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算法设计与分析
- 利用合并排序，对数的序列[49] [38] [65] [97] [76] [13] [27]，进行一次排序，结果为（ ）：
- 下面哪些内容不是算法设计之前要完成的内容? ( )
- 使用分治法求解不需要满足的条件是（ ）。
- Prim算法的算法思想为（ ）
- 下面关于动态规划解题的步骤内容描述不正确的是哪个？（ ）
- 下列排序算法中，占用辅助空间最多的是：( )
- 如果只想得到1000个元素组成的序列中第5个最小元素之前的部分排序的序列，用哪种方法最快。（ ）
- 设序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}的最长公共子序列为Z={z1,z2,…,zk} ，若xm≠yn且zk≠xm则（ ）。
- 函数10logn3的渐近表达式为（ ）：
- 利用快速排序，对n个数，选择基准，进行一次划分，所用时间为（ ）：
- 归并排序中，归并的趟数是( )。
- 对n个物品的0-1背包问题用回溯法求解，其解空间树有个多少个叶子结点（ ）
- 下列哪一个是问题能用动态规划算法求解的前提？( )
- 当(a1,a2, a3, a4, a5,a6)=(-2,11,-3,14,-5,-2)时，最大子段和为( ).
- 设有四个矩阵A,B,C,D,它们的维数分别是A=5*10, B=10*20, C=20*30, D=30*5, 则计算其乘积至少需要（ ）次乘法运算。
- 动态规划方法的递归方式是（ ）
- 二分搜索过程的算法行为可以用一棵（ ）来描述。
- 对0-1背包问题，n=5，c=10，w={2,2,6,5,4}，v={6,3,5,4,6}，则其最优解为（ ）
- 回溯搜索解空间树的结束条件是（ ）
- 以下关于渐进记号的性质是正确的有：（ ）
- 人工智能有可能在（ ）方面给人类带来潜在威胁。
- 2018年和2019年，梁旭良杰世界人工智能大会都在中国（ ）城市召开。
图像采集就是从（）获取场景图像的过程，是机器视觉的第一步。
- 从人类专家处获取知识，并将其组织到可用的系统中——这一任务一直被认为是（ ）。
- 降维是通过找到数据的（ ）来减少数据集的变量。
- 过去，检测身体健康情况需要用到特殊设备，或是不辞辛劳去医院就诊。（ ）使得健康信息的检测变得更简单易行。低成本的个人健康检测程序以及相关技术甚至“唤醒”了全民对个人健康的关注。
- 深度学习尝试从数据中直接获取高等级的（ ），这是深度学习与传统机器学习的主要不同。
- 数据挖掘过程一般由3个阶段组成，下面（ ）不属于。
- 神经网络法模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过（ ）来学习非线性预测模型。
- 图像处理技术一般指数字图像处理，常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、（ ）等。
- 用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机。下列各项中（ ）不是人工智能研究的主要领域。
- 数据挖掘实现了用其他方法不可能实现的知识发现，但它必须收到规范，应当在适当的限制下使用。吐过数据时收集自特定的个人，那么就会出现一些涉及法律、隐私和（ ）的问题。
- （ ）不是启发式搜索技术。
- 专家的一个关键的寄出特征就是他们能出色地完成工作。要做到这一点，他们要能够完成如下工作。除了（ ）。
- 如今很多公司开发的软件算法将逐渐被淘汰，核心竞争力正由（）转变为（ ）。
- 典型的人工神经网络具有3个部分，下面（ ）不属于。
- 人类提出了多个图像识别的模型，下列（ ）不属于图形识别模型。
- 机器人将变得越来越小，未来，也许可以让大量（ ）级机器人以群集方式，在微机械或人体内协同执行任务。
- 粒子群优化关注整体方向，做出新方向的鞠策需要3个值的最优权衡结果，下面（ ）不包含在内。
- 如今，人工智能技术正发展成为一种能够改变世界的力量，其中以（ ）所取得的进步最为显著。
- 决策树法擅长处理（ ）数据，而且特别适合大规模的数据处理。
- 米洛纳斯在1994年提出的群体智能应该遵循的5条基本原则中不包括（ ）。
- 统计方法需要大量数据才能训练概率模型，出于这个目的，在自然语言处理应用中使用了包含大量的（）和（）的数据集。（ ）
- 19世纪以来，当面临大量数据时，社会都依赖于采样分析。但采样分析是（ ）时代的产物。
- 总体上看，人工智能当前的发展那具有“四新”特征，下列（ ）不属于。
人工智能的生态环境包括（ ）。
- 中国政府以及社会各界高度重视人工智能学科的发展。于（ ）年发布《新一代人工智能治理原则—发展负责人的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行动指南。
智慧校园是（ ）的信息化校园。
- （ ）是专家系统质量的关键。
- 理论上，朴素贝叶斯分类模型（NBC）与其他分类法相比具有最小的误差率，这是因为NBC模型假设属性之间（ ）。
