

科叫()。

A、專家系統(tǒng)

B、機器學習

C、神經(jīng)網(wǎng)絡

D、模式識別

答案：B

224.Python通過()來判斷操作是否在分支結構中。

A、引號

B、縮進

C、大括號

D、冒號

答案：A

225.主窗體和子窗體的鏈接字段不一定在主窗體或子窗體中顯示，但必須包含在

()。

A、外部數(shù)據(jù)庫中

B、查詢中

C、主窗體/子窗體的數(shù)據(jù)源中

D、表中

答案：C

226.人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)？

A、圖像數(shù)據(jù)

B、文本數(shù)據(jù)

C、音頻數(shù)據(jù)

D、數(shù)值數(shù)據(jù)

答案：B

227.自動識別系統(tǒng)屬于人工智能哪個應用領域？

A、自然語言系統(tǒng)

B、機器學習

C、專家系統(tǒng)

D、人類感官模擬

答案：D

228.以下選項中，Python代碼的注釋使用的符號是()。

A、//

B\/**/

C、%

D、#

答案：D

229.在Pandas中，如何查看DataFrame的前幾行數(shù)據(jù)？

A、df.head()

B\df.taiI0

Gdf.info()

D\f.describe()

答案：A

230.在深度學習模型訓練中，"早停法"(EarlyStopping)策略的應用目的是什

么？

A、防止模型欠擬合

B、提升模型的泛化能力

C、加速模型收斂

D、節(jié)省計算資源

答案：B

231.以下說法錯誤的是()

A、SELECTmax(saI),deptno,jobFROMEMPgroupbysaI;

B、SELECTmax(saI),deptno,jobFROMEMPgroupbydeptno;

C\SELECTmax(sal),deptno,jobFROMEMP；

D、SELECTmax(saI),deptno,jobFROMEMPgroupbyjob;

答案：c

232.下列哪些項所描述的相關技術是錯誤的？

A、daGrad使用的是一階差分(firstorderdifferentiation)

B\L-BFGS使用的是二階差分(secondorderdifferentiation)

C、AdaGrad使用的是二階差分

D、都正確

答案：C

233.命令行如何安裝百度A的PythonSDK()。

A、pipinstaIIbaidu-aip

B、pipinstaIIPIL

C、pipinstaIIpygame

答案：A

234.下列哪個應用領域不屬于人工智能應用()。

A、人工神經(jīng)網(wǎng)絡

B、自動控制

C、自然語言學習

D、專家系統(tǒng)

答案：B

235.標注一句話的情感狀態(tài)，屬于()。

A、屬性標注

B、意圖標注

C、分詞標注

D、類別標注

答案：A

236.在數(shù)據(jù)管理技術的發(fā)展過程中，經(jīng)歷了人工管理階段,文件系統(tǒng)階段和數(shù)據(jù)

庫系統(tǒng)階段.在這幾個階段中，數(shù)據(jù)獨立性最高的是()階段.

A、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

B、文件系統(tǒng)

C、人工管理

D、數(shù)據(jù)項管理

答案：A

237.下列關于過擬合現(xiàn)象的描述中，哪個是正確的()

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、其他選項都不正確

答案：A

238.自然語言處理難點目前有四大類,下列選項中不是其中之一的是

A、機器性能

B、語言歧義性

C、知識依賴

D、語境

答案：A

239.反向傳播算法的主要目的是什么？

A、計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度

B、更新模型的權重和偏差

C、提高模型的準確率

D、所有以上

答案：D

240.字符函數(shù)Rtrim（字符表達式）返回去掉字符表達式什么的字符串（）。

A、前導空格

B、中間空格

C、兩端空格

D、尾部空格

答案：D

241.以下哪個不是人工智能發(fā)展過程中的重要事件（）。

A、1950年“圖靈測試”的提出

B、1980年專家系統(tǒng)誕生

C、1997年深藍戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍

D、2010年蘋果第四代手機iPhone4發(fā)布

答案：D

242.在機器學習中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題？

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

答案：B

243.依存句法分析(DependencyParsing)主要用于分析什么？

A、句子的詞頻分布

B、句子的語義角色

C、句子中單詞之間的依存關系

D、句子的情感傾向

答案：C

244.模型微調中的提示學習是指：

A、提供少量樣本進行學習

B、使用提示引導模型學習特定任務

C、通過重復提示加強記憶

D、提示模型忽略無關信息

答案：B

多選題

1.選擇下列計算機系統(tǒng)中屬于人工智能的實例

A、Web搜索引擎

B、超市條形碼掃描器

C、聲控電話菜單該題無法得分

D、智能個人助理該題無法得分

答案：AD

2.圖像存儲格式包括()。

A、JPG

B、MP

C、TXT

D、PNG

答案：ABD

3.在深度學習中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓練過程并提高模型在特定任務上

的表現(xiàn)：

A、批量歸一化

B、數(shù)據(jù)增強

C、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

D、使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：ABCD

4.在下列關于關系的敘述中，正確的是()

