A Neural Network Model of Concept-influenced Segmentation

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国开作业人工智能专题-专题二-测验57参考(含答案)剖析

可编辑修改精选全文完整版题目：语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。

选项A：对选项B：错答案：错题目：人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。

这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。

选项A：对选项B：错答案：错题目：谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

选项A：对选项B：错答案：错题目：深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。

选项A：对选项B：错答案：对题目：贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

选项A：对选项B：错答案：错题目：状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。

特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。

选项A：对选项B：错答案：对题目：分层规划中包含基本动作和高层动作。

选项A：对选项B：错答案：对题目：启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

选项A：对选项B：错答案：错题目：P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

选项A：对选项B：错答案：错题目：现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

选项A：对选项B：错答案：错题目：当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。

（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。

选项A：隐含层选项B：应用层选项C：输入层选项D：输出层答案：输入层题目：机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。

选项A：机器学习选项B：无监督学习选项C：监督学习答案：无监督学习题目：算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。

2023年深度学习师真题

2023年深度学习师真题
（正文部分，根据深度学习题目的要求来写）
在过去的几年里，深度学习技术已经成为人工智能领域的关键推动力量。

作为一名深度学习师，你将承担重要的责任和角色，需要具备扎实的理论基础和实践经验。

以下是2023年深度学习师真题，请认真阅读并回答相应的问题。

第一部分：理论基础
1. 解释深度学习的基本概念，以及与传统机器学习的区别。

2. 说明深度学习中常用的优化算法和损失函数，并讨论它们的适用场景。

3. 对于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），分别阐述它们的原理和应用领域。

第二部分：实践应用
1. 以图像分类为例，描述卷积神经网络的设计和训练过程。

2. 在自然语言处理任务中，如何利用循环神经网络进行文本生成和情感分析？
3. 介绍深度强化学习的基本概念和算法，并说明其在智能游戏中的应用。

第三部分：前沿研究和发展趋势
1. 评述深度学习在计算机视觉领域的最新研究进展，例如目标检测、图像分割等。

2. 讨论深度学习在自然语言处理和语音识别领域的挑战和发展方向。

3. 分析深度学习在医疗诊断、智能交通等领域的潜在应用和社会影响。

以上是2023年深度学习师真题的部分内容，希望你能在备考之前
认真研究和准备，充分掌握深度学习的理论知识和实践经验。

祝你成
功取得优异的成绩，成为一名优秀的深度学习师！
（文章结束，无需再重复标题或其他内容）。

人工智能训练师题库

人工智能训练师题库构建人工智能训练师题库需要考虑涵盖广泛的主题，以确保培训的全面性。

以下是一些可能包含在人工智能训练师题库中的题目示例，这些题目涵盖了不同层次和方面的知识：基础概念与理论：1.解释人工智能的定义和基本原理。

2.描述机器学习和深度学习之间的区别。

3.什么是神经网络，它在人工智能中的作用是什么？4.解释监督学习和无监督学习的概念。

机器学习算法：5.介绍线性回归的原理和应用。

6.解释决策树算法的工作原理。

7.什么是支持向量机（SVM）？它在分类问题中的应用是什么？8.描述深度学习中的常见神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