- 下列（ ）是自然语言处理的技术难点。
- 图灵测试依据的是计算机能否与（ ）无差别交谈这一评价标准。
- 在数据挖掘中，关联格则和聚类两种方法属于（ ）数据挖掘。
- 米洛纳斯在1994年提出的群体智能应该遵循5条基本原则，下面（ ）不属于。
- 语音信号处理是一门多学科的综合体，它以（ ）以及声学等基本实验为基础。
- 若环境会始终阻碍你完成任务，这种环境称为（ ）环境。
- 当前，主流的人工智能都集中在（ ）上，并且一般认为这一研究领域已经取得了可观的成就。
- 下列（ ）不属于图像识别的方法。
- 人工智能在计算机上的实现方法有多钟，但（ ）不属于其中。
- Apriori算法是最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段（ ）思想的递推算法。
- 当人们考虑建立专家系统时，思考的第一个问题是（ ）是否合适。
- 专布雷迪指出，人类专家有多种方式来应对组合爆炸问题。下面（ ）属于人类专家常用的方法。
- （ ）事件被看作是人工智能与机器人学历史上的一座里程碑。
- 机器学习希望计算机系统能够利用（ ）来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域。
近来的图像识别技术正在跨越传统方法，形成以（）为主流的智能化图像识别方法。
- 基于规则的产生式系统是目前实现知识运用的最基本方法。产生式系统主要由综合数据库、（ ）和推理机3各部分组成。
- 遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配合基因突变现象，采用遗传结合、遗传（ ）及自然选择来生成实现规则。
用户通过搜索引擎查询信息时，一般要输入关键词才能查询有关信息。
- 人工神经网络的优点是透明性，即能解释结果。这一说法（ ）
- 从研究角度来看，深度学习基于单层神经网络的，并以海量数据作为输入。这一说法（ ）。
- 递归函数包括的两个基本要素是（ ）。
- 关于使用回溯法求解0-1背包问题，以下说法正确的是( )。
- 算法分析是对一个算法（ ）等方面进行估算。
- 利用动态规划法解决问题的基本基本步骤 ( )
- 下列哪一项是分治法所能解决的问题一般具有的特征（ ）？
- 关于P问题、NP问题、NPC问题，下列哪些解释不正确：( )
- 当在一个函数的运行期间调用另一个函数时，在运行该被调用函数之前，需先完成的任务有（ ）。
- 算法效率的衡量方法通常有（ ）
- 对线性时间选择问题找第i小的元素的算法，下列叙述中正确的是？（ ）
算法必须具备的重要特性有（ ）
- 快速排序的最坏时间复杂度与平均时间复杂度都是O(nlogn).（ ）
- 设有m个城市，当第1个城市确定时，旅行售货员问题解的数量是m!。（ ）
- 背包问题能用贪心算法求得最优解（ ）
- 递归算法简洁明了，容易证明正确性，但效率往往很低，时空效率较差。（ ）
- 任何递归函数都应有边界条件。（ ）
- 对0-1背包问题，贪心法之所以不能得到最优解是因为在这种情况下，它无法保证最终能将背包装满（ ）
- 函数21+1/n的渐近表达式为1/n。（ ）
- 子问题之间不存在公共的子问题，这个条件影响到分治法的效率。（ ）
- 合并排序的最坏时间复杂度与平均时间复杂度都是O(nlogn).（ ）
- 贪心算法总是作出在当前及今后看来最好的选择。（ ）
- 使用回溯法求解0-1背包问题时，计算右子树上界的方法是通过贪心策略求得上界，即将剩余物品依其单位重星价值排序，然后依次装入物品，直至装不下时，再装入该物品的一部分而装满背包，此时得到的价值就是右子树中解的上界。（ ）
- 对算法的时间复杂性分析，平均情况下的时间复杂性可操作性最好（ ） 。
- 程序和算法实质上是一回事（ ）。
- 快速排序总比其它排序速度快。（ ）
- 用贪心算法解背包问题时重量最低的物品最先装入（ ）
- 分治法所能解决的问题应具有的关键特征是该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决。（ ）
- 算法分析是对一个算法所消耗时间、空间资源进行估算。（ ）
- 动态规划算法可以有效地解0-1背包问题（ ）
- 一般来说，动态规划法的效率高于贪心算法（ ）
- 分治法的基本思想是将一个规模较大的问题分解成若干个规模较小的子问题，这些子问题之间并不一定相互独立。（ ）
A:[38 49] [65 97] [13 76] [27] B:[38 97] [49 65] [13 76] [27] C:[38 76] [65 49] [13 97] [27] D:[49 38] [97 65] [76 13] [27]
答案:{13,2,15}16{27,38}AI参考:答案：B解析：合并排序的步骤是：1. 将序列分成若干个子序列；2. 对每个子序列进行排序；3. 将已排序的子序列合并成有序序列。题目中给出的序列是[49] [38] [65] [97] [76] [13] [27]，可以分为[49] [38]和[65] [97] [76] [13] [27]两部分进行合并排序，先将这两部分进行排序后合并，顺序应为[38 97] [49 65]，最终结果是B选项。'
