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人工智能、大数据导论期末考试答案2023春

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人工智能、大数据导论

肺癌患者发病隐匿，早期症状、体征不典型，导致大部分患者发现时，已经是肺癌晚期，错过最佳治疗时间，5 年生存率仅为。（）

AI参考:正确答案是C：18%。肺癌患者发病隐匿，早期症状、体征不典型，导致大部分患者发现时，已经是肺癌晚期，错过最佳治疗时间，5年生存率仅为18%。'

以下哪个是支持向量机model的python代码（）。

AI参考:在Python中，可以使用Scikit-learn库中的SVM（支持向量机）模型。以下是一个简单的支持向量机模型的代码示例： ```python from sklearn import svm from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建SVM模型实例 svm_clf = svm.SVC(kernel=linear) # 你可以根据需要选择不同的核函数 # 使用训练集训练模型 svm_clf.fit(X_train, y_train) # 使用测试集预测结果 y_pred = svm_clf.predict(X_test) # 打印模型的精度 print(Accuracy:, accuracy_score(y_test, y_pred)) ``` 这段代码首先加载了鸢尾花数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接着，创建了一个支持向量机模型实例，并用训练集训练了这个模型。最后，使用测试集对模型进行了预测，并打印出了模型的精度。注意：这段代码使用了线性核函数（kernel=linear），但你也可以根据需要选择其他的核函数，如poly（多项式核函数）、rbf（径向基函数核函数）等。"

影像组学的第一个流程步骤是（）。

答案:图像获取_图像分割_图像特征提取与量化_数据分析AI参考:正确选项是【A:影像组学的特征提取】。影像组学的第一个流程步骤是影像组学特征提取，这是影像组学的核心步骤之一，通过对医学影像数据的特征提取和分析，可以发现疾病特异性的影像学表现，为疾病的早期发现、诊断、治疗和预后评估提供新的视角和方法。因此，A选项是正确答案。B、C、D选项虽然也是影像组学的重要步骤，但它们不是影像组学的第一个流程步骤。'

Y.LeCunPo于哪一年提出了卷积神经网络(ConvolutedNeuralNetwork,CNN)（）

AI参考:正确答案是B，即Y.LeCunPo于2002年提出了卷积神经网络(Convoluted Neural Network, CNN)。LeCun等人于2002年在论文《Convolutional Networks for eectiveive and Speech Recognition》中提出了卷积神经网络的概念。该论文被广泛认为是卷积神经网络领域的重要里程碑之一。因此，正确答案是B。'

智能放射治疗的应用场景不包括。（）。

AI参考:正确答案是C:放疗自动计划。智能放射治疗的应用场景包括放疗质量控制与质量保证、自动模拟定位、放疗靶区与危及器官的自动勾画等，但不会应用在放疗自动计划中，因为该场景已经涉及到计划和自动化处理。所以，选项C是符合题意的正确答案。'

在回归分析中，被预测或被解释的变量称为（）。

答案:因变量

VVG网络用了哪个技巧来训练网络（）

AI参考:正确选项是【D:Dropout技术】。Dropout技术是一种在训练神经网络时常用的技巧，通过随机地使神经网络的一部分（如神经元的集合）在每次迭代过程中“消失”，以此来避免过拟合问题。这种技巧可以帮助提高模型的泛化能力，提高网络的性能和鲁棒性。VVG网络采用这种技巧来训练网络，因此答案为D：Dropout技术。'

AI算法与硬件融合，可以提升智能密度，降低（）建设投入

AI参考:正确选项是【B:55%-85%】。AI算法与硬件融合可以提升智能密度，从而降低智能设备的建设投入，但具体能降低多少比例，需要根据实际应用场景和硬件性能等因素来具体分析。根据选项，B选项的55%-85%较为合理，因此选择B选项。'

对于不同年份的产品拟合的直线方程为y=280-1.75x，y表示产品成本，x表示不同年份，可知（）。

答案:时间每增加1个单位,产品成本平均下降1.75个单位

风格迁移用到的是什么算法（）。

答案:卷积

社交媒体、移动互联网、物联网三大催化剂让数据量在过去几十年间呈（）增长。

AI参考:正确答案是C：指数级。社交媒体、移动互联网、物联网三大催化剂让数据量在过去几十年间呈指数级增长。这是因为随着技术的进步和应用的普及，数据的产生和存储方式发生了根本性的变化，数据量以指数级的速度增长，远远超过了传统的线性增长模式。'