自然语言处理与计算机视觉：9.解释自然语言处理的基本原理，并提供一些应用示例。

10.描述图像分类和目标检测在计算机视觉中的应用。

11.什么是语音识别，它在人工智能中的重要性是什么？数据处理与特征工程：12.解释数据清理和预处理的步骤。

13.描述特征工程的目的和方法。

14.什么是数据标注，为什么在机器学习中它很重要？模型评估和优化：15.介绍常见的模型评估指标，如准确率、精确度、召回率等。

16.解释过拟合和欠拟合的概念，以及如何应对这些问题。

17.描述超参数调优的过程。

伦理和法规：18.讨论人工智能中的伦理挑战，如隐私、公平性和透明度。

19.解释数据隐私和保护的重要性。

20.介绍相关的人工智能法规和政策。

实际应用与案例分析：21.提供一个实际的人工智能应用案例，并讨论其成功因素和挑战。

22.解释人工智能在医疗、金融、制造业等行业中的应用。

这些题目示例覆盖了人工智能培训的多个方面，但具体的题库内容应根据培训的深度和目标进行调整。

在设计题库时，应确保考题既有挑战性又能够评估学员对人工智能概念和实际应用的理解。

《人工神经网络算法》课件

添加标题
计算网络输出
添加标题
反向传播误差
添加标题
重复以上步骤直到达到预设的停止条件，如损失函数值小于某个阈值或达到预设的
迭代次数。
添加标题
添加标题
输入训练数据
添加标题
计算损失函数
添加标题
更新网络权重和偏置
常见的人工神经网络算法
前馈神经网络算法
概念：一种多层感知器模型，输入层、隐藏层和输出层之间没有反馈连接
特点：易于训练，适合处理线性和非线性问题
应用：图像识别、语音识别、自然语言处理等领域
结构：输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个
训练方法：反向传播算法，通过调整权重和偏置来最小化损失函数
优缺点：优点是易于实现，缺点是难以处理时间序列数据
循环神经网络算法
特点：能够处理序列数据，如语音、文本等
理复杂问题
深度学习技术将更加安全，能够更好地保护用户隐私和
数据安全
人工神经网络算法与其他算法的结合应用
人工神经网络算法与深度学习的结合：提高模型的准确性和泛化能力人工神经网络算法与强化学习的结合：解决复杂决策问题，提高模型的适应性和学习能力人工神经网络算法与自然语言处理的结合：提高文本理解和生成能力，实现人机交互人工神经网络算法与图像处理的结合：提高图像识别和生成能力，实现图像理解和生成
1986年， Rumelha rt等人提出反向传播算法，解决了多层神经网络的训练问题
1998年， LeCun等人提出卷积神经网络，开启了深度学习的新时代
2012年， Hinton等人提出深度信念网络，进一步推动了深度学习的发展
2015年， Google 的 AlphaGo 战胜人类围棋冠军，标志着人工智能的突破性进展

神经科学中的神经元建模

神经科学中的神经元建模神经科学是研究神经系统的结构和功能的学科，而神经元则是神经系统的基本单位。

神经元的建模是神经科学中非常重要的一个方面，可以增加我们对神经元的理解，从而推动神经科学的发展。

本文将从以下三个方面介绍神经元建模的现状和发展趋势。

一、神经元建模的分类神经元建模主要有三种分类方法：基于数学模型的建模、基于生理解释的建模和基于仿生学的建模。

基于数学模型的神经元建模是将神经元抽象成数学方程的形式来描述，通常使用的模型有莫尔斯电路模型、Hodgkin-Huxley模型、FitzHugh-Nagumo模型等。

