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某文本分类器在测试集上的精确率为75%，召回率为50%。若用精确率与召回率的调和平均作为综合指标，该指标为多少？ A. 55% B. 60% C. 62.5% D. 75%
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某仓储无人机在模拟环境中反复选择行驶动作，并根据最终是否成功送达获得延迟回报，训练数据中没有标注的正确动作。这种学习属于哪一类范式？ A. 监督学习 B. 无监督学习 C. 强化学习 D. 三者均不属于
某搜索问题中，状态 S、U、V、G 到目标 G 的真实最小剩余代价依次为 8、5、3、0。现需从下列候选启发函数中选出一个可采纳的函数，即对每个状态的估计均不超过其真实最小剩余代价，且目标状态估计为 0。哪一个符合要求？ A. h(S)=7，h(U)=6，h(V)=2，h(G)=0 B. h(S)=6，h(U)=4，h(V)=2，h(G)=0 C. h(S)=8，h(U)=5，h(V)=3，h(G)=1 D. h(S)=5，h(U)=4，h(V)=4，h(G)=0
对关键字序列 (12, 5, 9, 16, 3, 8, 15, 1, 11, 7) 执行两趟希尔排序（升序）：第一趟增量为 5，第二趟增量为 3，各子序列内部均采用直接插入排序。两趟排序全部完成后，所得序列中第 5 个位置上的关键字为 ____。
某模型在训练集上的表现良好，但在独立测试集上的表现明显较差，这表明模型对未见数据的____较弱。
在同一状态空间中分别运行宽度优先搜索与采用启发函数 h 的 A 星搜索，从扩展顺序、时间效率与解的最优性三个维度比较，下列说法正确的是： A. 只要使用了启发函数，A 星搜索扩展的节点数必然少于宽度优先搜索 B. 若启发函数 h 设计低劣，A 星搜索的时间效率可能反而劣于宽度优先搜索 C. 宽度优先搜索在任何有解问题中都能保证找到最优解 D. 两类策略的节点扩展顺序完全相同
某知识图谱采用“实体—关系—实体”结构，关系方向按句中主语指向宾语。资料记载：“澄湾研究所由林岚创立。”图谱另使用连续向量表示实体。将该句记录为三元组，并判断该记录属于离散事实还是连续向量表示：____。
设命题 p 为真、q 为假，复合命题 ¬p∨(p∧q) 的真值是（ ）。 A. 真 B. 假 C. 与 q 的真值相同 D. 与 p 的真值相同
下列关于人工智能三大学派的表述，正确的是： A. 符号主义主张通过物理符号系统假设模拟智能，代表技术包括逻辑推理与专家系统 B. 连接主义主张智能源于刺激—反应联结，代表技术为强化学习 C. 行为主义主张以人工神经网络为核心，代表技术为深度学习 D. 符号主义主张智能来自与环境交互，代表技术为遗传算法
设命题 p 为真、q 为假，则复合命题 (p→q)↔¬p 的真值为____。
设论域为所有对象，C(x)表示“x是顾问”，T(y)表示“y是课题”，A(x,y)表示“x为y提供建议”。“存在一位固定顾问能为每个课题提供建议”可形式化为：∀y(T(y)→∃x(C(x)∧A(x,y)))。判断该表述是否正确。
下列技术与其所属学派的对应关系，完全正确的一组是（ ） A. 深度学习——符号主义；专家系统——连接主义 B. 强化学习——行为主义；谓词逻辑推理——符号主义 C. 神经网络学习——行为主义；启发式搜索——连接主义 D. 深度学习——行为主义；知识图谱推理——连接主义
图灵测试中，评判者通过文字与一名人类和一台机器交流；若仅凭交流内容无法判断哪一方是机器，判定依据是评判者对二者身份的____。
判断：人工智能发展史的“三起两落”中，专家系统带来的兴起早于早期符号推理与机器翻译研究形成的第一次兴起。
判断：人工智能发展史上，早期机器翻译等研究未达到预期，是第一次低谷形成的重要背景之一。
某循环队列采用牺牲一个存储单元法区分队空与队满，MaxSize=8；front 指向下一次出队元素的位置，rear 指向下一次入队元素的位置。初始 front=rear=5，依次入队 7 个元素、出队 2 个元素、再入队 2 个元素。此时队列状态是什么？ A. 队空，因为 front=rear B. 队满，因为 (rear+1)%MaxSize=front C. 队空，因为 (rear+1)%MaxSize=front D. 未空未满，因为 rear≠front
对关键字序列 (50, 27, 63, 12, 45, 8, 39, 56) 进行升序折半插入排序。约定：第1个关键字视为已排序；从第2个起，将当前关键字暂存，在已排序区用折半查找确定插入位置，取 mid=⌊(low+high)/2⌋，若待插入关键字 < a[mid] 则 high=mid-1，否则 low=mid+1；每次与中间关键字比较均计数。整个排序过程中折半查找的关键字比较总次数为 ____。
卷积层中，同一个卷积核在输入特征图上按滑动窗口方式逐位置移动，对每个局部感受野执行相同的运算。这种让卷积核在整张图上重复使用同一组参数的机制称为____；与全连接层每个连接都配备独立参数相比，该机制使网络参数量大幅____（填“减少”或“增加”），并使网络具有平移不变的归纳偏置。
某模型训练的目标被表述为“让预测更接近真实值”。据此判断：损失函数用于量化预测与真实值之间的差距，训练时通过调整模型参数使损失减小。
某序列的两个元素经自注意力计算后，位置1对应的归一化注意力权重依次为0.25、0.75；两个元素的值向量分别为2、8（均为标量）。位置1加权聚合得到的输出是多少？ A. 3.5 B. 5 C. 6.5 D. 8