A:是求精确解还是近似解 B:确定合适的数据结构 C:使用何种计算机语言设计程序 D:确定合适的算法策略
答案:是求精确解还是近似解;确定合适的数据结构
A:原问题和子问题使用相同的方法解 B:子问题的解可以合并 C:子问题必须是一样的 D:子问题不能重复
答案:子问题必须是一样的
A:在保证连通的前提下依次选出权重较小的n – 1条边； B:逐步求得整体最优解； C:将原问题分解为若干子问题，再递归求解； D:在保证无回路的前提下依次选出权重较小的n – 1条边。
答案:在保证连通的前提下依次选出权重较小的n –1条边;
A:计算最优值：以自顶往下的方法计算问题的最优值，也就是先求解规模较大的问题的最优值。 B:构造最优解：根据计算最优值时得到的信息构造出问题的最优解，通常是用递归算法完成最优解的构造。 C:分析最优解的结构：将一个一般化问题可以分解为几个性质相同的子问题，并且问题的最优解可以通过子问题的最优解合并得到，也就是要满足最优子结构性质。 D:建立递归关系：建立关于问题最优值的递归定义，即问题的最优值通过子问题的最优值合并得到。
答案:分析最优解的结构：将一个一般化问题可以分解为几个性质相同的子问题，并且问题的最优解可以通过子问题的最优解合并得到，也就是要满足最优子结构性质。;建立递归关系：建立关于问题最优值的递归定义，即问题的最优值通过子问题的最优值合并得到。;构造最优解：根据计算最优值时得到的信息构造出问题的最优解，通常是用递归算法完成最优解的构造。
A:堆排序 B:快速排序 C:归并排序 D:插入排序
A:堆排序 B:起泡排序 C:快速排列 D:归并排序
A:则Zk-1是Xm-1和Y的最长公共子序列。 B:则Z是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列。 C:则Z是X和Yn-1的最长公共子序列。 D:则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列。
A:O(nlogn) B:O(logn) C:O(n) D:O（1）
A:O（n） B:O(nlogn) C:O(logn) D:O(2n)
AI参考:'
A:O(logn) B:O（n） C:O(nlogn) D:O(n*n)
A:n2 B:n！ C:2n D:nlogn
A:贪心选择性质 B:复杂度高 C:最优子结构性质 D:复杂度低.
A:20 B:11 C:18 D:22
A:8750 B:3600, C:4250, D:1600,
A:自小到大 B:不能确定. C:自顶向下 D:自底向上
A:二叉排序树 B:二叉判定树 C:子集树 D:排列树
A:（0，1，1，1，1） B:（1，1，1，1，1） C:（0，1，0，1，1） D:（1，1，0，0，1）
A:计算完成限界函数; B:计算完成剪枝函数; C:计算得到当前最优解; D:完成解空间树搜索
A:O(f(n))+O(g(n)) = O(min{f(n),g(n)}) B:若f（n）=Ο(g(n)), g（n）=Ο(h(n)),则 h(n)= Ο(f(n)) C:f（n）=Ο(g(n)) g（n）=Ο(f(n)) D:若f（n）=Θ(g(n)), g（n）=Θ(h(n)),则 f(n)= Θ(g(n))
AI参考:正确选项是：B:若f（n）=Ο(g(n)), g（n）=Ο(h(n)),则 h(n)= Ο(f(n))。解释：A选项中，O(f(n))+O(g(n))不一定等于O(min{f(n),g(n)})，因为它们表示的是时间复杂度的范围，而不是最小值。C选项中，f（n）=Ο(g(n)) 和 g（n）=Ο(f(n)) 表示的是两个函数的时间复杂度相等，但并不能说明它们是同一个函数。D选项中，若f（n）=Θ(g(n)), g（n）=Θ(h(n)),则f(n)不一定等于Θ(g(n))，因为Θ表示的是渐进稳定的含义，两个函数可能同时趋近于某个值，但不一定相等。只有B选项是正确的，若f（n）=Ο(g(n)), g（n）=Ο(h(n)),则 h(n)= Ο(f(n)) 表示的是当g(n)和h(n)都满足某个函数时，f(n)也满足该函数，即f(n)与g(n)、h(n)的时间复杂度有相同的增长趋势。'
A:其余三个选项都对 B:数字安全 C:物理安全 D:政治安全
AI参考:正确答案是C：物理安全。人工智能可能会对物理安全带来潜在威胁，例如智能武器、无人驾驶汽车等。但是数字安全、政治安全等并不会受到人工智能的影响，反而可能促进这些领域的发展和进步。因此，A、B、D选项都是不正确的。所以正确答案为C选项，即人工智能有可能会对物理安全带来潜在威胁。'
A:上海 B:北京 C:杭州 D:广州
AI参考:正确答案是A:上海。根据题目中的描述，梁旭良杰世界人工智能大会在2018年和2019年都在中国的一个城市召开。选项中只有上海符合条件，因此答案为A。其他选项北京、杭州和广州都不符合题目描述。'
A:工作现场 B:离线终端 C:终端设备 D:数据存储
