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考試名稱1
您的姓名:
人工智能工具對歷史照片著色引發(fā)爭議,主要是因為()。
人工智能缺乏對人類情感和歷史的理解
技術不夠成熟
處理速度太慢
成本太高
下列哪項不是文本生成技術的典型應用場景?()
聊天機器人
翻譯工具
生成實時字幕
硬件設備制造
下列哪項技術不屬于生成式人工智能的范疇?()
文本自動摘要
圖像風格遷移
關系型數據庫查詢(例如在圖書館找書)
音樂生成
當前最先進的人機交互方式主要基于()。
鍵盤輸入
鼠標點擊
自然語言處理和語音識別
觸摸屏操作
下列關于智能倉儲與物流管理的說法,錯誤的是()。
倉儲與物流管理環(huán)節(jié)與其他環(huán)節(jié)緊密相連
根據生產計劃和銷售計劃,自動調用搬運和裝卸機器人
實時跟蹤每一件產品的裝卸和運輸狀態(tài),計算并優(yōu)化運輸路線
實時采集生產過程中的各類數據,確保生產按計劃進行
個性化心理支持工具中,評估類工具主要包括()。
心理測評和神經心理測試
認知訓練和情緒調節(jié)
社交技能訓練和壓力管理
正念冥想和放松訓練
人工智能的核心三要素包括數據、算法和()。
硬件
算力
軟件
網絡
個人信息保護在人工智能倫理中的重要意義在于()。
防止個人信息被濫用
保護個人隱私權
避免歧視性算法決策
以上都是
智能制造系統的基本載體是()。
智能工廠
自動化生產線
傳統機械
無自動化流程
生成對抗網絡的組成部分可以比喻為()。
編碼器和解碼器
偽造者和鑒定官
輸入層和輸出層
特征提取器和分類器
常見的圖像生成技術不包括()。
生成對抗網絡
變分自編碼器
循環(huán)神經網絡
擴散模型
智能倉儲系統實時跟蹤產品狀態(tài)主要依靠()。
人工記錄
傳感器和物聯網技術
紙質標簽
電話溝通
在人工智能時代,個人職業(yè)規(guī)劃最重要的是()。
完全依賴人工智能推薦
保持不變的職業(yè)路徑
適應技術變化,持續(xù)學習更新技能
避免接觸任何新技術
在智能制造中,數字孿生是指()。
雙胞胎工人
物理實體的虛擬映射
兩個相同的機器人
雙重生產線
擴散模型在圖像生成中的核心思想是()。
通過對抗訓練提高生成質量
通過編碼解碼結構學習數據分布
通過逐步添加和去除噪聲生成圖像
通過自回歸方式逐個像素生成
生成對抗網絡(GAN)的基本結構包括()。
編碼器和解碼器
生成器和判別器
輸入層和輸出層
監(jiān)督器和執(zhí)行器
文本生成技術中,解碼模塊的主要作用是()。
清洗和標準化輸入數據
理解文本語義
將生成的文本序列逐步轉化為最終的文本輸出
評估生成文本質量
人工智能語音生成技術的核心是將()轉換為()。
文本;語音
語音;文本
圖像;語音
語音;圖像
下列崗位中,不屬于智能制造相關崗位的是()。
總裝技術員
智能設備維修工程師
話務員
質量檢測工程師
深度學習相較于機器學習的顯著優(yōu)勢不包括()。
能夠自動提取特征
適用于大規(guī)模數據
模型解釋性強
在圖像和語音識別中表現優(yōu)異
人機交互方式經歷的重要演變階段中,最早出現的是()。
圖形用戶界面
命令行界面
自然語言交互
觸摸交互
圖像生成技術中,直接影響生成圖像效果的是()。
訓練數據質量
模型參數數量
訓練時間長短
硬件設備品牌
以下哪項不是計算機視覺的主要任務?()
目標檢測
圖像分類
語音識別
圖像分割
語音生成技術中,韻律建模主要負責()。
分析文本的語法結構
確定語音的節(jié)奏、音調和重音
將文本轉換為音素序列
生成最終的音頻波形
個性化心理支持工具可以分為評估類工具、治療類工具、輔助類工具和()類工具等。
預防
人工智能
社交
娛樂
智能制造的核心技術不包括()。
工業(yè)機器人
智能紙質記錄
自動化生產線
智能質量檢測
下列哪項不是人工智能語音生成技術的應用場景?()
智能語音助手
汽車語音導航系統
講述人功能
