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人工智能应用方向题库（附参考答案）
一、单选题（共48题，每题1分，共48分）
1.人工智能平台架构及技术要求第1部分总体架构与技术要求编制的主要目的是指导公司人工智能平台（），明确人工智能平台总体架构与技术要求。
A、设计
B、建设
C、运行
D、规划
正确答案：B
答案解析：编制该部分内容的主要目的是为了指导公司人工智能平台的建设工作，从总体架构和技术要求等方面给予规范和引导，以确保平台建设的科学性、合理性和规范性，从而明确人工智能平台总体架构与技术要求。
2.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？
A、关联规则发现
B、分类
C、聚类
D、自然语言处理
正确答案：A
答案解析：关联规则发现是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关关系。在本题中，发现买啤酒的人很大概率会购买尿布，这体现了啤酒和尿布这两个商品之间的关联关系，属于关联规则发现的范畴。聚类是将数据对象分组为不同的类或簇；分类是预测数据对象的类别标签；自然语言处理主要处理人类语言相关的任务，均不符合本题描述。
3.计算机中存储的图像是（）
A、彩色图像
B、黑白图像
C、模拟图像
D、数字图像
正确答案：D
答案解析：计算机中存储的图像是数字图像。数字图像是将图像分解成离散的像素点，并对每个像素点的信息进行数字化表示和存储。模拟图像则是以连续的物理量来表示图像信息，计算机无法直接存储和处理模拟图像。黑白图像和彩色图像只是数字图像的不同类型，计算机存储的图像可以是黑白的也可以是彩色的，但本质上都是数字图像。
4.在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策，这种处理模式适合用()来训练出合理的策略。
A、监督学习
B、非监督学习
C、强化学习
D、弱化学习
正确答案：C
答案解析：强化学习是智能体（agent）与环境（environment）进行交互，通过不断试错来学习最优策略的方法。在自动驾驶中，AI可以看作智能体，路面信息是环境反馈，通过强化学习，AI不断根据路面信息调整开车决策，以获得最佳驾驶策略。监督学习是有标记数据进行训练，自动驾驶中没有大量标记好的决策与路面信息对应的数据；非监督学习主要用于数据聚类等，不适合此场景；弱化学习不是常用的机器学习概念。
5.下列选项中，属于图像识别技术应用的是（）
A、人脸识别支付
B、编写word文档
C、制作多媒体
D、制作ppt
正确答案：A
答案解析：图像识别技术是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。人脸识别支付利用了图像识别技术来识别用户的面部特征，从而实现支付功能。编写word文档、制作多媒体、制作ppt都不属于图像识别技术的应用范畴。
6.用Tensorflow处理图像识别任务时，若输入数据的形状为[64,224,224,3]，下面说法正确的是（）
A、每一张图片都是二值图片
B、每一张图片都是三通道图片
C、模型一次处理224张图片（batchsize为224）
D、以上选项均不正确
正确答案：B
答案解析：在给定的输入数据形状[64,224,224,3]中，64表示batchsize，即一次处理的图片数量；224×224是图片的分辨率；最后的3表示通道数，说明每一张图片都是三通道图片。所以选项B正确。选项A中说每一张图片都是二值图片，因为通道数是3不是1，所以A错误；选项C中模型一次处理的图片数量是batchsize即64张，而不是224张，所以C错误。
7.协同过滤和基于内容的模型是两种流行的推荐引擎，在建立这样的算法中自然语言处理技术扮演什么角色？
A、从文本中提取特征
B、测量特征相似度
C、为学习模型的向量空间编程特征
D、以上都是
正确答案：D
答案解析：在基于内容的推荐算法中，自然语言处理技术用于从文本中提取特征（选项A），例如提取物品或用户的描述信息等特征；测量特征相似度（选项B），通过比较特征来判断物品或用户之间的相似性；为学习模型的向量空间编程特征（选项C），将提取的特征映射到向量空间等，所以以上都是自然语言处理技术在建立基于内容的推荐算法中所扮演的角色。同样在协同过滤中，自然语言处理技术也可用于处理文本数据来辅助构建用户或物品的特征等，也会涉及这些方面的应用。
8.作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，
A、人才
B、数据
C、信息
D、互联网
正确答案：B
答案解析：人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素是数据、算法和算力。数据作为其中之一，是驱动人工智能发展的重要基础，海量的数据为模型训练提供了支撑，使其能够学习到各种模式和规律，从而实现各种智能任务。而互联网是信息传播的载体，信息是数据所承载的内容，人才是推动人工智能发展的关键力量，但都不属于这三大基础要素之