A:不可能的 B:很简单的 C:没必要的 D:很困难的
A:共同点 B:区分性 C:差异性
AI参考:正确选项是【A:共同点】：降维是通过找到数据的共同点来减少数据集的变量。降维是一种将高维数据转换为低维数据的算法，它通过找到数据中的共同点来减少数据集的变量，从而简化数据并提高数据分析的效率。共同点是指数据集中各个变量所共有的特征，通过找到这些特征并对其进行降维，可以减少数据集的复杂性，提高数据分析的准确性和效率。因此，降维是通过找到数据的共同点来减少数据集的变量。'
A:报纸上刊载的自我监测表格 B:现代化大医院的门诊检查 C:手机上流传的健康保健段子 D:可穿戴的个人健康设备
AI参考:正确选项为D：可穿戴的个人健康设备。这个选项指的是现代科技的发展，出现了能够方便地检测身体健康情况的可穿戴个人健康设备，这些设备的使用不需要特殊设备或去医院就诊，使用成本较低，因此使得健康信息的检测变得更加简单易行，也激发了全民对个人健康的关注。其他选项虽然也涉及到了健康检测方面的变化，但是并没有直接对应题干中的描述。因此，选项D是正确答案。'
A:像素 B:数据 C:纹理 D:特征
AI参考:正确选项是 D:特征。深度学习尝试从数据中直接获取高等级的特征，这是深度学习与传统机器学习的主要不同。深度学习通过建立深层次的神经网络，可以自动提取数据中的特征，而不需要人工定义特征。与传统机器学习相比，深度学习能够更好地处理高维、复杂的数据，并且能够学习到更高级别的特征，从而在各种任务中表现更好。'
A:数据准备 B:规律寻找 C:数据关联 D:结果表达
A:观察 B:模仿 C:学习 D:训练
AI参考:正确选项是【C:学习】。神经网络法模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过学习来学习非线性预测模型的方法。神经网络可以通过学习和训练来学习和模拟生物神经系统的结构和功能，通过学习大量的样本数据，神经网络可以自动地学习和调整其参数和结构，从而实现对非线性问题的预测和分类。观察、模仿、训练等方法虽然也可以应用于神经网络的学习，但它们并不是神经网络法模拟生物神经系统的结构和功能的本质特征。'
A:图像分割 B:图像分析 C:图像复原 D:其余三个选项都对
A:深度学习 B:计算机视觉 C:人文地理 D:智能机器人
A:伦理 B:法规 C:保护 D:条款
AI参考:答案应选A：伦理。数据挖掘是在大量的数据中寻找有价值的信息的过程，当数据来自特定的个人时，就涉及到隐私和伦理问题。法律一般涉及到数据使用的合法性，而隐私涉及到个人信息的保护，伦理则涉及到道德和伦理规范。因此，答案是A：伦理。'
A:选择并承诺 B:最小承诺搜索 C:自下而上 D:深度优先
A:解释结果 B:学习 C:解决问题 D:转述问题
A:算法，数据 B:效率，性价比 C:性价比，效率 D:数据，算法
AI参考:如今很多公司开发的软件算法将逐渐被淘汰，核心竞争力正由“算法”转变为“数据”。所以答案是A:算法，数据。算法会被更先进的替代，但数据确实很难被取代，它们将在竞争和差异化方面起到更重要的作用。所以是 A算法转为数据 。总的来说，我们的判断过程就是：找到文中有关核心竞争力转化的相关信息，根据对应的关系选项。那么大家记住这个规律之后就可以很好的做这个题了。以上仅是个人观点，如有疑问，欢迎指正。'
A:激励函数 B:权重 C:结构 D:学习规则
AI参考:正确选项是【C:结构】。人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是由多个神经元相互连接构成的复杂网络系统。它具有三个主要组成部分：权重、激励函数和学习规则。其中，权重是指神经元之间相互连接的参数，用于表示信息在神经元之间传递的强弱；激励函数用于对神经元的输出进行非线性转换，以实现信息的压缩、扩展和转变；学习规则则是用于神经网络通过反复学习的方式，不断地调整权重以优化网络的性能。而结构则不是人工神经网络的重要组成部分，它更多的是指神经网络的拓扑结构，如前馈神经网络、循环神经网络等。因此，选项C“结构”不属于典型的人工神经网络的三个部分。'
A:泛魔识别模型 B:记忆模型 C:原型匹配模型 D:模板匹配模型
AI参考:答案应选择B：记忆模型。记忆模型是图像识别的一种方法，但人类提出了多个图像识别的模型，其中包括A：泛魔识别模型，C：原型匹配模型，D：模板匹配模型，这些都是图形识别模型。而记忆模型不属于图形识别模型。'
A:纳米 B:毫米 C:微米 D:厘米
AI参考:正确答案是A，纳米级机器人。随着科技的发展，机器人将变得越来越小，未来可能会让大量纳米级机器人以群集方式，在微机械或人体内协同执行任务。因此，选项A纳米是正确答案。毫米、微米和厘米都是较大的单位，不太适合执行微小的任务。'
A:全局最优的方向 B:前一个方向 C:局部最优的方向 D:当前方向
AI参考:正确选项是【D:当前方向】。粒子群优化是一种基于种群的随机优化算法，它通过迭代寻找最优解。在粒子群优化中，每个粒子代表一个解，其速度和方向会受到其他粒子的影响，包括全局最优的方向、前一个方向和局部最优的方向。而当前方向并不包含在需要最优权衡结果中，因为它已经代表了当前解的方向，不需要再进行权衡。因此，正确答案为D:当前方向。'
