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[单选题]

通过机器学习,根据图像的语义,从像素的角度分割出图片中的不同对象,可以基于以下哪种技术()。

A.基于区域的卷积神经网络

B.全卷积神经网络

C.循环神经网络

D.LSTM

答案
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更多“通过机器学习,根据图像的语义,从像素的角度分割出图片中的不同对象,可以基于以下哪种技术()。”相关的问题

第1题

以下处理能获得像素级标注的是()。

A.图像分类

B.物体检测

C.图像去噪

D.语义分割

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第2题

机器学习中,“降维”是指通过保留一些比较重要的特征,去除一些冗余的特征,从而减少数据特征的维度。如:当我们需要处理大量文章的主题分析时,可以通过__算法,结合潜在语义分析(LSA),对文章中的词汇进行聚类(如“万科”和“地产”聚类的关联度要大于“万科”和“王者荣耀”)。之后,按照聚类出现的效果,可以提取文档集合中的近义词,这样当用户检索文档的时候,是用语义级别(近义词集合)去检索了,而不是之前的词的级别,即实现了降维()
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第3题

基于语音、语义和图像等AI技术,实现人机交互的虚拟人,提供全新智能对客服务是()能力。

A.数字人能力

B.媒体技术能力

C.知识图谱能力

D.机器人多轮对话能力

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第4题

在用户投诉语音转写和语义分析模型中,语义分析是基于关键词抽取、机器学习等手段实现转写文本的自动分类。()
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第5题

机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为,是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法,但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型,导致其出现严重故障。近日,“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路,帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练,譬如,在图片识别领域,该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真,激发出机器学习模型的抗干扰能力,并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明:()

A.干扰机器识别图像的新方法

B.新算法助机器学习抵抗干扰

C.机器学习是人工智能的核心

D.机器学习大数据训练的方法

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第6题

以下关于camera组件说法错误的是()。

A.可以通过camera完成扫码识别

B.同一页面可以插入多个camera组件

C.onCameraFrame接口根据frame-size返回不同尺寸的原始帧数据,与Camera组件展示的图像不同,其实际像素值由系统决定

D.camera的调用需要使用wx.createCameraContext

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第7题

“数字人”管户,是指以大数据为基础,深度运用机器学习、人工智能、图像语音识别等AI技术,构建自动识别客户及其需求的智能模型(即“数字人”),通过线上线下远程渠道,直接触达客户并提供服务。()此题为判断题(对,错)。
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第8题

以下对机器学习的说法,正确的是?()

A.机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能

B.机器学习根据学习模式,可以分为监督学习,无监督学习,强化学习

C.传统的机器学习,需要人工指定特征,需要人工定义规则

D.机器学习主要是从样本中训练函数,从数据中学习规则,规律

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第9题

题目下列有关机器学习说法是否正确()
A.机器学习表示的是通过算法从数据集中学习到数据集自身所具有的某种规律或知识,并能够将所学习到的规律或知识应用到新的数据集中;其中关键的是在于学习,这表明它是具有学习能力的,而机器则表明的是它是自主学习的B.A正确C.B错误D.解析
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第10题

锐化滤镜通过增强相邻像素间的()来聚焦模糊的图像,使图像变得清晰。

A.亮度

B.色彩

C.对比度

D.以上均对

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第11题

机器学习可以对没有出现过的(训练数据学习时)图像数据进行预测()
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