这种建模方法适用于对神经元活动的大致规律进行推导和验证。

基于生理解释的神经元建模是将神经元的活动过程通过生理学的角度进行解释，这种方法建立的模型更接近于真实的神经元。

通常使用的模型有Reynolds-Herz模型、Integrator Fire模型等。

这种建模方法适用于对神经元活动进行微观分析。

基于仿生学的神经元建模是通过仿生学的方法来模拟神经元的结构和功能。

例如，利用计算机程序来模拟脑神经元的连接，构建仿生神经网络，这种建模方法适用于深入研究神经元网络的实现原理。

二、神经元建模的发展趋势随着计算机技术的不断发展，神经元建模也在不断地发展和完善。

未来神经元建模的发展趋势有以下几个方面：1. 神经元建模将更加精细化。

随着科学家对神经元及其网络的认知不断增强，神经元建模中描述神经元的数学模型将更加复杂、更加准确。

2. 神经元建模将变得更加个性化。

每个人的神经元网络是不同的，通过模拟个体化的神经元网络，在医学诊断和治疗中能够更加精准地进行预测和干预。

3. 神经元建模和人工智能将更加紧密。

神经元建模是神经科学和计算机技术相结合的产物，人工智能可以提高神经元建模的效率和准确性，这两者将更加紧密结合。

4. 神经元建模在神经工程领域的应用将更加广泛。

神经元建模可以应用于神经工程领域，如人机交互、脑机接口、人工感觉器官等方面。

遗传算法在模拟电路故障诊断中的应用---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴

为提高故障诊断的速度，本文提出了将灵敏度分析与遗传算法结合应用于模拟电路软故障诊断。讨论了基于模拟电路的灵敏度分析估算元件参数偏移量求解故障元件的诊断方法。将测试节点电压增量与元件参数变化量所构成诊断方程转化为以其为硬约束条件下求自变量最小值的线性规划问题。然后引入罚函数将其转化为无约束条件下的极值求解问题，最后利用遗传算法寻求最优解。本文讨论了控制参数对遗传算法性能的影响，提出了改进的自适应遗传算法，实验结果表明该方法对容差模拟电路的软故障诊断具有较好的诊断效率。关键词：模拟电路，SLPS，模拟电路故障诊断，遗传算法，灵敏度分析
In order to improve the speed of fault diagnosis, the application in soft fault diagnosis of analog circuits based on sensitivity analysis combined with the genetic algorithm is presented in this paper. We have discussed the sensitivity analysis of analog circuits. Estimate the offset of the component parameters to diagnose the fault of the analog circuits. We convert the diagnosis equation, which is constituted by the incremental test node voltage and the component parameters variation, into the linear programming problem about finding the smallest independent variable based on the hard constraints of the fault diagnosis equation. And the linear programming problem with constraints is converted to the extreme solution without constraints by the penalty function. The genetic algorithm is used to solve the optimal solution. Then, the influence of the control parameters of genetic algorithm is discussed with examples. A new Self-adaptive Genetic Algorithms was proposed and the experiments show that the method has a good efficiency on the soft fault diagnosis of tolerance analog circuits and has a higher speed.

大语言模型_infra_计算机视觉_应用实例

大语言模型infra 计算机视觉应用实例1. 引言1.1 概述大语言模型是指在自然语言处理和人工智能领域中使用的一种基于深度学习技术的语言模型。

近年来，随着计算机技术的快速发展和深度学习方法的广泛应用，大语言模型逐渐成为了研究热点和关注焦点。

它可以通过对海量文本数据进行训练，从而具备了强大的语义理解和生成能力。

同时，计算机视觉是人工智能领域中另一个重要的分支领域。

其主要关注如何使计算机更好地理解并处理图像和视频信息。

然而，在传统计算机视觉技术中，对图片或者视频的标注、分析、识别等任务都需要依靠人工手动实现，效率较低且容易出错。

因此，在本文中我们将讨论如何结合大语言模型与计算机视觉技术，以进一步推进计算机视觉领域的发展。

通过引入大语言模型技术，我们可以提高机器对图像和视频内容的理解和分析能力，并实现更加准确、高效的目标检测、图像生成与增强以及视频内容分析等应用。

1.2 文章结构本文将分为五个部分，每个部分涵盖了特定的内容。

首先，在引言部分，我们将概述大语言模型与计算机视觉的研究背景和意义。

接着，在第二部分中，我们将详细介绍大语言模型的概念、发展历程以及在计算机视觉中的应用意义。

第三部分将对计算机视觉的基础知识进行简要介绍，包括图像处理与分析技术、特征提取与表示方法以及目标检测和识别算法概述。

在第四部分，我们将深入探讨大语言模型在计算机视觉领域中的具体应用实例。

这些实例包括图像生成与增强技术案例、视频内容理解与分析案例以及基于大语言模型的目标检测和跟踪技术实践。

最后，在结论与展望部分，我们将总结本文所述内容，并评价相关研究成果的意义。

同时，我们也会对该领域面临的挑战和未来发展趋势进行一定展望，并给出本文结束语。

1.3 目的通过本文的撰写，旨在提供一个全面且清晰的概述，以说明大语言模型在计算机视觉中的重要意义和广泛应用。

同时，我们也希望通过分析具体的应用实例，展示大语言模型对于图像处理、视频内容理解以及目标检测等领域所带来的巨大潜力和优势。

NEURALNETWORKS培训课件.ppt

components are independent of each other.
Introduction
Biological neural networks are much more complicated in their elementary structures than the mathematical models we use for ANNs.
techniques A neural network is a processing device, either an algorithm, or actual hardware, whose
design was motivated by the design and functioning of human brains and components thereof. Most neural networks have some sort of "training" rule whereby the weights of connections
The Brain
The Brain as an Information Processing System The human brain contains about 10 billion nerve cells, or neurons. On average, each neuron is connected to other neurons through about 10 000 synapses. (The actual figures vary greatly, depending on the local neuroanatomy.)
Neural networks are a powerful technique to solve many real world problems. They have the ability to learn from experience in order to improve their performance and to adapt themselves to changes in the environment. In addition to that they are able to deal with incomplete information or noisy data and can be very effective especially in situations where it is not possible to define the rules or steps that lead to the solution of a problem.

