人工智能概论知到章节答案智慧树2023年青岛黄海学院20240405.pdf

人工智能概论知到章节测试答案智慧树2023年最新青岛黄海学院

第一章测试

1.以下不属于语音处理技术在实际场景中的应用的是()。

参考答案:

人脸识别

2.达特茅斯会议是人工智能发展史上的里程碑,于哪一年召开()

1956

3.深度学习目前在哪个领域尚未取得突出成果()

决策推理

4.文本挖掘主要用于以下哪些场景()

信息检索

;商务智能

;生物信息技术

5.人工智能研究范畴包括()

参考答案:

知识表示

;机器思维

;机器感知

;机器学习

第二章测试

1.华为公司在2019年年底将自己的操作系统开源?()

openEuler

2.在人工智能这个领域,()是必备的能力。

学习能力

3.5G的到来能够给()有一个算力的反转。

端测

;云测

4.从技术领域来讲,AI领域架构可分为()。

自我行动智能

;计算智能

;理解智能

;感知智能

5.AI门槛低,导致人才泛滥()

第三章测试

1.扫地机器人能做到清扫面积全覆盖,行走路径不重叠的根本依据是使用

()O

路径规划算法

2.智能家居(smarthome,homeautomation)是以住宅为平台,利用综合布线

技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生

活有关的设施集成,构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统()。

3.下列属于智能家居技术的发展前景的是?()

技术

沛场

产品

;渠道

4.SmartHome的中文就是()

智慧家居

5.智能门锁只能通过手机开锁。

第四章测试

1.世界第一栋智能大厦()。

美国康涅狄格州哈特福特市“都市办公大楼”

2.智慧社区是指充分利用()等新一代信息技术的集成应用的现代化、智慧

化社区。

物联网

;云计算

;移动互联网

3.智慧城市,在()等新一代信息技术高速发展的背景下应运而生,这是一

套崭新的城市发展理念。

云计算

;大数据

;物联网

4.智慧城市发展的要素有()。

先进的“防灾”能源

;传感器与数据

;优化设计

;高速、低延迟网络

;第三方平台开发

5.智慧社区为社区居民提供一个()的现代化、智慧化生活环境。

舒适

;安全

;便利

第五章测试

1.人工智能在医学方面的应用:()

应用广泛

2.人工智能可应用于:()

电子病历

;临床实验设计

;疾病诊断与预测

;药物研发

3.智慧养老具有以下优势:()

实时

;智能化

;高效

丁决捷

4.人工智能在医学的应用方面没有挑战性()。

5.AI医疗健康发展的核心要素是()

数必一'据1|~7

第六章测试

1.虚拟养老院虚实结合的实体部分不包括:()

话剧表演厅

2.颐康互联网认证的护理机构,提供“网约护士”护理服务的流程第三步是:()

患者在手机上进行注册和身份认证

3.新型智慧养老模式为居家老人提供()等服务项目。

健康档案

;家政服务

;寻踪定位

;安防监控

4.社会组织或志愿者只能通过平台发布无偿服务。()

5.智慧养老服务业产业发展的趋势分为培育期、成长期、()

成熟期

第七章测试

1.下面()是Java语言中正确的标识符?

next

2.main方法是javaApplication程序执行的入口点,关于main方法的方法头以

下()是合法的。

publicstaticvoidmain(String[]args)

3.下列选项中,用于定义接口的关键字是

interface

4.Java中定义数组名为a,下面()可以得到数组元素的个数

a.length()

5.在Java的一个源文件中可以定义多个类()。

第八章测试

1.IBM国际象棋电脑深蓝(DeepBlue)哪一年在一场国际象棋比赛中击败了

世界冠军加里卡斯帕罗夫(GarryKasparov)()

1996

2.模拟生物神经系统对真实世界物体做出的交互反应的算法是下列哪一类算法

()

神经网络算法

3.利用局部的一阶和二阶偏导信息,推测整个函数的性状,进而求得近似函数

的全局最小值的最优化方法是()

牛顿法与拟牛顿法

4.从方法的角度分,可以分为线性模型和非线性模型。()

5.生成对抗网络(GAN)为代表的深度生成框架,可以创造出逼真的图像,流

第九章测试

1.利用RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息,指的是:()

