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33. 单选题 强化学习的回报值一个重要特点是具有()。（1.0分） 滞后性
34. 单选题 与图灵测试相比,中文屋提出了如何判断是否拥有()的问题。（1.0分） 理解力
35. 单选题 Cortana是()推出的个人语音助手。（1.0分） 微软
36. 单选题 马尔可夫性质强调在每一个动作状态序列中,下一个状态与()有关。（1.0分） 当前状态
37. 单选题 没搜到哦~
38. 单选题 在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。（1.0分） 状态动作函数
39. 单选题 第一例专家系统是在()领域发挥作用的。（1.0分） 化学
40. 单选题 ()有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。（1.0分） 强化学习
41. 多选题 符合强人工智能的描述是()。（2.0分） 可以胜任人类的所有工作&是通用的人工智能
42. 多选题 仿生算法的特点有()。（2.0分）
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模拟自然生物群体的行为&需要大量的模拟计算过程&适用于大规模复杂优化问题
43. 多选题 人工智能研究第一次寒冬的发生主要原因有()。（2.0分）
AI瓶颈&性能有限&缺乏“常识”
44. 多选题 在强化学习中,主体和环境之间交互的要素有()。（2.0分）
状态&动作&回报
45. 多选题 基因遗传算法的两个常用的结束条件为()。（2.0分） 达到一定的迭代次数&适应度函数达到一定的要求
46. 多选题 专家系统的适用领域的特征包括()。（2.0分） 没搜到哦~
47. 多选题 蒙特卡洛树搜索的主要流程有()。（2.0分） 没搜到哦~
48. 多选题 一个完整的人工神经网络包括()。（2.0分） 一层输入层&多层隐藏层
49. 多选题 发展出图像识别成功率超越人类的人工智能的主要因素有()。（2.0分） 计算力的提升&大量数据驱动
50. 多选题 基因遗传算法的组成部分包括()。（2.0分） 初始化编码&适应度函数&选择&交叉和变异
51. 多选题 专家系统的主要组成部分包括()。（2.0分）
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没搜到哦~
52. 多选题 从技术角度看,人工智能的挑战包括()。（2.0分） 能否保证人工智能的应用开发被用于正确的目标。&智能系统开发时存在严重的缺陷,会产生不可预测的后果。&人工智能设计者在制作机器人时,会将自己的想法加入到机器人的思维系统中
53. 多选题 属于家中的人工智能产品的有()。（2.0分） 智能音箱&扫地机器人&个人语音助手
54. 多选题 智能推荐系统的特点包括()。（2.0分）
根据用户的购买记录记忆用户的偏好&根据浏览时间判断商品对用户的吸引力&推荐用户消费过的相关产品&根据用户的喜好进行相关推荐
55. 多选题 以下对基因遗传算法描述正确的是()。（2.0分） 基因遗传算法反映了自然选择的过程&是一种启发式的搜索算法
56. 判断题 状态动作函数直接决定主体该采取什么决策。()（1.0分） false
57. 判断题 启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。()（1.0分） false
58. 判断题 人工智能研发者的多元化有助于满足不同人群的需求,避免潜在的歧视问题。()（1.0分） true
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59. 判断题 从公共关注视角来看,人工智能就是机器可以完成社会大众不认为机器能胜任的事情。()（1.0分） true
60. 判断题 医疗健康领域,人工智能在医学影像方面的应用被认为最不可能率先实现商业化。（1.0分） false
61. 判断题 估值函数就是对每一个局面给出一个评价分数()。（1.0分） true
62. 判断题 误差的反向传播,即从第一个隐藏层到输出层,逐层修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小。()。（1.0分） false
63. 判断题 前三次工业革命是机器人代替人的体力劳动,正在到来的人工智能革命将开始代替脑力劳动。()（1.0分） true
64. 判断题 根据发展趋势定义,人工智能就是会不断自我学习的计算机程序。()（1.0分） true
65. 判断题 AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高。()（1.0分） false
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66. 判断题 随着人工智能的发展,人和机器的便捷可能越来越模糊。()（1.0分） true
67. 判断题 在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()（1.0分） false
68. 判断题 人工智能会完全替代人类的某些工作,并不会创造新的就业机会。()（1.0分） false
69. 判断题 仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。()（1.0分） true
70. 判断题 深度学习算法中,人可以掌控机器“思考”的具体过程,但数据来源和质量的不可控可能导致人工智能被教坏。()（1.0分） false
71. 判断题 对人脸好看程度评分,主要用的是监督学习的分类功能。()（1.0分） false
72. 判断题 梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()（1.0分） false
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