（）是嵌入式特征选择方法。

AI参考:正确答案是A:卡方检验。嵌入式特征选择方法主要是基于卡方检验来筛选特征，而其他选项B、C、D与嵌入式特征选择方法无关。因此，答案是A。'

最早的具备联网功能的移动终端设备是1990年代中期开始流行的（）。

AI参考:正确答案是D：PDA。随着无线网络技术的迅猛发展，个人数字助理（PDA）作为一种新型移动计算和通信工具应运而生，因此最早的具备联网功能的移动终端设备是1990年代中期开始流行的PDA。选项A的IOT指的是物联网，选项B的CE指的是电子计算终端设备，选项C的BBS指的是基于B/S架构的在线论坛系统，因此这三个选项都不符合题意。因此，答案为D。'

假设使用逻辑回归进行多类别分类，使用OVR分类法。下列说法正确的是？（）。

答案:对于 n 类别，需要训练 n 个模型

以下哪个是线性回归model的python代码（）。

AI参考:以下哪个是线性回归model的Python代码？答案是：使用sklearn库的线性回归模型。 Python中常用的线性回归模型库是sklearn，其线性回归模型代码示例如下： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() ``` 以上代码创建了一个LinearRegression对象，该对象是sklearn库中用于执行线性回归的类。通过调用fit方法，可以拟合数据并建立模型，使用predict方法可以预测新数据点的值。"

下列哪个算法率先给出了语义级别的图像分割解决方案（）

AI参考:正确选项是C:FCN算法。FCN（Fully Convolutional Network）算法率先给出了语义级别的图像分割解决方案，其通过全卷积结构将图像分割问题从像素级别提升到了语义级别。FCN算法利用了深度学习技术，通过神经网络自动提取图像特征并进行分类，能够得到准确的分割结果。相较于传统的图像分割方法，FCN算法具有更高的准确性和鲁棒性。因此，FCN算法成为了语义级别图像分割领域的代表性算法之一。'

以下哪个是逻辑回归model的python代码（）。

AI参考:以下是逻辑回归模型的Python代码：```pythonfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 加载数据集X_train = ...y_train = ...# 创建逻辑回归模型model = LogisticRegression()# 训练模型model.fit(X_train, y_train)```这段代码使用了`sklearn`库中的`LogisticRegression`类来创建逻辑回归模型。首先，需要加载数据集，其中`X_train`是特征矩阵，`y_train`是标签向量。然后，创建一个`LogisticRegression`对象，并使用`fit`方法训练模型。在训练完成后，模型就可以用于预测新的数据了。'

下列哪个选项不会影像人工智能模型的训练效果（）

AI参考:正确答案是B：图像的大小。人工智能模型的训练效果受到多种因素的影响，包括数据重复标记、数据误标和数据漏标等。而图像的大小不会影响人工智能模型的训练效果，因为它主要影响图像识别模型的分类和识别精度，而不是训练效果。因此，答案为B。'

（）是常用的有监督学习模型。

AI参考:正确选项为【A:高斯混合聚类】是常用的有监督学习模型。高斯混合模型是一种概率密度函数模型，用于描述数据的潜在分布。在聚类分析中，高斯混合模型通常作为有监督学习模型使用，通过对数据的潜在分布进行建模，并根据指定数量的混合模型对数据进行聚类。相比之下，k均值、密度聚类等无监督学习模型通常用于发现数据的内在结构，而支持向量机是一种分类模型，主要用于二分类或多分类问题。因此，A选项的高斯混合聚类是常用的有监督学习模型，是正确答案。'

目前基于深度学习的医学影像识别准确率能达到（）及以上，辅助诊断效果显著。

AI参考:正确选项是【C:90%】。基于深度学习的医学影像识别准确率能达到90%及以上，辅助诊断效果显著。深度学习在医学影像识别方面表现出了非常高的准确率，能够识别各种疾病的症状和病变，为医生提供更加准确的诊断依据。同时，深度学习还可以帮助医生提高诊断效率和准确性，减少误诊和漏诊的可能性。因此，深度学习在医学影像识别方面的应用前景非常广阔。'