A:专家系统 B:机器学习 C:数据挖掘 D:深度学习
AI参考:正确答案是D：深度学习。深度学习是人工智能领域中的一个重要技术，它通过模拟人脑神经元的工作方式，能够让机器学习更加复杂和抽象的知识，从而在自然语言处理、图像识别、语音识别等许多领域取得了显著的进步，成为人工智能技术中最具有发展潜力的技术之一。因此，答案为D。'
A:数值型 B:连续数据 C:非数值型 D:离散数据
AI参考:正确选项是A:数值型数据。决策树法是一种基于树形结构的分类算法，它通常用于处理数值型数据，尤其是连续数据。在决策树中，每个节点代表一个决策特征，每个分支代表一个决策规则，每个叶子节点表示一个类别。由于决策树结构的特点，它特别适合处理大规模的数据集，并且能够有效地处理连续数据。相比之下，离散数据通常需要使用其他分类算法，如支持向量机或神经网络等。因此，选项B、C、D都不适合描述决策树法的优点。'
A:多样性反应原则 B:连接原则 C:邻近原则 D:品质原则
A:文本，口语 B:语法，语音 C:语法，词汇
AI参考:正确选项是C:语法，词汇。在自然语言处理应用中，统计方法需要大量数据才能训练概率模型，因此需要使用包含大量语法和词汇的数据集。这些数据集通常包含大量的文本、句子和单词，用于训练语言模型和自然语言理解模型等。而文本和口语通常用于不同的自然语言处理任务，因此不是正确选项。语法和词汇是自然语言处理中的重要组成部分，它们对于理解和生成自然语言非常重要。'
A:电脑 B:模拟数据 C:青铜器 D:云
A:新突破 B:新高地 C:新动能 D:新发展
AI参考:当前，人工智能发展具有“四新”特征，其中并不包括新突破。选项中，新突破属于新业态的一种，并不是指人工智能的总体发展特征。而其他选项如新高地、新动能、新发展，都是当前人工智能发展所具有的典型特征。因此，正确答案是A：新突破。'
A:人工智能技术人才和管理人才 B:获取、处理和利用数据的能力 C:其余三个选项都是 D:与人工智能相关的信任、安全性、可靠性的技术基础设施、投资环境和政策框架
AI参考:正确答案是D：与人工智能相关的信任、安全性、可靠性的技术基础设施、投资环境和政策框架。人工智能的生态环境包括与人工智能相关的信任、安全性、可靠性的技术基础设施、投资环境和政策框架。这些因素对于人工智能的发展和应用至关重要，需要得到充分的关注和投入。其他选项如人工智能技术人才和管理人才、获取、处理和利用数据的能力虽然也是人工智能生态的重要组成部分，但不是本题的正确选项。'
A:2010 B:2019 C:2016 D:2017
AI参考:正确选项是B:2019 。根据题干描述，中国政府以及社会各界高度重视人工智能学科的发展，并发布了《新一代人工智能治理原则—发展负责人的人工智能》，提出了人工智能治理的框架和行动指南。根据相关信息，该文件是在2019年发布的。因此，答案为B：2019。'
A:信息化应用深度整合 B:其余选项都对 C:信息终端广泛感知 D:信息技术高度融合
A:框架 B:过程 C:知识库 D:脚本
AI参考:正确选项是【C:知识库】。专家系统是一种基于知识的系统，其核心是知识库，它是专家系统质量的关键。知识库包含了专家系统的知识和经验，是专家系统能够进行推理和决策的基础。框架、过程和脚本虽然也是专家系统的重要组成部分，但它们不是专家系统质量的关键因素。框架规定了系统的结构和设计，过程规定了系统的运行和操作，脚本则规定了系统的交互和响应。因此，C是正确答案。'
A:相互制约 B:相互联系 C:相互独立 D:相互关联
AI参考:答案是C：相互独立。朴素贝叶斯分类模型（NBC）是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设属性之间是相互独立的，即每个属性与其他属性没有关系，只与样本的特征有关。这种假设使得NBC模型在处理分类问题时具有较小的误差率，因为它能够更好地利用样本之间的信息，避免了属性之间的干扰和冗余。因此，选项C是正确的答案。其他选项如相互制约、相互联系和相互关联都与朴素贝叶斯分类模型的假设不符。'
A:词义的消歧 B:句法的模糊性 C:单词边界的界定 D:其余三个选项都是
AI参考:正确选项是【D:其余三个选项都是】。自然语言处理的技术难点包括词义的消歧、句法的模糊性、单词边界的界定，这三个选项都是自然语言处理的技术难点。其中，词义的消歧是指如何确定句子中词语的确切含义；句法的模糊性是指句子中的语法结构比较复杂，难以确定确切的语法关系；单词边界的界定是指如何确定句子中单词的起始和结束位置。因此，D选项是正确答案。'
A:聊天机器人 B:机器人 C:人类 D:计算机
AI参考:正确选项是【C:人类】。图灵测试是英国科学家艾伦·图灵提出的一个有关人工智能的著名理论，其基本思想就是通过与机器的对话，判断其是否具备人类一样的智能，即机器是否能够像人类一样思考。因此，图灵测试依据的是计算机能否与人类无差别交谈这一评价标准。其他选项与图灵测试的原理和评价标准不符。'
A:无指导 B:无监督 C:有指导