A、行在表中的順序無關緊要

B、表中任意兩行的值不能相同

C、列在表中的順序無關緊要

D、表中任意兩列的值不能相同

答案：ABC

5.合作伙伴對物理專線，可以有哪些操作？

A、退訂運營物理專線

B、續(xù)費運營物理專線

C、修改租戶物理專線

D、修改運營物理專線

答案：ACD

6.最基礎的數(shù)據(jù)標注團隊至少有()等崗位角色。

A、計算機維護人員

B、數(shù)據(jù)標注員

C、質檢員

D、項目負責人

答案：BCD

7.在自然語言處理中，哪些技術可以用于改善實體識別和文本生成任務的性能:

A、序列標注

B、引入預訓練模型

C、序列到序列模型

D、注意力機制

答案：ABCD

8.在自然語言處理中，哪些技術適用于提升問答系統(tǒng)的性能：

A、序列到序列模型

B、注意力機制

C、實體關系抽取

D、詞嵌入微調

答案：ABCD

9.SQL中定義事務的語句主要有().

A、ENDTRANSACTION

B、EGINTRANSACTION

C\OMMIT

D、ROLLBACK

答案：BCD

10.在深度學習模型訓練中，哪些技術有助于防止過擬合并提高模型在多任務學

習上的表現(xiàn)：

A、使用Dropout技術

B、數(shù)據(jù)增強

C、權重衰減

D、批量歸一化

答案：ABCD

11.以下屬于計算機視覺的是

A、物體識別和檢測

B、語苜導航

C、視覺問答

D、機器翻譯

答案：AC

12.人臉檢測時,通常會生成一個標定人臉位置的矩形框,人臉檢測在哪些場景或

應用中需要0。

A、人臉跟蹤

B、人臉識別

C、無人駕駛

D、人臉聚類

E、語音識別

答案：ABCD

13.人工智能發(fā)展的驅動力包括

A、大數(shù)據(jù)

B、傳感器

C、腦科學

D、超級計算

答案：ABCD

14.屬性值約束主要有0.

A、非空值約束

B、基于元組的檢查子句

C、域約束子句

D、默認

答案：ABCD

15.在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)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(shù)據(jù)增強

答案：ABCD

16.下列觀點中，屬于符號主義的有（）。

A、認為人的認知基元是符號

B、認為知識是信息的一種形式

C、認為人是一個物理符號系統(tǒng)

D、認為人工智能源于數(shù)理邏輯

答案：ABCD

17.在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實體識別

的準確性：

A、引入預訓練模型

B、序列標注

C、注意力機制

D、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：ABCD

18.智慧教育的支撐技術包括

A、物聯(lián)網(wǎng)

B、大數(shù)據(jù)

C、云計算

D、泛在網(wǎng)絡

答案：ABCD

19.若事務T對數(shù)據(jù)R已加X鎖，則其他事務對數(shù)據(jù)R()。

A、可以加S鎖

B、不能加S鎖

C、可以加X鎖

D、不能加任何鎖

答案：BD

20.語義標注中的自定義標簽包括()。

A、意圖級別配置

B、功能配置

C、預識別配置

D、情感配置

答案：ABC

21.人工智能發(fā)展的三階段是指哪三階段

A、推理期

B、思維期

C、知識期

D、機器學習期

答案：ACD

22.Al=()

A、終身學習

B、遷移學習

C、強化學習

D、深度學習

答案：BCD

23.事務的ACID特性可能遭到破壞的因素有().

A、多個事務并行運行時，不同事務的操作串行執(zhí)行

B、多個事務并行運行時，不同事務的操作交叉執(zhí)行

C、事務在運行過程中被強行停止

D、事務在運行過程中又接收到新的事務.