高质量的放疗计划对于提高患者的生存质量和生存期有着极其重要的意义。但是，当前的行业现状是放射治疗计划在设计时仍然存在的问题有。（）。

AI参考:当前放疗计划在设计时存在的问题有：A: 计划质量严重依赖于医学物理师的计划制作经验B: 高质量计划产出效率低，计划设计时物理师需要不断的对计划进行优化，以实现最优的剂量分布D: 面对靶区复杂的放疗计划，就算是经验丰富的物理师也需要花费大量的时间来设计符合临床实施标准的放疗计划。因此，答案是ABD。这意味着当前的行业现状是放射治疗计划在设计时仍然依赖于医学物理师的计划制作经验，计划优化和设计过程效率低，即使是有经验的物理师也需要花费大量的时间来设计符合临床实施标准的放疗计划。同时，高质量的放疗计划对于提高患者的生存质量和生存期有着极其重要的意义。但同时存在一些问题，如质量严重依赖于物理师的技能和经验，需要不断优化以达到最优剂量分布等。'

人工智能方法建模时需要对模型的哪些性能进行验证。（）。

AI参考:正确选项为A、B、C。在人工智能方法建模时，需要对模型的泛化性、准确性和鲁棒性进行验证。泛化性是指模型在未见过的数据或情境下表现出的性能，准确性是指模型预测结果的精确度，鲁棒性则是指模型在面对数据或情境变化时的稳定性和适应性。因此，需要综合考虑这些因素来评估模型的性能，以确保其在实际应用中的有效性。运算速度虽然也是一个重要的因素，但在人工智能方法建模中，模型的运算速度通常可以通过优化算法或使用高效的计算方法来提高，因此不是必须验证的性能指标。'

临床上使用的深度学习算法虽然可以实现对病情的自动化识别与分类，仍有哪些方面还有待提升（）。

AI参考:正确选项为：ABCD。深度学习算法在临床上使用时，虽然可以实现对病情的自动化识别与分类，但在精确度、特异度、诊断速度和灵敏度等方面仍需提升。具体来说，深度学习算法需要进一步提高其识别和分类的准确性，同时也要考虑到不同病情的特异性，提高特异度；此外，深度学习算法也需要提高其诊断速度，以适应临床快速诊断的需求；最后，深度学习算法也需要提高其对不同病情的敏感度，以确保能够准确地识别出病情变化。因此，本题答案为ABCD。'

下列哪种方法可以基于R语言实现？（）

AI参考:正确选项为：A:逐步向前和向后选择；B:LASSO回归；C:Boruta特征选择。这些方法都可以在R语言中实现。逐步向前和向后选择是用于特征选择的常用方法，可以通过逐步回归来实现。LASSO回归是一种用于特征选择的线性模型，通过添加L1正则化项来限制特征的系数大小，从而选择出重要的特征。Boruta算法是一种基于随机森林的特征选择方法，它能够自动选择出对分类结果有重要影响的特征。RFE递归消除是一种递归特征选择方法，通过逐步减少特征数量来选择最重要的特征。因此，以上选项都可以在R语言中实现。D选项中的RFE递归消除虽然也是特征选择方法之一，但并不是在R语言中实现的方法之一。因此，不正确。'

构建高质量结构化数据的过程中，需要将工作重点放在哪两点上。（）。

AI参考:正确选项为【D:数据集质量】。构建高质量结构化数据的过程中，数据集的质量是最为重要的工作点之一，需要关注数据的质量、准确性、一致性等方面，以确保所构建的数据结构化更加全面、准确和可信。而数据集类型、数据集大小等其他因素虽然也可能影响数据的质量，但并不是构建高质量结构化数据的关键工作点。因此，答案为D：数据集质量。'

影像组学的流程步骤有（）。

答案:图像获取_图像分割_图像特征提取与量化_数据分析

目前应用于医疗实践中的医疗机器人主要有（）。

AI参考:正确选项为：能够承担手术或医疗保健功能的机器人。医疗机器人是指能够在医疗领域辅助医生进行诊断、治疗、护理等工作的机器人。目前应用于医疗实践中的医疗机器人主要包括能够承担手术或医疗保健功能的机器人，例如手术机器人、康复机器人等。因此，本题答案为D选项。其他选项如检查和治疗用机器人、陪伴机器人等虽然也在医疗领域有所应用，但并不是目前主要应用于医疗实践中的医疗机器人。可穿戴型机器人虽然也在医疗领域有所应用，但主要是用于远程监测和康复训练，而不是直接进行手术或医疗保健工作。'