AI参考:正确答案是B：无监督。关联规则和聚类分析都是无监督学习方法，它们不需要利用到样本之间的显式关系或已知标签。在数据挖掘中，这两种方法主要用于发现数据集中隐藏的模式或结构，而不需要人为的指导或干预。因此，答案为B：无监督。'
A:邻近原则 B:确定性原则 C:多样性反应原则 D:适应性原则
A:心理 B:其余三个选项都对 C:语言 D:生理
A:温和性 B:适应性 C:对抗性 D:应激性
A:实用型人工智能 B:机器人 C:强人工智能 D:弱人工智能
AI参考:正确答案是D，弱人工智能。目前主流的人工智能主要集中在弱人工智能领域，并且一般认为这一研究领域已经取得了可观的成就。因此，选项D是正确答案。其他选项A、B、C都涉及到不同的研究方向和领域，不是当前主流的人工智能研究方向。'
A:统计模式识别 B:模糊模式识别 C:结构模式识别 D:非结构模式识别
AI参考:在给出的选项中，不属于图像识别的方法是模糊模式识别。其他选项A、C和D都是图像识别的方法，其中A和D是监督学习方法，C是特征提取和表示方法。因此，答案为B：模糊模式识别。'
A:利用传统的编程技术使系统呈现智能的效果 B:利用传统开发方法，而不考虑所用方法是否与人或动物体所用的方法相同 C:利用模拟法，不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物集体所用的方法相同或相识 D:利用多媒体复制和粘贴的方法
A:离散数据连续化 B:频繁项集 C:关联项集 D:连续数据离散化
A:形象和成果 B:时间和进度 C:费用和收益 D:领域和问题
A:学习 B:编程 C:计算 D:结构化知识库、元知识
AI参考:正确选项是【结构化知识库、元知识】。在面对组合爆炸问题时，人类专家可以通过结构化知识库和元知识来应对。结构化知识库是一种将知识组织成结构化、可搜索的知识库，可以帮助专家快速找到所需信息。元知识则是指对知识的认识和理解，可以帮助专家更好地理解和运用知识。这些方法属于人类专家常用的方法，可以有效地应对组合爆炸问题。学习、编程和计算虽然也是解决问题的方法，但它们不是人类专家常用的方法，因此不是正确选项。'
A:机器人“探路者”在火星着陆 B:机器人足球队战胜人类冠军 C:1997年5月，深蓝计算机击败了国际象棋世界冠军 D:安装义肢的人类可以奔跑
AI参考:正确选项为C：1997年5月，深蓝计算机击败了国际象棋世界冠军。这个事件被看作是人工智能与机器人学历史上的一座里程碑，因为它标志着计算机在复杂策略游戏中首次战胜了人类顶尖棋手，具有里程碑式的意义。这个事件推动了人工智能和机器学习的研究和发展，对整个领域产生了深远的影响。其他选项虽然也具有一定的意义，但不如这个事件具有里程碑式的意义。'
A:数据 B:经验 C:知识 D:规则
AI参考:正确答案是A:数据。机器学习希望计算机系统能够利用数据来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域。机器学习是一种利用数据来学习模型和算法的技术，通过不断优化模型和算法来提高自身的性能和准确性。其他选项如经验、知识、规则等虽然也是机器学习中的重要因素，但它们并不是机器学习的核心研究领域。因此，正确答案是A。'
A:粗糙集法 B:遗传算法 C:贝叶斯法 D:决策树法
AI参考:正确答案是C:贝叶斯法。近来的图像识别技术正在跨越传统方法，形成以贝叶斯法为主流的智能化图像识别方法。贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它能够根据已知样本数据和特征，对未知样本进行分类预测，具有较高的准确性和鲁棒性。因此，贝叶斯法在图像识别领域得到了广泛应用，成为智能化图像识别方法的主流之一。'
A:框架 B:逻辑模式 C:知识库 D:脚本
AI参考:基于规则的产生式系统是目前实现知识运用的最基本方法。产生式系统主要由综合数据库、知识库和推理机3各部分组成。因此，正确选项为C:知识库。'
A:交叉结合 B:基因突变 C:交叉变异
AI参考:正确选项是【交叉结合】。遗传算法是一种搜索优化算法，模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配合基因突变现象。在遗传算法中，交叉结合、基因突变和交叉变异是常用的操作方式，其中交叉结合和基因突变是模拟了生物繁殖和基因突变的过程，而交叉变异则是增加了搜索的多样性，提高算法的鲁棒性。遗传算法采用遗传结合、遗传基因突变及自然选择来生成实现规则，最终达到全局最优解。因此，选项A是正确答案。'
A:对 B:错
AI参考:答案是B:错。用户通过搜索引擎查询信息时，一般要输入关键词才能查询有关信息。这是对的，但是这只是搜索引擎工作的一部分，它还需要对用户输入的关键词进行匹配和筛选，以提供最相关的结果。因此，除了关键词输入外，用户还需要考虑其他因素，如搜索结果的质量、可信度等。所以这个判断题是错误的。'
A:错 B:对