人工智能英语介绍ppt课件

• Unsupervised Learning: Unsupervised learning algorithms are used to discover patterns or structures in unlabeled data Common unsupervised learning techniques include clustering, dimensionality reduction, and association rule learning
The field of AI has continued to grow quickly, with advantages in deep learning and other machine learning techniques leading to significant breakthroughs in areas such as image recognition, speech recognition, and natural language processing AI systems are now capable of performing complex tasks that were once thought to be the exclusive domain of humans
• Supervised Learning: Supervised learning algorithms are trained using labeled examples, such as input output pairs, and the goal is to generalize to new, unseen data Common supervised learning algorithms include linear regression, logistic regression, decision trees, and support vector machines

模拟ai英文面试题目及答案

模拟ai英文面试题目及答案模拟AI英文面试题目及答案1. 题目: What is the difference between a neural network anda deep learning model?答案: A neural network is a set of algorithms modeled loosely after the human brain that are designed to recognize patterns. A deep learning model is a neural network with multiple layers, allowing it to learn more complex patterns and features from data.2. 题目: Explain the concept of 'overfitting' in machine learning.答案: Overfitting occurs when a machine learning model learns the training data too well, including its noise and outliers, resulting in poor generalization to new, unseen data.3. 题目: What is the role of a 'bias' in an AI model?答案: Bias in an AI model refers to the systematic errors introduced by the model during the learning process. It can be due to the choice of model, the training data, or the algorithm's assumptions, and it can lead to unfair or inaccurate predictions.4. 题目: Describe the importance of data preprocessing in AI.答案: Data preprocessing is crucial in AI as it involves cleaning, transforming, and reducing the data to a suitableformat for the model to learn effectively. Proper preprocessing can significantly improve the performance of AI models by ensuring that the input data is relevant, accurate, and free from noise.5. 题目: How does reinforcement learning differ from supervised learning?答案: Reinforcement learning is a type of machine learning where an agent learns to make decisions by performing actions in an environment to maximize a reward signal. It differs from supervised learning, where the model learns from labeled data to predict outcomes based on input features.6. 题目: What is the purpose of a 'convolutional neural network' (CNN)?答案: A convolutional neural network (CNN) is a type of deep learning model that is particularly effective for processing data with a grid-like topology, such as images. CNNs use convolutional layers to automatically and adaptively learn spatial hierarchies of features from input images.7. 题目: Explain the concept of 'feature extraction' in AI.答案: Feature extraction in AI is the process of identifying and extracting relevant pieces of information from the raw data. It is a crucial step in many machine learning algorithms, as it helps to reduce the dimensionality of the data and to focus on the most informative aspects that can be used to make predictions or classifications.8. 题目: What is the significance of 'gradient descent' in training AI models?答案: Gradient descent is an optimization algorithm used to minimize a function by iteratively moving in the direction of steepest descent as defined by the negative of the gradient. In the context of AI, it is used to minimize the loss function of a model, thus refining the model's parameters to improve its accuracy.9. 题目: How does 'transfer learning' work in AI?答案: Transfer learning is a technique where a pre-trained model is used as the starting point for learning a new task. It leverages the knowledge gained from one problem to improve performance on a different but related problem, reducing the need for large amounts of labeled data and computational resources.10. 题目: What is the role of 'regularization' in preventing overfitting?答案: Regularization is a technique used to prevent overfitting by adding a penalty term to the loss function, which discourages overly complex models. It helps to control the model's capacity, forcing it to generalize better to new data by not fitting too closely to the training data.。

人工智能导论测试题库及答案精选全文

精选全文完整版（可编辑修改）人工智能导论测试题库及答案1、在关联规则分析过程中，对原始数据集进行事务型数据处理的主要原因是。

A、提高数据处理速度B、节省存储空间C、方便算法计算D、形成商品交易矩阵答案：C2、计算机视觉可应用于下列哪些领域()。

A、安防及监控领域B、金融领域的人脸识别身份验证C、医疗领域的智能影像诊断D、机器人/无人车上作为视觉输入系统E、以上全是答案：E3、1943年，神经网络的开山之作《A logical calculus of ideas immanent in nervous activity》,由()和沃尔特.皮茨完成。

