频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是（ ）
频繁项集频繁闭项集＝最大频繁项集
频繁项集＝频繁闭项集最大频繁项集
频繁项集频繁闭项集最大频繁项集
频繁项集＝频繁闭项集＝最大频繁项集
下面哪一项不是计箕机采用二进制的主要原因（ ）
二进制只有0 和1两个状态，技术上容易实现
二进制运算规则简单
二进制数的0和1与逻辑代数的“真”和“假”相吻合， 适合于计莫机进行逻辑运算
二进制可与十进制直接进行算数
数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（ ）
单个模型之间有高相关性
单个模型之间有低相关性
在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好
单个模型都是用的一个算法
下列哪些属于集成学习（ ）
Adaboost
决策树
随机森林
XGBoost
语音理解是指利用（ ）等人工智能技术进行语句自动识别和语意理解。
声乐和心理
合成和分析
知识表达和组织
字典和算法
下列算法哪些属于K-means的变种？
kNN
Meanshift
k-means++
以上都不是答案
2016年，Google训练的（ ）击败了韩国围棋世界冠军李世石。
AlphaZero
Al phaGo
BetaGo
GamaGo
深度学习中神经网络类型很多，以下神经网络信息是单向传播的是（ ）
LSTM
卷积神经网络
循环神经网络
GRU
以下属于回归算法的评价指标是？
召回率
混淆矩阵
均方误差
准确率
深度学习从属于下面哪个领域且在该领域覆盖面相对最广（ ）
人工智能
机器学习
图像检索
语音识别
神经网络训练过程中，一般会遇到停滞期，即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况？
增加参数数量
减少参数数量
在开始时将学习率降低10倍
改变几个时期的学习率
知识图谱中的实体统一主要的目的是？
从文本中提取实体
从实体间提取关系
不同写法的实体统一为一个实体
明确代词指向哪个实体
下列哪项属于集成学习（ ）
决策树模型
kNN分类
Adaboost
k-means
下面哪句话描述了现有深度学习这一种人工智能方法的特点（ ）
小数据， 大任务
大数据，小任务
小数据，小任务
大数据，大任务
不属于深度学习模型的选项是？
朴素贝叶斯
深度残差网络
卷积神经网络 CNN
循环神经网络 RNN
下列哪项不是构建知识图谱用到的主要技术儿（ ）
词性标注
实体链接
关系抽取
命名实体识别
生成式对抗网络核心是对抗式，两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么呢？
判别
计算
统计
生成
在语音识别中当某个人名效果很差时，通常会用到热词技术激励热词的得分，那么热词技术主要激励了语音识别中哪一模块的分数？
语音端点检测 （判断录音片段中什么时间点开始有声音）
提特征模块（声音波形转换成计莫机可以计算的数字序列）
声学模型（ 发音特征的规律统计模型）
语言模型（含有上下文语义信息的文本空间构建）
机器学习中 ，模型需要输入什么来训练自身，预测未知？
人工程序
神经网络
训练算法
历史数据
在人脸检测算法中，不属于该算法难点的是（ ）
出现人脸遮挡
人脸角度变化大
需要检测分辨率很小的人脸
需要检测不同性别的人脸
语音信号处理是一门多学科的综合技术。 它以生理、 心理和语言以及声学等基本实验为基础。
图灵测试是用于判断计算机是否具有人类思维能力的测试。
do…while 语句的循环体至少执行 1 次, whi l e 和 for 循环的循环体可能一次也执行不到。
支持向量机SVM 属于深度学习网络（ ）
N-gram模型中， N 指的是忽略距离大于 n 的上文词的影响， N 越大时。 模型包含的次序信息越丰富，同时计算量随之增大。（ ）
属于卷积神经网络（CNN） 的有（ ）。
VGGNet
ResNet
AlexNet
GoogleNet
人工智能历经两波浪潮，此次人工智能风潮再度崛起是因为（ ）
大量数据变得可得
CPU计算能力的提升
GPU计算能力的提升
深度学习的发展
在数据清理中，下面哪个属于处理缺失值的方法?
估算
整例删除
变量删除
成对删除
以下选项中能提升神经网络模型计算效率的是（ ）
TPU
GPU
FPGA
大规模分布式集群
TensorF1ow2.0中可以用来查看是否是tensor 的方法有?
dtype
isinstance
is_tensor
device