圖像風格遷移
圖像生成技術在以下哪個領域的應用相對較少?()
藝術創(chuàng)作
廣告設計
工業(yè)制造流水線
游戲開發(fā)
機器學習的主要類型不包括()。
監(jiān)督學習
無監(jiān)督學習
強化學習
遷移學習
以下關于生成對抗網絡(GAN)的描述,正確的是()。
只有生成器一個部分
包含生成器和判別器兩個部分
判別器負責生成圖像
生成器負責判斷圖像真假
人工智能依據其智能水平和能力范圍,從低到高可以分為三個層次,依次為()。
弱人工智能、強人工智能、超人工智能
感知智能、認知智能、通用智能
計算智能、感知智能、認知智能
專用人工智能、通用人工智能、超級人工智能
以下哪項不是監(jiān)督學習的特點?()
需要標注數據
有明確的輸入輸出對
常用于分類和回歸問題
適用于發(fā)現數據中的隱藏結構
人工智能倫理的核心要義不包括()。
公平公正
透明可解釋
隱私保護
追求最大經濟效益
圖像生成技術在教育領域的應用不包括()。
制作教學插圖
生成歷史場景復原圖
創(chuàng)建科學實驗模擬圖
批改學生試卷
一輛無人配送車為保護路面上的動物而緊急避讓,但此舉可能導致貨品受損。從這一舉動看,其決策程序應優(yōu)先考慮的是()。
生命價值
經濟效益
法律規(guī)定
對周圍行人或車輛的影響
當人工智能犯下"罪"時,裁決的難點不包括()。
責任主體難以確定
算法決策過程不透明
技術發(fā)展速度太快
因果關系難以認定
語音生成技術涵蓋的三個核心環(huán)節(jié)是()。
錄音、編輯、播放
文本分析、韻律建模、語音合成
特征提取、模型訓練、結果評估
數據收集、預處理、后處理
在人工智能的運行機制中,什么是模型訓練的基礎?()
算法
算力
數據
硬件
下列哪項技術不屬于文本生成的基本結構組成部分?()
語言模型
生成對抗網絡
后處理模塊
輸出模塊
以下哪項不是人工智能倫理關注的核心問題?()
算法公平性
數據隱私
技術實現細節(jié)
責任歸屬
人工智能語音生成技術對傳統廣播行業(yè)的機遇不包括()。
自動化新聞播報
個性化節(jié)目制作
24小時不間斷播音
短期內完全替代人工主播
關于GenAI和AIGC的區(qū)別,以下說法正確的是()。
GenAI更側重內容生成,AIGC更側重技術算法
GenAI和AIGC是完全相同的概念
GenAI更側重技術和算法本身,AIGC更強調生成式人工智能的內容
AIGC是GenAI的一個子集
人工智能偽造圖片的主要技術是()。
生成對抗網絡
深度學習
自然語言處理
機器學習
為追求美感,人工智能工具將一張記錄著歷史真實災難的黑白照片自動渲染上了鮮艷色彩。應將此行為定性為()。
扭曲了歷史,是不尊重歷史的表現
改善了用戶的體驗,是技術應用的有效探索
技術本身是中性的,其應用得好與壞取決于使用者的意圖
人工智能工具缺乏對人類情感與歷史的理解能力
智能制造的關鍵技術不包括()。
云計算
大數據分析
人工智能
傳統手工工具
語音合成技術中,將文本轉換為語音的關鍵步驟是()。
文本規(guī)范化
音素轉換
波形生成
以上都是
在人工智能倫理中,科技向善原則要求()。
技術發(fā)展應優(yōu)先考慮商業(yè)利益
技術發(fā)展應促進人類福祉,避免傷害
技術發(fā)展不考慮倫理約束
技術發(fā)展只追求效率最大化
人工智能偽造圖片在視覺上非常逼真,但在某些方面可能不夠自然。這些方面包括()。
紋理和陰影處理
圖片分辨率
圖片大小
圖片色彩
以下哪項不屬于人工智能未來的重要發(fā)展方向?()
通用人工智能
更加專業(yè)化的專用人工智能
完全替代人類所有工作
人工智能與人類協作
圖像生成技術可以幫助我們更好地完成任務,以下哪個應用最直接?()
自動生成文章
自動生成設計圖稿
自動編寫代碼
自動分析數據
遷移學習的主要思想是()。
將已學到的知識應用到新任務中
從零開始學習每個新任務
只使用少量數據進行訓練
專注于單一任務達到極致性能