全面感知

2.三层结构类型的物联网不包括()。

会话层

3.下列哪一项不属于物联网十大应用范畴?()

智能通信

4.RFID的技术特点有()。

信息量大、可以细分单品

;芯片存储,可多次读取

;非接触式,中远距离工作

;大批量、由读写器快速自动读取

5.IBM智能地球战略的主要构成部分()。

参考答餐:

RFID标签

;传感器

;实时信息处理软件

第十章测试

1.下列算法是将数据从高维降低到低维层次的一种无监督学习算法是:()

降维算法

2.以下是基于梯度下降法和牛顿法结合的多层前馈网络的算法的是:()

LM神经网络

3.主成分分析算法的英文简写为:()

PCA

4.将图片读入到程序当中是哪个函数()。

Imread

5.数据挖掘涉及的领域有:()

神经网络

;人工智能

;数据库技术

第十一章测试

1.python人脸识别模块,我们需要安装哪个模块()。

opencv-python

2.cv2.waitKey(0)中的0是什么意思()。

无限等待

3.cv2VideoCapture(O)这个函数是什么意思()

获得笔记本的摄像头

4.cv2.COLOR_BGR2GRAY这个主要应用于那个函数()

cvtColor

3、哪一个不是cv2得函数()。

random.permutation

第十二章测试

1.以下模块,不属于Pyqt5的模块是()

numpy

2.下列代码中,用于安装Pyqt5的是()

pipinstallpyqt5

;pipinstallpyqt5-i

3.以下哪些属于QtGui模块的作用()

