题目内容
（请给出正确答案）
A.RCNN生成大约2k个候选框
B.RCNN把所有侯选框缩放成固定大小
C.RCNN结合NMS(非极大值抑制)获得区域边框(BBox)
D.RCNN采用SVM对候选框进行位置预测
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A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型
B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算
C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算
D.边缘计算就是一种人工智能
A.C语言的源程序描述了功能的实现方法，计算机可以直接运行
B.目标文件已经是二进制代码，计算机可以辨识并直接运行
C.执行文件是二进制代码，计算机可以辨识并直接运行
D.源程序文件中即使有语法错误，也可以编译生成目标文件
A.操作系统是软件和硬件的接口
B.操作系统是源程序和目标程序的接口
C.操作系统是外设和主机之间的接口
D.操作系统的作用是控制和管理系统资源的使用
A.设计目标是在无噪声情况下，完全消除符号间干扰
B.设计目标是最小化误比特率
C.是无线通信系统中最为常见均衡器
D.即使采用有限长度的均衡器，也可以消除所有符号间干扰
问题描述:试设计一个素数测试的偏真蒙特卡罗算法,对于测试的整数n,所述算法是
一个关于logn的多项式时间算法.结合教材中素数测试的偏假蒙特卡罗算法,设计一个素数测试的拉斯维加斯算法.
算法设计:设计一个拉斯维加斯算法,对于给定的正整数,判定其是否为素数.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有1个正整数p.
结果输出:将计算结果输出到文件output.txt.若正整数p是素数,则输出“YES",否则输出“NO".
A.把目标检测转化为一个回归问题，无需候选区域生成环节，因此速度得到了提升
B.由于候选区域只能从SXS个有限的网格选择，因此YOLOv1算法的准确性不如FasterR-CNN
C.因为一个网格对应的边框B通常取2，所以YOLOv1对于有重叠的物体或者是中心落在一个网格的小物体往往只能识别其中的一个
D.候选区域生成、分类和回归等阶段使用一个VGG16网络统一为端对端的目标检测过程