AI参考:答案是B：对。人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟人脑神经元连接方式构建的计算机模型或算法，具有并行计算、自组织、自适应和容错等特点。由于其模型的结构和算法通常是公开透明的，因此在训练过程中，可以观察到网络学习过程中的具体过程和结果，因此具有透明性。这意味着人工神经网络可以帮助人们理解其决策过程和结果，这对于一些需要解释和信任的应用场景来说是非常有用的。因此，人工神经网络的优点是可以透明地解释结果。'
A:对 B:错
AI参考:答案是B：错。深度学习不仅仅基于单层神经网络，还可以基于更复杂的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等。此外，深度学习不仅仅依赖于海量数据输入，还需要高质量的数据标注、合适的模型架构、恰当的训练策略和优化算法等因素。因此，深度学习的定义不仅仅基于单层神经网络并以海量数据作为输入。'
A:边界条件 B:输入 C:迭代 D:递归方程
AI参考:正确选项是：A、边界条件 C、迭代。递归函数包括的两个基本要素是边界条件和递归规则，其中边界条件是递归函数结束的条件，而递归规则则是在递归过程中需要遵循的规则。输入、递归方程等也是递归函数需要考虑的因素，但不是其基本要素。因此，选项B和D不符合要求。选项C中的迭代也是递归的一部分，但在一些特定情况下也可以看作是一种形式的边界条件，所以可以视作正确选项之一。因此，答案是A、边界条件 C、迭代。'
A:使用约束函数剪去不满足约束条件的右子树。 B:使用约束函数剪去不满足约束条件的左子树。 C:使用限界函数剪去得不到最优解的右子树。 D:使用限界函数剪去得不到最优解的左子树。
A:代码的长度 B:变量的耗费 C:空间的耗费 D:时间的耗费
AI参考:正确选项为【D:时间的耗费】。算法分析是对一个算法的时间耗费等方面进行估算，包括执行算法所需的计算量、算法的效率等。代码的长度、变量的耗费、空间的耗费等因素虽然也与算法相关，但不是算法分析的主要内容。'
A:递归地定义最优值。 B:找出最优解的性质，并刻画其结构特征。 C:根据计算最优值时得到的信息，构造最优解 D:以自底向上的方式计算出最优值。
A:该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题; B:分解出的各个子问题相互不是独立的。 C:分解出的子问题的解可以合并为原问题的解； D:该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；
AI参考:正确选项是【ABCD】。分治法是一种常用的算法设计方法，它可以将一个复杂的问题分解为若干个子问题，每个子问题都是原问题的规模较小但结构相同的版本。这种分解和解决的方法可以应用于许多问题，但通常具有以下特征：A：该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题。这是分治法的基础，只有当问题可以被分解为规模较小的相同问题时，才能利用分治法逐个解决这些子问题，最终合并得到原问题的解。B：分解出的各个子问题相互不是独立的。这意味着子问题之间存在一定的关联，不能独立地解决某个子问题后直接将其结果应用到整个问题上。分治法通常需要将子问题的解合并为原问题的解，因此需要保持子问题的相互关联性。C：分解出的子问题的解可以合并为原问题的解。分治法的核心是将子问题的解合并为原问题的解，因此需要设计合适的合并策略，以确保最终得到的解是正确的。D：该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决。这是分治法的另一个重要特征，只有当问题的规模缩小到一定程度时，才能更容易地解决。这意味着分治法通常适用于规模较大的问题，通过分解和递归解决问题，最终可以得到问题的解。因此，选项ABCD都是分治法所能解决的问题的一般特征。'
A:P=NP B:到目前为止，还未发现任何NPC问题有确定时间算法 C:P问题是可以在多项式时间解决的判定问题 D:NP问题是不能在多项式时间复杂性解决的可判定问题
A:将控制转移到被调用函数的入口。 B:保存被调函数的计算结果； C:为被调用函数的局部变量分配存储区； D:将所有的实在参数、返回地址等信息传递给被调用函数保存；
A:事后统计法 B:手工计算方法 C:时空的精确计算法 D:事前分析估算法
AI参考:正确选项为：D:事前分析估算法。算法效率的衡量方法通常有三种：事前分析估算法、事后统计法和手工计算法。其中，事前分析估算法是通过分析算法的步骤和数据规模，大致估算出算法的时间复杂度和空间复杂度，从而对算法的效率进行评估。因此，选项D是正确的。事后统计法是通过实际运行算法并记录运行时间或空间占用等数据，来评估算法的效率，但这种方法需要实际运行数据，无法事前评估。手工计算法是通过手动计算算法的执行时间或空间占用等指标来评估算法的效率，但这种方法需要手动计算，不够精确和高效。时空的精确计算法是对算法的时间复杂度和空间复杂度进行精确计算的方法，但这种方法需要使用专门的数学工具和算法分析方法，一般不常用。'
A:算法第一步中不能按每三个元素一组找中位数； B:算法第一步中可以按每五个元素一组找中位数； C:算法第一步中可以按每七个元素一组找中位数； D:如果要求的n个元素的中位数，则中位数一定是第一步中找到的中位数中的某一个。