机器学习常见算法有（）。

答案:蚁群算法;支持向量机算法;神经网络算法;决策树算法AI参考:机器学习常见算法有（ BCD）。这些算法包括支持向量机（SVM）分类器、决策树、逻辑回归，以及聚类算法。随机森林也是一种机器学习算法，但它属于集成学习算法的范畴，因此不属于此列表中的选项。B：支持向量机（SVM）分类器是一种常见的分类算法。C：决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。D：逻辑回归是一种监督学习算法，通常用于二分类问题。E：聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据分组或分类。虽然聚类算法是一种常见的机器学习算法，但它不属于上述的四个具体算法之一。因此，正确选项为BCD。'

局部进展期宫颈癌治疗失败的主要原因有（）

AI参考:正确选项为：A:局部复发 B:远处转移。局部进展期宫颈癌治疗失败的主要原因是局部复发和远处转移。手术效果不佳通常不作为主要原因，因为手术是治疗局部进展期宫颈癌的主要方法之一，手术效果不佳可能是由于手术操作不当或患者自身因素所致。治疗副作用明显虽然可能影响患者的康复，但不是治疗失败的主要原因。因此，选项A和B是正确的。'

CNN的基本结构包括（）

答案:反向池化层

关于多元线性回归模型中，对误差项的基本假定有（）。

答案:误差项是服从正态分布的随机变量_误差项是一个期望值为0的随机变量_误差项之间是相互独立的

肺结节常规检测方法有。（）。

AI参考:正确选项为：B:结核菌素试验 C:结节病抗原（Kveim）试验 D:活体组织检查。这些方法都是用于检测肺结节的常规方法，其中结核菌素试验和结节病抗原（Kveim）试验是用于检测肺结节是否为结核病或结节病，而活体组织检查则是用于确定肺结节的性质和病因。血液检查通常用于评估全身状况和排除其他疾病，但不是肺结节常规检测方法。因此，选项B、C、D是正确的。'

人工神经元网络与深度学习的关系是（）。

答案:人工神经元网络是深度学习的前身深度学习是人工神经元网络的一个发展AI参考:正确选项是“深度学习是人工神经元网络的一个发展”。人工神经元网络和深度学习都是人工智能领域中的重要技术，人工神经元网络是深度学习的基础，深度学习是在人工神经元网络的基础上发展起来的，它通过更深的层次结构，更复杂的训练方法，更强大的学习能力，进一步提高了人工智能的应用范围和效果。因此，深度学习可以被视为人工神经元网络的一个发展。'

（）软件能够实现影像组学特征提取。

AI参考:正确选项为B：3D Slicer软件能够实现影像组学特征提取。3D Slicer是一款功能强大的医学影像处理软件，能够提供高质量的医学影像数据，并支持多种影像格式，具有强大的图像处理和分析功能，包括特征提取、图像分割、三维重建等。因此，B选项是正确答案。其他选项如LIFEx、ITK-SNAP和AK软件虽然也具有一定的医学影像处理功能，但它们可能不具备特征提取的功能，因此不是正确选项。'

基于影像数据的分类技术流程主要分为哪几步：（）。

答案:明确可视化目标;检查可视化结果，迭代修改，确认达成目标;选择正确的数据可视化方法—饼图、柱形图、散点图等;分析数据AI参考:基于影像数据的分类技术流程主要分为以下几步：B、C：根据影像的类别信息建立影像表示模型，并选择适当的分类器对未标记的影像数据集进行训练和学习，最后根据分类模型对未标记的影像数据集进行自动分类判别。A选项“根据分类模型对未标记的影像数据集进行自动分类判别”是最后一步，而并非流程中的第一步，因此选项B、C更符合流程的顺序。所以，基于影像数据的分类技术流程主要分为建立影像表示模型、对样本数据集进行训练和学习、以及根据分类模型对未标记的影像数据集进行自动分类判别这三步。'

