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人工智能习题库与参考答案

一、多选题（共100题，每题1分，共100分）

1.字典a={k1:v1,k2:v2,k3:v3}，执行完a.setdefault(k1,v99)语句后，a的值为（）；执行完a.setdefault(k4,v4)语句后，a的值为（）。

A、{k1:v4,k2:v4,k3:v4}

B、{k1:v99,k2:v2,k3:v3}

C、{k1:v1,k2:v2,k3:v3,k4:v4}

D、{k1:v1,k2:v2,k3:v3}

正确答案：CD

2.公司级人工智能平台应集成（）、（）、（）、模型管理、模型验证、基础模型服务及部分实时性要求不高的业务模型服务模块

A、样本管理

B、数据训练

C、语音识别

D、推理计算

正确答案：ABD

3.基因遗传算法的组成部分包括()。

A、初始化编码

B、交叉和变异

C、适应度函数

D、选择

正确答案：ABCD

4.为加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发和标准制定，促进产业健康可持续发展，国家标准化管理委员会、中央网信办、国家发展改革委、（）等部门近日联合印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》

A、教育部

B、科技部

C、商务部

D、工业和信息化部

正确答案：BD

5.机器学习的要素有哪些？

A、泛化能力

B、样本空间划分

C、一致性假设

正确答案：ABC

6.关于OLAP和OLTP的区别描述,正确的是?

A、OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同

B、与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.

C、OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.

D、OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.

正确答案：ABD

7.常用的数据归约方法有（）。

A、量归约

B、值归约

C、类归约

D、维归约

正确答案：BD

8.K-Means聚类法的局限性体现在（）

A、K-Means聚类法对噪声和离群点敏感

B、应用K-Means聚类法需要预先设定聚类个数

C、K-Means聚类法对变量的要求比较高

D、由K-Means聚类法得到的聚类结果，轮廓系数都不是很大。

正确答案：ABC

9.程序的基本构成包括（）

A、算法描述

B、数据描述

C、数组描述

D、存储空间描述

正确答案：AB

10.循环神经网络RNN中，常用的激活函数是（）和（）。

A、Relu函数

B、tanh函数

C、sigmod函数

D、ELU函数

正确答案：BC

11.人工智能研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与（）和社会科学等学科深度融合。

A、计算机科学

B、认知科学

C、数学

D、神经科学

正确答案：ABCD

12.以下哪些是常用的概念模型（）。

A、语言模型

B、面向对象模型

C、ER图

D、谓词模型

正确答案：BCD

13.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

正确答案：ABCD

14.人工智能平台技术架构要求主要包括：（）的要求。

A、应用层

B、能力层

C、服务层

D、资源层

正确答案：ABCD

15.符合强人工智能的描述是()。

A、仅在某个特定的领域超越人类的水平

B、可以胜任人类的所有工作

C、是通用的人工智能

D、在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类

正确答案：BC

16.大数据的处理需要经过几个流程？

A、数据清洗

B、数据建模

C、数据加工

D、数据采集

正确答案：ABCD

17.数据统计有三大任务，分别是（）。

A、回归分析

B、参数估计

C、统计分析

D、假设检验

正确答案：ABD

18.下面对范数规则化描述，正确的是（）。

A、L0是指向量中非0的元素的个数

B、L0是指向量中0的元素的个数

C、L2范数向量元素绝对值的平方和再开平方

D、L1范数是指向量中各个元素绝对值之和

正确答案：ACD

19.下列模型属于机器学习生成式模型的是（）

A、深度信念网络

B、隐马尔科夫模型

C、线性回归模型

D、朴素贝叶斯

正确答案：ABD

20.车库门禁的车牌识别系统中使用的两个重要技术包括()。

A、车纹识别

B、图像识别

C、人脸识别

D、图像分割

正确答案：BD

21.配置关键词时，我们可以按照以下哪个方法来进行操作？

A、仅配置字母；

B、针对任一问题来提取关键词配置

C、使用核心的词汇或词组来配置

D、仅配置数字；

正确答案：BC

22.智能电网调度的应用场景有哪些？

A、电网模拟仿真器

B、新能源发电预测/母线复合预测

C、多能互补的发用电平衡

D、异常事件/