答案：BC

24.在mysqI提示符下，輸入命令,可以查看由mysqI自己解釋的命令()

A、\?

B、?

C、heIp

D、\h

答案：BCD

25.應用程序的安裝方式一般有下列()類型

A、最大安裝

B、最小安裝

C、完全安裝

D、定制安裝

答案：BCD

26.下列有關人工智能

A、模式識別

B、文字合成

C、圖像搜索

D、圖像還原

答案：CD

27.mySQL支持哪些邏輯運算符

A、&&

B、I

C、NOT

D、AND

答案：CD

28.在自然語言處理任務中，哪些技術適用于改善實體識別和關系抽取的效果:

A、序列標注

B、序列到序列模型

C、實體關系抽取

D、引入預訓練模型

答案：ABCD

29.以下說法正確的是0

A、一個服務器只能有一個數(shù)據(jù)庫

B、一個服務器可以有多個數(shù)據(jù)庫

C、一個數(shù)據(jù)庫只能建立一張數(shù)據(jù)表

D、一個數(shù)據(jù)庫可以建立多張數(shù)據(jù)表

答案：BD

30.通用網(wǎng)絡爬蟲基本工作流程包含（）。

A、打開瀏覽器

B、抓取網(wǎng)頁

C、數(shù)據(jù)存儲

D\預處理

答案：BCD

31.一個完整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡包括

A、一層輸入層

B、多層分析層

C、多層隱藏層

D、兩層輸出層

答案：AC

32.以下方法中，不是假設從高維空間到低維空間的函數(shù)映射的是（）。

A、一元

B、線性

G多元

D、非線性

答案：ACD

33.在深度學習中，哪些技術可以用于優(yōu)化模型訓練過程并提高模型在特定任務

上的性能：

A、批量歸一化

B、數(shù)據(jù)增強

C、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

D、使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：ABCD

34.基因遺傳算法的組成部分包括（）。

A\初始化編碼

B\適應度函數(shù)

C、選擇

D、交叉和變異

答案：ABCD

35.進行模型訓練之前，需要先把標注好的數(shù)據(jù)進行分類。訓練有監(jiān)督學習模型

時會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。

A、訓練集

B、驗證集

C、測試集

D、備份集

答案：ABC

36.INTERNET提供的服務主要有（）

A、Telney

B、FTP

C、WWW

D、E-maiI

答案：ABCD

37.精確度的指標有（）。

A、精密度

B、正確度

C、線性度

D、精確度

答案：ABD

38.下面哪些用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理效果比較好

A、人臉識別

B、手寫數(shù)字識別

C、自然語言處理

D、機器翻譯

答案：AB

39.在深度學習模型訓練中，哪些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(xiàn)：

A、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

B、數(shù)據(jù)增強

G使用Dropout技術

D、批量歸一化

答案：BCD

40.在目標檢測中，以下哪些是常用的基于深度學習的模型？

A、FasterR-CNN

B、YOLO

C、SSD

D、HOG

答案：ABC

41.以下哪些是mySQL數(shù)據(jù)類型()

A、BIGINT

B、TINYINT

C、INTEGER

D、INT

答案：ABCD

42.以下哪些技術屬于深度學習中的優(yōu)化算法？

A、隨機梯度下降（SGD）

B、動量（Momentum）

C\AdaGrad

D、網(wǎng)格搜索

E\Adam

答案：ABCE

43.在強化學習中，主體和環(huán)境之間交互的要素有（）。

A、狀態(tài)

B、動作

G回報

D、強化

答案：ABC

44.機器學習主要包括以下類型的學習模式：（）和（）。

A、監(jiān)督學習模式

B、無監(jiān)督學習模式

C、自主學習

D、被動學習

答案：AB

45.在自然語言處理任務中，哪些技術適用于提升自動問答系統(tǒng)、文本生成和機

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、GAN

答案：ABCD

46.WEB應用中，彈性負載均衡支持哪些協(xié)議？

A、HTTP

B、TCP

C、UDP

D、HTTPS

答案：AD

47.下列說法正確的是()

A、ItertabIeuserdropcoIumnsex;

B、aItertabIeuseraddsexvarchar(20);

C\aItertabIeuserdropsex;

D、aItertabIeusermodifyidintprimarykey;

答案：ABCD

48.Ajax技術包括。。

A\jax點擊

B\ajax翻頁

Gajax滾動

D、定位

答案：ABC

49.URL組成()