下列圖像生成工具中,屬于國內開發(fā)的是()。
Midjourney
DALL-E
Stable Diffusion
即夢
攻擊者收集目標用戶信息用于生成釣魚郵件的主要方式不包括()。
通過社交媒體收集公開信息
利用數據泄露事件獲取信息
直接向用戶詢問個人信息
通過惡意軟件竊取信息
釣魚郵件的主要目的是()。
提供合法信息
誘導用戶泄露個人信息
通知用戶重要事件
提供技術支持
為追求綜合評分最大化,人工智能工具建議一名有文學天賦的學生暫時放棄其特長,主攻弱項。這個建議反映了人工智能工具()。
具有數據驅動的效率最優(yōu)特性,目的是達成可量化的短期目標
注重人的個性化發(fā)展,幫助人實現不可估量的長期價值
只根據數據作出片面的判斷,無法準確評估個體天賦
提供的建議本身客觀,為學生提供了一種基于數據的參考
下列哪項不是智能制造的特點?()
自動化
數字化
網絡化
完全去人工化
人工智能在醫(yī)療領域的應用中,面臨的挑戰(zhàn)不包括()。
數據隱私和安全
算法可解釋性
臨床驗證和監(jiān)管
計算成本過低
影響人工智能未來發(fā)展的關鍵因素不包括()。
計算能力
數據資源
算法創(chuàng)新
天氣變化
文本生成技術可以為學校的教學課程提供支持,但不包括()。
課程內容生成
學習材料創(chuàng)作
在線答疑
學生行為管理
智能制造的關鍵技術中,能夠實現物理世界與數字世界連接的是()。
工業(yè)機器人
數字孿生
物聯網
云計算
語音生成技術中的文本分析環(huán)節(jié)不包括()。
詞匯分析
語法分析
語義分析
音頻降噪
智能制造與傳統制造的主要區(qū)別在于()。
使用更多的工人
依賴大量紙質文件
實現信息物理融合,具有自感知、自決策、自執(zhí)行能力
生產成本更高
以下關于Transformer模型的描述,錯誤的是()。
完全基于注意力機制
不能并行處理序列數據
在NLP領域取得重大突破
是BERT和GPT的基礎架構
AIGC的典型應用不包括()。
自動新聞寫作
AI繪畫
傳統數據庫查詢
虛擬主播
以下哪項不是智能制造中物聯網的主要作用?()
實現設備間的互聯互通
數據采集與傳輸
替代所有人工操作
遠程監(jiān)控與控制
在人工智能發(fā)展歷程中,第二次AI寒冬的主要原因不包括()。
計算能力不足
數據量不足
算法理論突破有限
政府投資過多導致泡沫
智能倉儲系統能夠實現的功能不包括()。
自動調用機器人進行裝卸
實時跟蹤產品狀態(tài)
優(yōu)化運輸路線
完全替代人工決策
為規(guī)范新興的生成式人工智能服務,全國網絡安全標準化技術委員會于2024年發(fā)布了(),為該領域的技術研發(fā)與應用劃定了明確的安全底線。
《生成式人工智能服務管理辦法》
《人工智能安全發(fā)展指南》
《生成式人工智能服務安全基本要求》
《人工智能倫理規(guī)范》
防范人工智能生成的釣魚郵件,以下做法最有效的是()。
完全不使用電子郵件
對所有郵件都點擊查看
提高安全意識,仔細檢查發(fā)件人、鏈接和附件
相信所有郵件的真實性
大模型在AIGC領域中的應用不包括()。
自然語言處理
圖像生成
音頻合成
數據庫管理
以下不屬于人工智能主要應用場景的是()。
智能語音助手
自動駕駛汽車
區(qū)塊鏈技術
醫(yī)療影像診斷
文本生成系統中,通過捕捉語言的模式和結構,生成符合人類語言習慣的文本內容的是()。
預處理模塊
語言模型
解碼模塊
后處理模塊
在人工智能倫理決策中,當面臨生命價值與經濟效益沖突時,應優(yōu)先考慮()。
生命價值
經濟效益
技術可行性
法律最低要求
在數據收集環(huán)節(jié),部分網絡服務提供者可能違背"()"原則,通過一攬子授權等方式過度收集個人信息。
最小必要
充分告知
自愿同意
公開透明
以下關于生成式人工智能的描述,正確的是()。
只能生成文本內容
基于規(guī)則和模板進行內容生成
