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某 6 阶对称矩阵 A 仅压缩存储其主对角线及其下方元素（当 i<j 时取对应的下三角元素），按行优先依次存入一维数组 T[5..25]，T[5] 存放 a₁₁。若每个元素占 3 个字节，且 T[5] 的首地址为 1000，则 a₆₂ 所在存储单元的首地址为 ____ 字节。
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某文本模型先在覆盖多领域的海量未标注语料上预训练，随后获得少量某类文本分类标注样本。有人认为，预训练已学到通用语言规律，因此只要直接使用预训练模型完成分类，就等同于经过微调；判断此说法是否正确。
某卷积神经网络中，一个 6×6 的特征图经过 2×2 最大池化（步幅为 2，无填充）后，输出特征图的空间尺寸为____×____；该池化层中可学习的参数个数为____。
判断：情感分析接收一段评论并输出情感类别，由于输出也是文字，因此属于文本生成任务。
有如下 Python 代码： count = 5 def reset(): count = 0 return count print(count) reset() print(count) 运行后第一个 print 输出 ____，第二个 print 输出 ____。若希望 reset() 执行后 count 变为 0，需在函数体内、赋值语句前添加声明 ____ count。
在算符优先分析中，设符号栈顶的终结符为 a，当前输入符号为 b。仅当 a 与 b 之间的优先关系为 ____ 时，才对栈中句型的最左素短语进行归约；若该关系为 a≐b 或 a⋖b，则应执行的动作是 ____。
某卷积网络输入特征图尺寸为 11×11×3。该网络依次使用：3×3 最大池化，步幅为 2，无填充；再使用 3×3 平均池化，步幅为 2，无填充。则最终输出特征图的形状为 ____。
对文法 E→E+T｜T，T→T*F｜F，F→(E)｜i，按算符优先关系的定义，终结符 * 与 + 的优先关系是什么？ A. *⋖+ B. *⋗+ C. *≐+ D. * 与 + 无优先关系
设字母表 Σ={a,b}，连接、并及 Kleene 星分别用并置、|、* 表示。判断：正则表达式 (a|ba)*b 表示所有至少含一个 b 且不含子串 bb 的字符串。
考虑文法 G：E → E + E | E * E | (E) | id。该文法是二义性文法。若要消除其二义性且保持原语言中 + 优先级低于 *、同优先级左结合不变，最直接的做法是：A. 删除产生式 E → E + E，仅保留 E → E * E B. 引入两层非终结符，如 E → E + T | T，T → T * F | F，F → (E) | id C. 在文法中增加产生式 E → E，使其可推出自身 D. 将终结符 id 改名为 num
某银行使用一个深度学习模型评估贷款申请，该模型历史准确率优于人工审核，但审批人员无法得知模型拒绝某申请人的具体理由。监管机构要求银行说明每笔拒绝贷款的依据。尽管该模型准确率高，审批人员仍无法说明拒绝理由，这正说明准确率与可解释性往往____（填“一致”或“此消彼长”）；而监管要求说明依据，体现高风险场景下可解释性的核心意义在于保障决策依据的____（填“透明可审查”或“绝对正确”）。
某语言处理系统有两条处理路径：路径甲在源程序开始运行前，将整个源程序翻译成目标程序；路径乙在源程序运行过程中，逐条翻译源语句并立即执行，不预先生成完整目标程序。小周认为，两条路径都进行了翻译，因此两者都属于解释方式。判断小周的说法是否正确。
判断：某语言处理系统对源程序的处理方式是——先把整个源程序完整翻译成等价的目标程序并保存，然后再由用户在任意时刻多次运行该目标程序，每次运行都无需再接触源程序。小张认为：由于该系统在每次运行目标程序时都不再进行翻译工作，所以该系统属于解释方式而非编译方式。
判断题：在编译器的前端与后端划分中，前端只依赖于源语言，后端只依赖于目标机器，因此两个部分可以独立开发、自由组合。
某编译器已能把源程序正确转换为语法树，并能从中生成中间代码，但会接受“将文本值赋给整型变量”的程序。若词法分析与语法分析均正常，最可能缺少的阶段功能是____。
某平台发现有人利用生成式模型批量制作冒充学校通知的深度伪造音视频。平台要求发布者对合成内容作显著标识，并保留来源记录供核验。这种治理措施可概括为____。
某金融机构使用人工智能模型辅助信贷审批。有人认为，只要模型能为拒绝申请给出清晰、连贯的理由，审核人员就无需再核查决策依据，因为可解释性本身已证明审批结论正确。判断该说法是否正确。
某仓储智能体的性能度量是订单按时且无误送达。它依据既有知识和截至当前的感知，结合仓储环境状态及执行器的可靠性，在其全部可选行动中选择预期性能最高的行动；执行后仍有一单迟到。对此，该智能体____。
判断题：某医院引入深度学习模型辅助诊断，模型准确率很高。有人认为，既然准确率高，医生只需采纳预测结果即可，无需了解模型给出该诊断的依据，因此在医疗这类高风险场景中可解释性并不重要。
某医院开发疾病辅助诊断模型。构建训练集时，设计者主要从某三甲医院的电子病历中采样，该医院接诊患者以城市中青年为主；同时，设计者主动放弃了"既往病史"字段，理由是"该字段缺失率高、清理麻烦"，而该字段对老年患者恰恰更具诊断相关性。模型上线后，对老年患者的误诊率显著偏高。下列关于该模型算法偏见来源的分析，最准确的是哪一项？ A. 模型算法本身存在缺陷，与训练数据无关，属于纯粹的代码错误 B. 采样人群偏差与特征选择偏差共同作用：训练数据未覆盖老年群体，且剔除相关特征削弱了对该群体的判别能力 C. 老年患者自身病历信息不完整，责任完全在患者，不属于算法偏见 D. 模型如实学习了训练数据的分布，说明只要数据无噪声就不会产生任何偏见