AI参考:正确选项为：B:算法第一步中可以按每五个元素一组找中位数；C:算法第一步中可以按每七个元素一组找中位数。解释：对于线性时间选择问题找第i小的元素算法，第一步通常是找到数组的中位数。中位数通常是按照元素数量的特定比例进行分组，常见的有每三个元素一组、每五个元素一组、每七个元素一组等。其中，B选项和C选项是正确的，因为每五个元素一组或每七个元素一组的算法时间复杂度都是O(n)，满足线性时间复杂度的要求。A选项不正确，因为每三个元素一组的算法时间复杂度不是线性的。D选项也不正确，因为第一步找到的中位数可能不止一个，可能包含多个，而第i小的元素可能是这些中位数中的任何一个。因此，第二步需要根据具体情况来确定第i小的元素是哪个中位数。'
A:递归性 B:确定性 C:有限性 D:简洁性
AI参考:正确选项为：BCD。算法必须具备的重要特性有确定性、有限性和简洁性。其中，确定性指的是算法的每一步都有明确定义，不会产生歧义，从而使得算法的结果也是确定的；有限性指的是算法必须在有限步骤内结束，不会无限制地进行下去；简洁性指的是算法的表达应该尽可能地简单明了，不包含过多的冗余步骤。而选项A中的递归性虽然也是算法的一个重要特性，但在某些情况下可能会影响算法的效率，因此不是必须具备的重要特性。'
A:错 B:对
AI参考:答案是B：对。快速排序是一种常用的排序算法，其最坏时间复杂度和平均时间复杂度都是O(nlogn)。这是因为快速排序在某些情况下会对数据序列进行多次划分，导致时间复杂度下降。同时，快速排序算法在平均情况下能够有效地利用数据分布的特点，使得时间复杂度接近于O(nlogn)。因此，该判断题是正确的。'
A:对 B:错
AI参考:答案是B：错。旅行售货员问题是一个组合优化问题，涉及到多个城市之间的路径选择。当只有一个城市确定时，问题规模会减少，但解的数量不一定是m!。因为问题的解可能受到其他城市的影响，即使只有一个城市确定了路径，其他城市的路径也会影响到最终的解。因此，这个问题的解的数量与城市数量m有关，但不一定是m!。'
A:对 B:错
A:对 B:错
AI参考:正确答案是B：错。递归算法是一种算法设计技术，它通过将问题分解为更小的子问题来解决原始问题。递归算法通常具有简洁明了的特点，易于理解和实现。同时，递归算法也可以很容易地证明其正确性，因为它们是基于基本情况展开的。然而，递归算法的效率往往较低，因为它们需要重复计算子问题，导致时间和空间效率较差。因此，尽管递归算法在某些情况下可能具有一些优势，但并不是一种适用于所有问题的最佳算法设计方法。综上，答案为B：“错误”。'
A:对 B:错
AI参考:答案是B：错。递归函数需要有边界条件，以确保递归终止。否则，递归函数将无限递归下去，导致程序无法正常执行。因此，这个说法是错误的。'
A:对 B:错
AI参考:答案：B。在0-1背包问题中，贪心法确实不能得到最优解，因为贪心法总是优先选择当前看起来最优的方案，而没有考虑将所有物品放入背包中可能得到更好的结果。因此，对于0-1背包问题，贪心法无法保证最终能将背包装满。'
A:对 B:错
AI参考:答案是B：错。函数21+1/n的渐近表达式不是1/n，而是一个无穷级数展开式，即f(n)=21+1/n=21+(-1/n^2)+o(-1/n^2)。因此，该题错误。'
A:对 B:错
A:对 B:错
AI参考:答案是B：错。合并排序的时间复杂度在最好的情况下是O(nlogn)，最坏的情况和平均的情况都是O(n²)。因此，这个判断题是错误的。'
A:错 B:对
AI参考:答案是B：对。贪心算法是一种基于不可撤销选择的启发式优化算法，它总是作出在当前及今后看来最好的选择，因为它希望在当前阶段找到最佳解，以尽量减少随后的决策中的遗憾。但这个决策可能在更长的时间范围内对整个系统不利，所以它不是总是最优的，但通常在某些特定问题上表现良好。'
A:对 B:错
A:对 B:错
AI参考:答案是A：对。对算法的时间复杂性进行分析时，平均情况下的时间复杂性比最坏情况下的时间复杂性更具有可操作性，因为它提供了一个更稳定的时间复杂性的估计。平均情况下的时间复杂性考虑了算法在大量数据上的表现，更接近实际应用中的情况。因此，在选择算法时，平均情况下的时间复杂性是一个重要的考虑因素。'
A:错 B:对
AI参考:答案：B:对。程序和算法实质上是密不可分的，程序是对算法的实现，而算法是程序的灵魂。因此，程序和算法实质上是一回事。'
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
AI参考:答案是A：对。算法分析是对一个算法所消耗的时间和空间资源进行估算的过程，以评估算法的效率和性能。因此，选项A是正确的。'
A:对 B:错
AI参考:正确答案是A：对。动态规划算法可以有效地解决0-1背包问题。动态规划算法通过将问题分解为更小的子问题，并使用记忆化技术来避免重复计算，从而有效地解决了0-1背包问题。'
A:对 B:错
A:对 B:错
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