能夠創(chuàng)造新的內容,如文本、圖像、音樂等
僅適用于科研領域
智能制造中,工業(yè)機器人的主要優(yōu)勢是()。
替代重復性、危險性勞動
完全替代人類創(chuàng)造力
管理企業(yè)人力資源
處理客戶投訴
文本生成的基本結構中,負責將用戶意圖轉換為模型可理解形式的是()。
輸入模塊
預處理模塊
語言模型
解碼模塊
青少年心理健康教育的數字化變革主要體現在()。
完全取代傳統心理教育
增加紙質教材使用
利用技術提供個性化、互動性支持
減少師生互動
個性化心理支持工具中,輔助類工具的主要功能是()。
診斷心理疾病
提供藥物處方
幫助用戶進行自我調節(jié)和情緒管理
替代專業(yè)心理咨詢師
人工智能偽造圖片可能帶來的風險不包括()。
傳播虛假信息
損害個人或組織聲譽
用于藝術創(chuàng)作
用于欺詐活動
釣魚郵件通常包含的特征是()。
正規(guī)的企業(yè)標識和聯系方式
緊急或威脅性的語言
要求提供敏感個人信息
以上都是
人工智能在心理健康領域的應用優(yōu)勢不包括()。
提供7x24小時服務
完全替代專業(yè)心理醫(yī)生
降低服務成本
減少羞恥感,提高求助意愿
在人工智能時代,保護個人信息最重要的是()。
完全不使用互聯網
仔細閱讀隱私政策,謹慎授權
將所有信息都公開
依賴技術完全保護
深度學習技術在人工智能偽造圖片中的作用是()。
提高圖片生成的速度
讓生成的圖片更加逼真
減少存儲空間占用
自動識別虛假圖片
評估個人職業(yè)規(guī)劃與能力提升計劃時,最重要的是()。
完全按照模板填寫
結合個人實際情況和市場需求
追求最高薪資的職業(yè)
選擇最輕松的工作
生成式人工智能服務的安全底線要求不包括()。
尊重和保護用戶隱私
確保生成內容真實可靠
追求最大商業(yè)利益
防止生成有害信息
在人工智能時代,職業(yè)能力提升的關鍵是()。
掌握一項永遠不會變化的技術
培養(yǎng)持續(xù)學習和適應變化的能力
只專注于當前工作
避免學習新技術
人工智能未來發(fā)展的一個重要方向是()。
完全替代人類思考
實現人機協同,增強人類能力
控制人類行為
減少人類工作機會
人工智能依據其智能水平和能力范圍劃分的三個層次中,自動化生產線屬于()。
超人工智能
強人工智能
弱人工智能
通用人工智能
在機器學習中,需要對數據進行標注才能進行訓練的學習類型是()。
無監(jiān)督學習
監(jiān)督學習
強化學習
半監(jiān)督學習
深度學習中,特別適合處理圖像識別任務的網絡結構是()。
循環(huán)神經網絡(RNN)
長短期記憶網絡(LSTM)
卷積神經網絡(CNN)
生成對抗網絡(GAN)
在人工智能倫理中,"算法黑箱"問題主要指的是()。
算法的物理尺寸很大
算法決策過程不透明、難以解釋
算法運行速度很慢
算法需要大量數據
以下哪項不是人工智能在醫(yī)療領域的主要應用方向?()
醫(yī)學影像分析
藥物研發(fā)
醫(yī)療機器人
完全替代醫(yī)生診斷
在人工智能發(fā)展歷程中,"圖靈測試"的主要目的是()。
測試計算機的運算速度
判斷機器是否具有智能
測試計算機的存儲容量
評估計算機的能耗
人工智能時代,個人信息保護的基本原則不包括()。
最小必要原則
公開透明原則
目的明確原則
收集越多越好原則
在自動駕駛汽車的責任劃分中,當算法決策導致事故時,主要責任爭議通常圍繞()。
駕駛員、汽車制造商和軟件開發(fā)者
道路建設方
保險公司
交通管理部門
人工智能生成內容(AIGC)的主要風險不包括()。
生成虛假信息
侵犯知識產權
降低生產效率
加劇社會偏見
智能倉儲系統中,用于自動識別和跟蹤物品的主要技術是()。
RFID技術
藍牙技術
NFC技術
Wi-Fi技術
人工智能語音助手無法理解用戶指令時,最常見的原因是()。
麥克風故障
網絡連接問題
語音識別錯誤或語義理解不足
電池電量不足
人工智能的主要應用領域包括?