A、沃伦.麦卡洛克B、明斯基C、唐纳德.赫布D、罗素答案：A4、对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合?()。

A、多层感知器B、卷积神经网络C、循环神经网络D、感知器答案：C5、图像的空间离散化叫做：A、灰度化B、二值化C、采样D、量化答案：C6、()越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好。

A、分辨率B、像素数量C、量化等级D、存储的数据量答案：C7、一个完整的人脸识别系统主要包含人脸图像采集和检测、人脸图像特征提取和人脸识别四个部分。

A、人脸分类器B、人脸图像预处理C、人脸数据获取D、人脸模型训练答案：B8、下列不属于人工智能学派的是()。

A、符号主义B、连接主义C、行为主义D、机会主义答案：D9、关于正负样本的说法正确是。

A、样本数量多的那一类是正样本B、样本数量少的那一类是负样本C、正负样本没有明确的定义D、想要正确识别的那一类为正样本答案：D10、以下不属于完全信息博弈的游戏有()。

A、井字棋B、黑白棋C、围棋D、桥牌答案：D11、下列关于人工智能的说法中，哪一项是错误的。

A、人工智能是一门使机器做那些人需要通过智能来做的事情的学科B、人工智能主要研究知识的表示、知识的获取和知识的运用C、人工智能是研究机器如何像人一样合理思考、像人一样合理行动的学科D、人工智能是研究机器如何思维的一门学科答案：D12、认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。

大模型领域常见名词概念

大模型领域常见名词概念
大模型领域涉及众多常见名词和概念，我将从不同方面为你详
细解释。

1. 神经网络，神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构的
数学模型，用于机器学习和深度学习任务。

2. 深度学习，深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网
络对数据进行学习和建模，适用于图像识别、自然语言处理等领域。

3. 自然语言处理（NLP），自然语言处理是研究如何使计算机
能够理解、处理和生成人类语言的领域，常用于机器翻译、情感分
析等任务。

4. 强化学习，强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环
境的交互学习，以达成某个目标或最大化预期利益。

5. 生成对抗网络（GAN），生成对抗网络是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成，用于生成逼真的假样本，被广泛应用于图
像生成等领域。

6. 迁移学习，迁移学习是指将在一个领域学到的知识应用到另
一个相关领域的学习方法，常用于解决数据稀缺或标注困难的问题。

7. 模型压缩，模型压缩是指通过剪枝、量化等技术减小神经网
络模型的大小和计算量，以适应在资源受限的设备上部署。

8. 自监督学习，自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过利用数据本身的特性进行学习，常用于语音识别、图像生
成等任务。

以上是大模型领域中常见的一些名词和概念，它们在人工智能
和机器学习领域有着重要的应用和意义。

希望这些解释能够帮助你
更好地理解大模型领域的相关内容。

2024年《走进人工智能》知识考试题及答案

2024年《走进人工智能》知识考试题及答案一、单选题1.在一个神经网络中，下面（）方法可以用来处理过拟合。

A、DropoutB、分批归一化（BatchNormalization）C、正则化（Regularization）D、都可以参考答案：D2.以下几种模型方法属于判别式模型的有（）。

1)混合高斯模型2)条件随机场模型3)区分度训练4)隐马尔科夫模型A、2,3B、3,4C、1,4D、1,2参考答案：A3.神经网络模型因受人类大脑的启发而得名。

神经网络由许多神经元组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。

请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？A、每个神经元只有一个输入和一个输出B、每个神经元有多个输入和一个输出C、每个神经元有一个输入和多个输出D、每个神经元有多个输入和多个输出E、上述都正确参考答案：E4.生成对抗网络像是一个博弈系统，生成器生成伪造的样本，判别器判断是真是假，我们理想的结果是（）。

A、生成器产生的样本大致相同B、判别器高效的分辨生成器产生样本的真假C、判别器无法分辨生成器产生样本的真假D、生成器产生的样本不尽相同参考答案：C5.已知：1)大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。

