在纵向定距离跟驰场景中,神经网络Q学习算法的函数逼近器类型为()。
A.前馈神经网络
B.径向基神经网络
C.深度神经网络
D.卷积神经网络
A.前馈神经网络
B.径向基神经网络
C.深度神经网络
D.卷积神经网络
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.同一房间,同一小区,同一单位,发病前3天,跟这些病人相处的都是密切接触者
B.同一空间,同一单位,同一建筑,发病前4天,跟这些病人相处的都是密切接触者
C.发病病例在密闭的空气不流通的环境中,接触的距离小于一米
D.与病例共同居住、学习、工作的人员
A.神经网络和回归分析不同,没有任何假设的概率分布,是模式识别和误差最小化的过程,在每一次经验中提取和学习信息
B.神经网络具模糊推论能力,允许输出入变量具模糊性,归纳学习较难具备此能力
C.神经网络是有监督学习,神经网络学习就是不断调整权重的过程
D.神经网络可应用的领域相当广泛,模型建构能力强
E.神经网络可以建构非线性的模型,模型的准确度高
A.卷积矩阵(卷积核)
B.网络层数
C.目标函数
D.输入端和输出端的维数
A.解决方案增强,把AI思维和技术引入现有产品和服务,实现更大价值、更强竞争力。应用AI优化内部管理,对准海量作业场景,大幅度提升内部运营效率和质量
B.打造全栈方案:打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案,提供充裕的、经济的算力资源,简单易用、高效率、全流程的AI平台
C.投资开放生态和人才培养:面向全球,持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作,打造人工智能开放生态,培养人工智能人才
D.投资基础研究,在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求)、能耗高效(更低的算力和能耗),安全可信、自动自治的机器学习基础能力