CNN的基本结构包括（）。

答案:反向池化层

对svm描述错误的是？（）

AI参考:对SVM描述错误的是A:聚类。SVM是一种监督学习模型，主要用于二类分类问题，而不是聚类问题。它通过寻找一个超平面来最大化两个类别之间的边界，从而实现二类分类任务。同时，SVM也可以处理多类分类问题，但需要使用一些技巧，如支持向量分类器或一对多分类方法。因此，其他选项B、C和D（二类分类、感知机和神经网络）都是对SVM的正确描述。而选项A（聚类）与SVM无关。'

Alexnet网络的特点用哪些（）

答案:inception;resnetAI参考:Alexnet网络的特点包括：A. pre-train技术B. 使用ReLU函数作为激活函数C. 数据增强技术D. Dropout技术其中，Alexnet网络使用了预训练技术，即在大型数据集上进行预训练，以提高网络对特定任务的泛化能力。同时，Alexnet网络使用了ReLU函数作为激活函数，ReLU函数是一种常用的非线性激活函数，可以增强网络的非线性表达能力。此外，Alexnet网络还采用了数据增强技术，通过随机变换图像数据来生成新的训练样本，以提高模型的泛化能力。最后，Alexnet网络还采用了Dropout技术，即在训练过程中随机地丢弃一部分神经元，以防止过拟合的发生。因此，以上四个选项都是Alexnet网络的特点。'

于一元线性回归分析的说法正确的是（）。

答案:只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型;为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上;在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础;一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠

线性回归中，我们可以使用最小二乘法来求解系数，下列关于最小二乘法说法正确的是?（）。

答案:只适用于线性模型，不适合逻辑回归模型等其他模型_不需要选择学习率_当特征数量很多的时候，运算速度会很慢_不需要迭代训练

利用深度卷积神经网络提取出图片的内容和风格，然后进行替换，可以创造出名家艺术风格的画作（）

答案:正确答案:对

图像分割结果对鲁棒性的要求不高。（）

AI参考:选项B是正确答案。图像分割结果的鲁棒性对图像的质量、噪声等因素有较高的要求，需要图像分割算法具备一定的抗干扰能力，以确保分割结果的准确性。因此，判断题中的描述是不正确的。'

肺结节是肺癌早期影像表现，肺结节定义为:影像学表现直径≥3 cm 的局灶性、类圆形、密度增高的实性或亚实性肺部阴影。（）

AI参考:答案是B:错。肺结节并不一定是肺癌早期影像表现，它可以是许多其他疾病的表现，如良性肿瘤、感染、炎症等。肺结节的定义为影像学表现直径≥3厘米的局灶性、类圆形、密度增高的实性或亚实性肺部阴影，但是并不一定是早期表现。因此，这个表述是不准确的。'

工智能是由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、统计学、数学和哲学等多学科交叉融合进而发展起来的一门综合性前沿学科。（）

答案:对

联结主义的兴起也是人工智能发展第三阶段的标志。（）

AI参考:答案：A。联结主义是人工智能发展第三阶段的标志之一，这一阶段强调了人脑的模拟和建模，通过神经网络、深度学习等技术实现机器的学习和智能。因此，本题判断正确。'

基于深度学习技术的医学影像分割，是医学图像分析中最重要的基础。（）

AI参考:答案是B：错。医学图像分析中，医学影像分割只是其中的一个重要组成部分，还需要考虑其他因素，如病理学分析、诊断标准、临床实践等。因此，基于深度学习技术的医学影像分割并不是医学图像分析中最重要的基础。'

影像组学特征提取既可以使用编程语言实现，也可以通过特征提取软件实现。（）

AI参考:正确答案是B：对。影像组学特征提取可以通过编程语言实现，也可以通过特征提取软件实现，因此该说法是正确的。影像组学是一种基于医学影像数据的生物标志物发现方法，通过对医学影像数据中的特征进行提取和分析，可以发现与疾病相关的生物标志物。在实现影像组学特征提取的过程中，可以使用编程语言编写程序来实现自动化特征提取，也可以使用专门的特征提取软件来实现。因此，该题是正确的。'

影像组学中，图像分割方法可以分为手动分割、半自动分割和自动分割。（）

AI参考:答案是B：对。影像组学中，图像分割方法可以分为手动分割、半自动分割和自动分割。手动分割需要医生手动标记图像中的感兴趣区域，而半自动分割则介于手动和自动之间，需要医生进行一些手动干预，如选择标记区域等。自动分割则可以自动识别和标记图像中的感兴趣区域，通常需要使用机器学习或深度学习等技术。因此，该题是正确的。'