A、檢索方式(協(xié)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

答案：ABC

50.常用來緩解BP網(wǎng)絡的過擬合的兩種策略是()

A、晚停

B、早停

G正則化

D、加入損失函數(shù)

答案：BC

51.在深度學習模型訓練中，哪些技術可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性:

A、批量歸一化

B、數(shù)據(jù)增強

C、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

D、梯度裁剪

答案：ABD

52.在深度學習中，哪些技術可以用于加速模型訓練并提高模型在圖像分類和文

本處理任務上的精確度：

A、批量歸一化

B、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

C、數(shù)據(jù)增強

D、使用Dropout技術

答案：ABCD

53.以下不屬于浮點型的是()

A、smaIIint

B\mediumint

GfIoat

D\int

答案：ABD

54.生物特征識別技術包括

A、虹膜識別技術

B、指紋識別

C、DNA識別技術

D、聲紋識別

答案：ABCD

55.在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中，以下哪些方法可以用于防止過擬合？

A、Dropout

B\權重衰減(WeightDecay)

C、數(shù)據(jù)增強(DataAugmentation)

D、學習率衰減(LearningRateDecay)

答案：ABC

56.當計算機死機后，可以采用如下的處理方式()來解決

A、按CTRL+ALT+DEL

B、關掉顯示器電源，再打開

C、拍打主機箱若干下

D、關掉主機電源后，再打開電源

E、按主機箱上的RESET鍵

答案：ABE

57.多值依賴與函數(shù)依賴相比,具有()區(qū)別.

A、多值依賴的有效性與屬性值的范圍有關

B、若函數(shù)依賴XTY在R上成立，則對于Y的子集Y，,也有XTY，成

C、若多值依賴XTTY,在R上成立，則對于Y的子集「，不能確定有XTTY，成

立

D、多值依賴可以看做是函數(shù)依賴的特殊情況

答案：ABC

58.常用需求分析調查方法有().

A、跟班作業(yè)

B、開調查會

C、請專人介紹

D、設計調查表

答案：ABCD

59.在自然語言處理任務中，哪些技術適用于提升實體識別和文本理解的準確性

和效率：

A、序列標注

B、引入預訓練模型

C、注意力機制

D、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：ABCD

60.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

答案：ABCD

61.發(fā)展出圖像識別成功率超越人類的人工智能的主要因素有()。

A、計算力的提升

B、大量數(shù)據(jù)驅動

C、社會關注度提升

D、人類專家規(guī)則的完善

答案：AB

62.反向傳播算法的基本原理是基于什么？

A、微積分法

B、微積分中的鏈式求導法則

C、微積分中的二分法

D、微積分中的均方誤差

答案：AB

63.Xpath語言有()構成。

A、名稱

B、位置

C、屬性

D、內容

答案：ABCD

64.a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])下列命令可以使輸出結果為([5,7])

的有0。

A、[4:7]

B、a[5:8]

C、a[4：-1]

D\a[5:]

答案：AC

65.數(shù)據(jù)的完整性是指數(shù)據(jù)的().

A、一致性

B、正確性

C、相容性

D、有效性

答案：ABC

66.在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動文本摘要的生成效果：

A、序列到序列模型

B、注意力機制

C、引入預訓練模型

D、數(shù)據(jù)增強

答案：ABCD

67.在自然語言處理任務中，哪些技術適用于提升機器翻譯、文本理解和自動問

答系統(tǒng)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、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

答案：ABCD

68.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

答案：ABC

69.反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的主要區(qū)別是什么?

A、反向傳播算法用于計算梯度，梯度下降算法用于更新參數(shù)

B、反向傳播算法用于更新參數(shù)，梯度下降算法用于計算梯度

C、兩者都用于計算梯度，但梯度下降算法用于更新參數(shù)

D、兩者可以獨立運行，互不影響

答案：AC

70.相對化學沉淀等傳統(tǒng)工藝而言，萃取工藝的主要優(yōu)點是（）。

A、設備要求低

B、選擇性好

C、成本低廉

D、易實現(xiàn)自動化連續(xù)作業(yè)

E、可循環(huán)利用

答案：BDE

71.常用的圖像數(shù)據(jù)標注工具包括（）。

A、LabeIMe

B、IEPY

C、LabeIImg

D、CVAT

答案：AC

72.下列關于Hado