通过机器学习，根据图像的语义，从像素的角度分割出图片中的不同对象，可以基于以下哪种技术（）。

A.基于区域的卷积神经网络

B.全卷积神经网络

C.循环神经网络

D.LSTM

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更多“通过机器学习，根据图像的语义，从像素的角度分割出图片中的不同…”相关的问题

第1题

以下处理能获得像素级标注的是（）。

A.图像分类

B.物体检测

C.图像去噪

D.语义分割

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第2题

机器学习中，“降维”是指通过保留一些比较重要的特征，去除一些冗余的特征，从而减少数据特征的维度。如：当我们需要处理大量文章的主题分析时，可以通过__算法，结合潜在语义分析（LSA），对文章中的词汇进行聚类（如“万科”和“地产”聚类的关联度要大于“万科”和“王者荣耀”）。之后，按照聚类出现的效果，可以提取文档集合中的近义词，这样当用户检索文档的时候，是用语义级别（近义词集合）去检索了，而不是之前的词的级别，即实现了降维（）

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第3题

基于语音、语义和图像等AI技术，实现人机交互的虚拟人，提供全新智能对客服务是()能力。

A.数字人能力

B.媒体技术能力

C.知识图谱能力

D.机器人多轮对话能力

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第4题

在用户投诉语音转写和语义分析模型中，语义分析是基于关键词抽取、机器学习等手段实现转写文本的自动分类。（)

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第5题

机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法，但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型，导致其出现严重故障。近日，“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路，帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练，譬如，在图片识别领域，该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真，激发出机器学习模型的抗干扰能力，并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明：()

A.干扰机器识别图像的新方法

B.新算法助机器学习抵抗干扰

C.机器学习是人工智能的核心

D.机器学习大数据训练的方法

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第6题

以下关于camera组件说法错误的是（）。

A.可以通过camera完成扫码识别

B.同一页面可以插入多个camera组件

C.onCameraFrame接口根据frame-size返回不同尺寸的原始帧数据，与Camera组件展示的图像不同，其实际像素值由系统决定

D.camera的调用需要使用wx.createCameraContext

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