2)每一个神经元都有输入、处理函数和输出。

3)神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。

4)为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型。

给定上述关于神经网络的描述，（）什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？A、加入更多层，使神经网络的深度增加B、有维度更高的数据C、当这是一个图形识别的问题时D、以上都不正确参考答案：A6.梯度下降算法的正确步骤是什么？1)计算预测值和真实值之间的误差2)重复迭代，直至得到网络权重的最佳值3)把输入传入网络，得到输出值4)用随机值初始化权重和偏差5)对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差A、1,2,3,4,5B、5,4,3,2,1C、3,2,1,5,4D、4,3,1,5,2参考答案：D7.如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（）。

大数据理论考试(习题卷12)

大数据理论考试(习题卷12)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共64题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]（）试图学得一个属性的线性组合来进行预测的函数。

A)决策树B)贝叶斯分类器C)神经网络D)线性模2.[单选题]随机试验所有可能出现的结果，称为（）A)基本事件B)样本C)全部事件D)样本空间3.[单选题]DWS实例中，下列哪项不是主备配置的：A)CMSB)GTMC)OMSD)coordinato4.[单选题]数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。

A)单个模型之间具有高相关性B)单个模型之间具有低相关性C)在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D)单个模型都是用的一个算法5.[单选题]下面算法属于局部处理的是（）。

A)灰度线性变换B)二值化C)傅里叶变换D)中值滤6.[单选题]中文同义词替换时，常用到Word2Vec，以下说法错误的是（）。

A)Word2Vec基于概率统计B)Word2Vec结果符合当前预料环境C)Word2Vec得到的都是语义上的同义词D)Word2Vec受限于训练语料的数量和质7.[单选题]一位母亲记录了儿子3～9岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归直线方程为y=7.19x+73.93，据此可以预测这个孩子10岁时的身高，则正确的叙述是（）。

A)身高一定是145.83cmB)身高一定超过146.00cmC)身高一定高于145.00cmD)身高在145.83cm左右8.[单选题]有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是（）。

A)数据仓库开发要从数据出发;B)数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;C)数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发;D)在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式9.[单选题]由于不同类别的关键词对排序的贡献不同，检索算法一般把查询关键词分为几类，以下哪一类不属于此关键词类型的是（）。

利用外部知识注入大模型的幻觉问题综述

一、前言在人工智能领域，大模型已经成为了当前最热门的话题之一。

这些模型通过大规模的训练数据和强大的计算能力，能够在语言理解、图像识别、自然语言处理等领域取得令人瞩目的成就。

然而，近年来，有研究表明，大模型存在一种被称为“幻觉问题”的现象，即在处理特定任务时，其表现似乎超出了其所获得的训练知识范围，甚至包括其本身所未曾接触过的外部知识。

本文将对这一问题进行综述，探讨其产生的原因、影响以及可能的解决方法。

二、幻觉问题的定义幻觉问题指的是大型模型在处理特定任务时，表现出对未曾经历过的外部知识具有异常的适应能力。

这种现象使得大型模型在某些情况下可以表现出超乎预期的性能，在某种程度上超越了它们所接受的训练。

具体而言，这种现象可能表现为模型在语言理解任务中对文学、历史、科学等领域的知识有意外的掌握，或者在图像识别任务中对于人类视觉系统所不具备的认知能力。

三、产生原因分析1. 训练数据的多样性大型模型通常通过大规模的训练数据进行训练，这些数据往往包含了各种领域、各种类型的信息。

在这些数据中可能存在某种程度上的外部知识，而模型在学习过程中可能无意识地吸收了这些知识，导致在处理特定任务时表现异常。

2. 模型结构的复杂性大型模型通常具有非常复杂的结构和参数设置，这些结构可能使得模型在学习过程中对外部知识具有某种程度上的记忆和适应能力。

一些研究也指出，大型模型具有自适应的学习能力，可以通过动态地调整其参数和结构来适应新的任务和知识。

3. 训练过程中的信息污染训练数据中可能存在一定程度上的噪音和错误信息，而大型模型可能会无意识地学习并利用这些错误信息来处理任务，从而产生类似幻觉问题的现象。

四、影响分析1. 对模型性能的影响幻觉问题可能导致大型模型在特定任务上表现出异常的性能，从而使得对模型性能的评估和预测变得困难和不确定。

2. 对应用场景的影响在一些实际应用场景中，例如自然语言处理、图像识别等领域，大型模型的幻觉问题可能使得模型的应用范围和效果变得不确定，甚至影响到实际应用的准确性和稳定性。

