A.文本识别 |
B.机器翻译 |
C.文本分类 |
D.问答系统 |
A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 |
B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破,在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 |
D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 |
A.深度学习 |
B.机器学习 |
C.人机交互 |
D.智能芯片 |
A.2018年3月15日 |
B.2018年10月31日 |
C.2018年12月31日 |
D.2019年1月31日 |
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 |
B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 |
C.目前处于成熟高速发展阶段 |
D.相对于传统的CPU处理器,智能芯片具有很好的并行计算性能 |
A.步态识别 |
B.声纹识别 |
半自动打包C.文本识别 酸雨采样器 |
D.虹膜识别 |
A.体感交互 |
B.指纹识别 |
C.人脸识别 |
D.虹膜识别 |
A.深度学习 |
B.机器学习 |
C.人机交互 |
D.智能芯片 |
A.人机交互 |
B.虚拟现实 |
C.自然语言处理 |
D.计算机视觉 |
A.体感交互 |
B.指纹识别 |
C.人脸识别 |
旧衣服加工设备D.虹膜识别 |
A.处理速度快 |
B.所需数据量更小 |
C.处理能力强 |
D.量子系统更易模拟神经网络 |
A.深度学习、机器学习 |
B.计算机视觉、自然语言处理 |
C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 |
D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 |
A.人工智能与量子计算相结合 |
B.从专用智能向通用智能发展 |
C.人工智能将加速与其他学科领域交叉融合 |
D.从人工智能向人机混合智能发展 |
A.计算机科学的一个分支 |
B.试图揭示人类智能的实质和真相 |
C.以模拟人类智能的方式去赋能机器 |
D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 |
A.前馈神经网络 |
B.卷积神经网络 |
C.循环神经网络 |
D.对抗神经网络 |
A.语音交互 |
B.情感交互 |
C.体感交互 |
D.脑机交互 |
皮画A.轨迹跟踪 |
B.决策树 |
C.数据挖掘 |
D.K近邻算法 |
本文发布于:2024-09-22 20:22:36,感谢您对本站的认可!
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