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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

以下关于神经网络模型描述正确的是()。

A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络,每一层的输出变量都是下一层的输入变量

B.神经网络模型建立在多神经元之上

C.神经网络模型中,无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算

D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题

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第1题
以下关于神经网络的说法错误的是?()

A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题

B.前馈神经网络可用有向无环图表示

C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱

D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系

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第2题
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

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第3题
AI的几大研究方向中,关于神经网络所属的研究方向哪项描述是正确的?()

A.神经网络模拟人的心智

B.神经网络参考人大脑的结构

C.神经网络模拟人的行为方式

D.神经网络模拟人思考方式

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第4题
以下不属于常用语音识别方法的是()。

A.基于声道模型和语音知识的方法

B.人工神经网络方法

C.模式匹配方法

D.音色、音调识别方法

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第5题
关于Agile Controller准入模型,以下描述正确的是()。

A.准入模型中,核心是授权条件和授权结果

B.当前只有802.1x以及Portal认证可以支持准入模型中的全部条件

C.授权元素不包括IP地址范围

D.授权条件包括授权元素

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第6题
以下关于DNS的描述,正确的是()。
以下关于DNS的描述,正确的是()。

A.DNS是联机分布式数据操作系统

B.DNS采用的是server-client模型

C.域名结构有若干分量组成,分量间以“.”隔开

D.域名可以反映出计算机的物理位置

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第7题
以下关于L1和L2范数的描述,正确的是:()。

A.L1范数:为x向量各个元素绝对值之和。

B.L2范数:为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范数

C.L1范数可以使权值稀疏,方便特征提取

D.L2范数可以防止过拟合,提升模型的泛化能力。

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第8题
资本资产定价模型(CAPM)用希腊字母贝塔(β)来描述资产或资产组合的系统风险大小,关于贝塔,以下表述正确的是()

A.市场组合的贝塔值为0

B.贝塔值不能小于0

C.贝塔可以理解为某资产或资产组合对市场收益率变动的敏感度

D.贝塔值越大,预期收益率越低

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第9题
以下关于大气校正描述错误的是:()。

A.反射波段遥感图像的大气校正结果一般是地表反射率

B.6S模型可用于反射波段遥感图像的大气校正

C.6S模型也可用于热红外波段遥感图像的大气校正

D.采用辐射传输模型,一般需要实测的大气参数,也可采用模型提供的大气模型或参数

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第10题
以下关于方框图说法不正确的是()。

A.方框图是系统的一种模型表述

B.方框图中每个方框中描述的系统某个环节的传递函数

C.方框图中,每条线段上描述的是系统中传递的信号

D.方框图的标注上,每条线段上不能用信号的时域形式进行表述

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第11题
在建立神经网络模型之前需要进行数据的归一化处理。()
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