醫(yī)療診斷
自動駕駛
金融風控
社交媒體推薦
神經網絡的基本組成部分包括?
輸入層
隱藏層
輸出層
激活函數
卷積神經網絡(CNN)的主要特點包括?
具有局部感知能力
可以提取空間特征
需要大量數據
計算效率高
深度學習的主要優(yōu)勢包括?
強大的特征提取能力
可以處理復雜任務
需要大量數據
計算效率高
人工智能倫理問題主要包括?
數據隱私
算法偏見
安全性
就業(yè)影響
人工智能依據其智能水平和能力范圍劃分的主要層次有
弱人工智能
超弱人工智能
強人工智能
超人工智能
人工智能技術變革對社會的影響包括?
生活方式的變革
工作效率的提升
社會結構的調整
倫理與法律的挑戰(zhàn)
人工智能的運行機制本質上是模擬人類認知的過程,其包含的關鍵階段有
學習階段
驗證階段
練習階段
應用階段
人工智能的主要特點有
強大的學習與適應能力
高效的數據處理能力
智能決策與推理能力
自主性與交互性
持續(xù)迭代與進化
以下哪些項是機器學習的主要類型?
監(jiān)督學習
無監(jiān)督學習
強化學習
半監(jiān)督學習
以下哪些項是深度學習的主要類型?
卷積神經網絡
循環(huán)神經網絡
Transformer架構
生成對抗網絡
人工智能的核心三要素包括
存儲
數據
算法
算力
文本生成的基本結構包括
輸入、輸出模塊
預處理模塊
語言模型
解碼模塊
后處理模塊
常見的圖像生成技術包括
生成對抗網絡
循環(huán)神經網絡
變分自編碼器
擴散模型
生成對抗網絡技術包含
生成器
判別器
對抗過程
變分推斷
變分自編碼器技術包含
生成器
編碼器
解碼器
變分推斷
擴散模型技術包含
噪聲添加過程
去噪過程
對抗過程
迭代生成
智能電子商務的核心技術包括
人工智能
區(qū)塊鏈
傳統紙質賬本
大數據分析
以下哪些不是智能電子商務的典型應用
線下現金交易
基于用戶行為的個性化推薦
手動庫存盤點
固定價格無折扣
圖靈被譽為“現代計算機科學之父”和“人工智能之父”。
對
錯
深度學習模型必須在大數據集上才能訓練出好的效果。
對
錯
生成式AI只能生成文本,無法生成圖像或音頻。
對
錯
人工智能的“黑箱問題”指的是AI模型的決策過程無法被解釋。
對
錯
圖像識別只能識別靜態(tài)圖像。
對
錯
生成式人工智能GenAI更側重于技術和算法本身。
對
錯
建立了世界上第一個只有40個神經元的神經網絡機器是圖靈。
對
錯
人工智能強弱的判定關鍵在于其是否具備自我意識和創(chuàng)新能力。
對
錯
弱人工智能也稱為窄人工智能或專用人工智能(ANI),是指機器或系統只能在特定的領域或任務中表現出人類的智能。
對
錯
超人工智能是指在科學創(chuàng)新、創(chuàng)造力、社會技能、情感智慧等幾乎所有領域都超越人類最優(yōu)秀水平的智能。
對
錯
人工智能的運行機制本質上是模擬人類認知的過程,其核心在于讓機器能夠像人類一樣接收、理解信息并做出決策。
對
錯
人工智能是一門研究如何讓計算機模擬人類智能行為的科學。
對
錯
圖靈測試是判斷一臺計算機是否具備智能的唯一標準。
對
錯
機器學習是人工智能的一個分支,主要研究如何讓計算機從數據中學習規(guī)律。
對
錯
監(jiān)督學習是指訓練數據中既有輸入也有輸出標簽的學習方式。
對
錯
無監(jiān)督學習是指訓練數據中沒有輸出標簽,僅憑輸入數據本身進行學習。
對
錯
強化學習是一種通過與環(huán)境交互、通過獎勵機制來學習最優(yōu)策略的方法。
對
錯
深度學習是機器學習的一個子領域,主要使用多層神經網絡進行學習。
對
錯
卷積神經網絡主要用于處理圖像數據。
對
錯
循環(huán)神經網絡主要用于處理序列數據,如文本、語音等。
對
錯
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