A.步态识别 |
B.声纹识别 |
C.文本识别 |
D.虹膜识别 |
A.文本识别 |
B.机器翻译 |
C.文本分类 |
D.问答系统 |
A.深度学习 |
B.机器学习 |
C.人机交互 |
D.智能芯片 |
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.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.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 |
D.虹膜识别 |
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 |
C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 |
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 |
年3月15日 |
年10月31日 |
年12月31日 |
年1月31日 |
A.图像获取 |
B.图像处理 |
C.图像分析 |
D.图像识别 |
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.光 |
B.电 |
C.力 |
D.热 |
A.轨迹跟踪 |
B.决策树 |
C.数据挖掘 |
近邻算法 |
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 | 地板线槽
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.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.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 |
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 |
本文发布于:2024-09-22 22:38:52,感谢您对本站的认可!
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