深度学习与机器学习没有关系（）

AI参考:答案是B：错。深度学习和机器学习是两个密切相关的领域，它们都涉及到使用算法和模型来处理和分析数据。深度学习是一种机器学习技术，它使用神经网络模型来处理高级抽象和复杂的任务。因此，深度学习和机器学习是有关系的。'

尽早实现肿瘤的良恶性分类对于优化基础治疗方案和避免过度治疗具有非常重要的意义。（）

AI参考:正确答案是A：对。尽早实现肿瘤的良恶性分类对于优化基础治疗方案和避免过度治疗具有非常重要的意义。尽早确定肿瘤的良恶性，可以避免不必要的恐慌和过度治疗，同时也可以为患者提供更加精准和个性化的治疗方案，提高治疗效果和生活质量。因此，尽早实现肿瘤的良恶性分类对于优化基础治疗方案和避免过度治疗具有非常重要的意义。'

影像信息中包含影像数据对象的空间关系信息。（）

AI参考:正确答案为B：对。影像信息中包含影像数据对象的空间关系信息，这是影像信息的基本属性之一。在影像处理、分析、理解等过程中，空间关系信息是非常重要的，可以帮助人们更好地理解和利用影像数据。因此，这个判断题是正确的。'

用最小二乘法估计线性回归方程，对数据没有要求（）

答案:错

相较于国际人工智能的发展历程，中国人工智能研究的起步较晚（）

AI参考:相较于国际人工智能的发展历程，中国人工智能研究的起步较晚，因此选项B“错”是正确的。虽然中国在人工智能领域的研究和发展取得了一定的进展，但与国际先进水平相比，中国的人工智能研究起步相对较晚。'

对于一元线性回归模型，如果自变量是显著的，那么自变量所对应的系数应该显著的不为0。（）

答案:正确

中国作为大数据与人工智能技术研发的新兴大国, 需要承担起大国责任。（）

AI参考:正确答案是B：对。中国作为大数据与人工智能技术研发的新兴大国，需要承担起大国责任。中国在人工智能领域拥有雄厚的技术实力和人才储备，并且已经成为全球人工智能领域的重要参与者之一。同时，中国也积极推动人工智能技术的研发和应用，加强与其他国家的合作，共同推动全球人工智能技术的发展。因此，中国需要承担起大国责任，为全球人工智能技术的发展做出贡献。'

图像数据融合主要有以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。（）

AI参考:答案是B：错。图像数据融合有多种方法，不仅仅包括以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。此外，这两种方法也不是图像数据融合的唯一方法。因此，这个判断题是不准确的。'

MRI具有多方位及多参数成像方式和高软组织分辨率及无辐射等优势，已成为癌症术前分期的重要方法。（）

AI参考:正确答案是B：错。MRI是一种强大的影像学检查技术，可以多方位、多参数成像，对软组织的分辨率高，而且无辐射损伤，对很多疾病都有诊断价值。但是MRI对于肿瘤的术前分期并不能取代病理活检，因为它是一种影像学检查，无法取代手术病理诊断。因此，MRI并不是癌症术前分期的重要方法。以上仅是解释，最终结果还需根据实际情况和权威医疗机构的标准来确认。'

支持向量机仅能解决二分类问题。（）

答案:错

深度学习算法中,人可以掌控机器”思考”,的具体过程,但数据来源和质量的不可控可能导致人工智能被教坏（）

答案:答案:错误解析:1.机器人帮助人类就是使高智能的机器人拥有很高的素质,让他们知道自己被制造出来的意义并且无条件的对人类进行无私的帮助.但是这种未来的发生是不大可能的,机器的思考模式应该是和电脑是类似的,那么它们大概会得出人类的存在应该予以清除的结论.2.机器人与人类共同发展就是把他们平等的看待,并且以公民的身份来对待.这有点类比于黑人运动,就是以政治的手段在人类的世界中求得发展.人不可以掌控机器的思考过程,人有意识,而机器人没有意识,所以机器人可以深度学习算法

医学影像学(Medical Imaging)，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学。（）

答案:医学成像;医学影像AI参考:正确答案是A：对。医学影像学是一门研究借助X射线、电磁场、超声波等介质与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的学科。它是一门重要的医学诊断辅助手段。因此，这个判断题是正确的。'

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