新技术让-AI幻觉-苏醒并给出正确答案

新技术让“AI幻觉”苏醒并面对现实注1：AI幻觉通常指的是人工智能模型在面对某些特定的输入时，可能会生成与事实不符的输出。

这种现象往往是由于AI模型的过度泛化和不够精确的训练所致。

注2：Iris.ai是一家成立于2015年的公司，致力于通过人工智能帮助企业研发部门或高校的研究人员来进行学术论文的筛选，从而成为他们的科研助手。

该公司的客户主要集中在生物科技、制造业（尤其是材料业）与工程领域企业的研发部门，以及部分高校。

针对不同的客户，公司会为其训练不同的Iris工具，在获得客户的数据库许可后，Iris能够学习该数据库中的论文，并在此基础上服务于特定客户。

聊天机器人chatgpt有一种令人担忧的倾向，即生成虚假信息，但将其呈现为准确信息。

这种现象被称为AI幻觉，有各种不利影响。

首先这个特点限制了人工智能的好处。

其次可能会对人们造成现实世界中的伤害。

随着生成人工智能进入主流，警钟越来越响。

初创公司Iris.ai总部位于奥斯陆（挪威首都）。

该公司成立于2015年，建立了一个用于理解科学文本的人工智能引擎。

该软件搜索大量的研究数据，然后对其进行分析、分类和总结。

Iris.ai公布了一个有希望的解决方案。

他们说，它可以将人工智能幻觉减少到一位数的百分比。

在使用AI的时候，AI产生幻觉并不能节省顾客的时间。

“问题的关键是如何返回与人类专家所说的相匹配的回答。

当前的大型语言模型（LLM）因吐出荒谬和虚假的信息而臭名昭著。

近几个月来，出现了无数此类产出的例子。

有时，这些不准确之处会损害声誉。

例如，在微软必应人工智能的发布演示中，该系统对Gap的盈利报告进行了错误百出的分析。

在其他时候，错误的输出可能更有害。

ChatGPT可以提出危险的医疗建议。

安全分析人士担心，聊天机器人的幻觉甚至可能将恶意代码包推向软件开发人员。

同时大型语言模型（LLM）的措辞非常好，很难将幻觉与事实有效的生成文本区分开来，人工智能幻觉也阻碍了人工智能在研究中的价值。

基于深度卷积网络的运动想象脑电信号分类方法

基于深度卷积网络的运动想象脑电信号分类方法ClassificaPi os MePhod of MoPor Imagery EEG Sig sals Based os Deep Cos v oluPi onal NePwork 赵龙辉李力陈奕辉林诗柔（广东工业大学自动化学院，广东广州510006）摘要：为了提高多分类运动想象脑电信号的解码精度,以此促进脑机接口系统在生产生活中的应用。

采用基于深度卷积网络的LaNat和AlaxNat模型分析四分类运动想象脑电特性。

将脑电信号通过预处理、数据归一化和数据增强，然后分别输入两个模型中进行分类遥通过与现有不同的特征提取和分类方法对比,实验结果表明,在多分类运动想象脑电解码研究领域中，深度卷积网络模型取得的分类效果较好。

关键词:脑机接口；运动想象；深度卷积网络;脑电分类Abstract:In order to occurately extract pnd classify the EEG features of motor imagination,so os to promote th^application of the brain-computer interface system in production and life.The LeNet pnd AlexNet models based on deep convolutional networks sre used to onalyze the four-category motor imagery EEG characteristics in this paper.The EEG signals sre preprocessed,data normalized and data enhanced,and then input into two models for classification.By comparing with the existing different feature extraction and classification methods,the experimental results show that the deep convolutional network model lchieves better classification results in the field of multi-class motor imaging EEG decoding research.Keywords:brain-computer interface,motor imagination,deep convolutional network,EEG classification脑-(计算机)机接口(Brain-computar Intarfaca,BCI)可以简单定义为提供大脑控制外部设备以实现通信或控制的一个系统[1]O BCI有显著的潜力可以帮人们替代或恢复由疾病或伤害而受损的功能。