窗口化的2D绘图;窗口化的字体和文本;窗口化的事件处理;窗口化的系统结

THE END
1.必知!人工智能10大热门算法!人工智能算法有哪些模型原理:逻辑回归是一种机器学习算法,专为解决二分类问题而设计。该算法能够将连续的输入变量映射到离散的输出结果,通常以二进制形式表示。通过应用逻辑函数,逻辑回归将线性回归的预测结果转换到(0,1)的范围内,从而生成分类的概率。 模型训练:逻辑回归模型的训练依赖于已知分类的样本数据。在训练过程中,通过优化模型的https://blog.csdn.net/m0_74914256/article/details/141901236
2.编程35种算法汇总编程35种算法是编程世界的核心,它们可以解决各种问题。从搜索和排序到图算法和动态规划,每种算法都有其独特的应用场景。通过掌握这些算法,您将能够更好地理解编程世界的奥秘,并且能够更高效地解决问题。无论您是新手还是有经验的程序员,学习和掌握这些算法都是必不可少的。希望本文对您有所帮助,并能够激发您在https://baijiahao.baidu.com/s?id=1781330184170815567&wfr=spider&for=pc
3.智能降管理——开启降领域新时代瞪羚云长城战略咨询目前美国有70%的人享有健康管理服务,而中国享有这项服务的人不足0.1%,随着中国经济不断提高,对健康管理需求将扩大。 ③国家政策支持及行业规划出台 表2-1国家部分相关政策、战略及行业报告列表 ④人工智能技术的大力提升 以深度卷积神经网络为核心的深度学习算法,加速了人工智能技术发展,带动了健康管理领域与其的跨界https://www.chinagazelle.cn/news/detail/45e80a28ed074d97b8a56b4ffba42e6d
4.性能提升成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展分布式强化学习是一个综合的研究子领域,需要深度强化学习算法以及分布式系统设计的互相感知和协同。考虑到 DDRL 的巨大进步,我们梳理形成了 DDRL 技术的展历程、挑战和机遇的系列文章。我们在 part 1 部分回顾了经典的 DDRL 框架,在本部分,我们利用三篇论文,具体分析 DDRL 的今生 --- 最新研究进展。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_26353658
5.太全了!自学机器学习算法学习路线图,有配套视频+实战项目,完全自学机器学习需要学习以下几个主要方面的内容: 一、数学基础线性代数: 【1】理解向量、矩阵的基本运算,如加法、减法、乘法等。 【2】掌握矩阵的特征值与特征向量的概念及计算方法,这在主成分分析等算法中非常关键。 【3】熟悉线性方程组的求解,对于理解线性回归等算法的原理有重要作用。 https://www.bilibili.com/read/cv37461164
6.科学网—[转载]联邦学习算法综述摘要:近年来,联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注,已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念;然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析;最后分别从通信https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1280769.html
7.学习,是治愈焦虑的良药只有不断学习、奔跑、更新自己的知识体系,外界发生的变化才不足以影响我们。 相反,如果我们在焦虑的时期选择躺平、摆烂,却不去学习,还抱怨不休,那么我们就会陷入双重困境,无法自拔。 二、建立一套有意识的学习算法 1.人的学习风格天然存在差异 我曾采访过很多人,包括小朋友,发现每个人的学习方法都不一样。在课堂上https://36kr.com/p/2375197738412036
8.你应该知道的十种机器学习算法机器学习/人工智能领域在将来是越来越受欢迎。由于大数据是目前科技行业最热门的趋势,机器学习非常强大,可以根据大量数据做出预测或计算建议。使用大量数据训练的深度学习算法,构建出一个能够理解人类语言并自动生成语言的模型。ChatGPT、文心一言等等,都是机器学习的伟大产物。 https://www.51cto.com/article/771973.html
9.强化学习(Qfuncation,DQN)基本介绍目前强化学习的算法 基本算法分类 强化学习的算法基本上都包含了价值函数。一种价值函数是关于状态的价值函数 ,用来评判agent所处状态的好坏;另一种价值函数是关于状态-动作的价值函数 ,用来评判当前状态s下所采取的行动a的好坏。 关于model-free 和 model-based的区别(个人觉得这位网友的评论比较容易理解): https://www.jianshu.com/p/230bae5ca3d1
10.目标跟踪入门——目标跟踪算法综述电子创新网Imgtec社区深度学习不需要自己设计特征,它可以自己在数据中学习到目标的特征,同时也有自己的分类器,也就是说将寻找特征和分类结合在一起。深度学习的效果也是非常的好,在最近的图像比赛中,冠军都是使用深度学习来实现的。目前的深度学习算法包括R-CNN,Fast R-CNN,Faster R-CNN等深度分类方法,也包括 YOLO(you only look oncehttps://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100017436.html
11.深度学习高手笔记卷1:基础算法京东集团副总裁,京东零售技术委员会数据算法通道会长 前言 目前人工智能(artificial intelligence,AI)在计算机界非常火热,而其中深度学习(deep learning,DL)无疑是更为火热的一个领域,它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、跨模态分析、风控建模等领域均取得了突破性的进展。而且近年来该领域的优秀论文、落地项目也层https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375
12.强化学习系列案例强化学习实验环境Gym和TensorFlow强化学习系列案例 | 强化学习实验环境Gym和TensorFlow 查看本案例完整的数据、代码和报告请登录数据酷客(cookdata.cn)案例板块。 强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法,再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法,为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实https://cloud.tencent.com/developer/article/1619441
13.《集异璧之大成》阅读笔记及杂谈(附录一):人机博弈当然在游戏的算法当中使用的不仅仅是蒙特卡洛算法,其它还有很多——不同算法对应不同问题,构建一个足够复杂的,更高可玩性的,更贴近现实的游戏数据系统。蒙特卡洛算法也常用于机器学习,特别是强化学习的算法中。一般情况下,针对得到的样本数据集创建相对模糊的模型,通过蒙特卡洛方法对于模型中的参数进行选取,使之于原始数https://www.gameres.com/846786.html
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15.统计学习方法(豆瓣)—— 引自章节:第一篇 监督学习 算法2.2 (感知机学习算法的对偶形式) (3) 如果 y_i(\sum_{j=1}^N \alpha_j y_j x_j \dot x_i+b) \le 0, \alpha_i \leftarrow \alpha_i+\eta b \leftarrow b + \eta y_i (查看原文) https://book.douban.com/subject/10590856/
16.年,寻找反向传播的生物机制神经元生物大脑传播算法Richards 团队的最新研究表明,「我们目前已经达到这样的水平: 通过相当真实的神经元模拟,我们可以训练锥体神经元网络来完成各种任务,」Richards表示。「然后使用这些模型的稍微抽象的版本,我们可以利用锥体神经元网络,来学习人们在机器学习中所做的那种困难的任务。」 https://www.cn-healthcare.com/articlewm/20210225/content-1192821.html