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下列关于“资讯采集智能体”搭建的描述,正确的有?
问答题 2026 公需科目 -
一阶谓词逻辑表示法能够表示不确定的知识。
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机器学习是人工智能的一个子集,但并非所有人工智能都是机器学习。
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在二类分类问题中,召回率反映了模型判定的正例中真正正例的比重。
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大语言模型的扩展方向主要是增加模型层数和神经元数量。
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BP神经网络是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的网络模型之一。
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符号主义认为智能的核心是感知和行动,不需要知识表示和推理。
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深度学习只能处理低维、线性、结构化数据。
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启发式搜索算法通过利用启发信息来指导搜索过程,从而加速搜索并找到解决方案或更接近目标的解。
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智能体的“社会性”特性指多个智能体可形成系统,互相协作、协商解决矛盾,例如物流系统中调度智能体与配送智能体共同规划路线。
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状态空间搜索中,“状态”是描述问题当前情况的变量或数组,“操作”是能使状态发生变化的动作,机器解决问题本质是通过操作寻找从初始状态到目标状态的路径。
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深度优先搜索算法在搜索过程中,每次选择深度最浅的节点首先扩展。
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ROC曲线以假正例率(FPRate)为横轴,以真正例率(TPRate)为纵轴,曲线越靠近左上角,说明模型分类性能越好。
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提示学习中的思维链提示是将原始的<输入,输出>映射关系转换为<输入,思维链,输出>这一三元组形式。
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思维链(CoT)提示通过引入语义连贯的中间推理步骤,将<输入,输出>映射转为<输入,思维链,输出>三元组,可提升大语言模型在复杂推理任务(如数学计算)中的性能并增强结果可解释性。
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大语言模型的“幻觉”问题指模型在训练过程中过度依赖训练数据,无法处理训练数据之外的新知识,导致对未知领域的预测准确率大幅下降。
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具身智能强调智能体通过与物理/虚拟环境的“感知→决策→行动→反馈”闭环交互学习进化,认为智能需依赖具体身体与环境耦合涌现。
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专家系统的核心特点之一是“知识与推理机分离”,更新知识时无需修改推理程序,只需在知识库中添加或修改规则即可。
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AI治理中的可解释性原则要求AI系统的决策过程和输出结果能够以人类可理解的方式进行解释和说明。
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AI自适应学习平台通过分析学生学习数据,为不同学生定制专属学习路径,体现了AI教育应用的“一刀切”教学模式优势。
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