我
- 引入非线性变换
- 引入线性变换
- 引入单层神经网络
- 引入多层神经网络
- X光
- 超声
- 核磁共振成像
- 内窥镜
- 创造数据
- 处理数据
- 做出预测
- 做出决定
- 机器
- 网络
- 软件
- 平台
- 横向与大众比
- 纵向与自己比
- 横向与自己比
- 纵向与大众比
- 反向传播算法
- 深度学习
- 博弈论
- 长短期记忆模型
- 被第三方偷窥或篡改
- 如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问
- 匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私
- 如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用
- 1300万人
- 1100万人
- 450万人
- 2.9亿人
- 体感交互
- 指纹识别
- 人脸识别
- 虹膜识别
- 必然要求
- 基础条件
- 核心要义
- 根本目的
- 1872年
- 1896年
- 1970年
- 2005年
- 语音交互
- 情感交互
- 体感交互
- 脑机交互
- 长度
- 容积
- 温度
- 轻重
- 0.1%
- 0.2%
- 0.4%
- 0.67%
- 手术
- 放疗
- 化疗
- 都一样
- 必然要求
- 基础条件
- 核心要义
- 根本目的
- 长度
- 容积
- 温度
- 轻重
- 2018年3月15日
- 2018年10月31日
- 2018年12月31日
- 2019年1月31日
- 超人工智能
- 强人工智能
- 弱人工智能
- 人工智能
- 错误
- 正确
- 化验检出埃博拉病毒→感染
- 病理检测发现突变细胞→肿瘤
- 心电图显示T波改变→供血不足
- 超声显示室间隔缺损→先心病
- 算法
- 逻辑
- 经验
- 学习
- 1/4
- 1/3
- 2/3
- 3/4
- 冯·诺依曼
- 图灵
- 诸葛亮
- 公输班
- 超人工智能
- 强人工智能
- 弱人工智能
- 人工智能
- 超人工智能
- 强人工智能
- 弱人工智能
- 人工智能
- 中国
- 日本
- 美国
- 德国
- 2012
- 2014
- 2016
- 2018
- 五子棋
- 国际象棋
- 德州扑克
- 围棋
- 前馈神经网络
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
- 对抗神经网络
- 体感交互
- 指纹识别
- 人脸识别
- 虹膜识别
- 深度学习
- 机器学习
- 人机交互
- 智能芯片
- 110/70mmHg
- 120/80mmHg
- 140/90mmHg
- 160/100mmHg
- 这个人患乳腺癌的概率增加了
- 这个人已经患了乳腺癌
- 这个人一定会患乳腺癌
- 这个人很快会被检查出乳腺癌
- 大数据智能
- 人机混合智能
- 独媒体感知计算
- 自主协同与决策
- 2006
- 2012
- 2016
- 2017
- 42
- （）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
- 专家系统
- 机器系统
- 智能芯片
- 人机交互
- 人工智能与量子计算相结合
- 从专用智能向通用智能发展
- 人工智能将加速与其他学科领域交叉融合
- 从人工智能向人机混合智能发展
- 错误
- 正确
- 上海
- 北京
- 深圳
- 杭州
- X光
- 计算机断层扫描
- 核磁共振成像
- 内窥镜
- 25%
- 50%
- 75%
- 100%
- 错误
- 正确
- 语音交互
- 情感交互
- 体感交互
- 脑机交互
- 文本识别
- 机器翻译
- 文本分类
- 问答系统
- 前馈神经网络
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
- 对抗神经网络
- 文本识别
- 机器翻译
- 文本分类
- 问答系统
- 计算机科学的一个分支
- 试图揭示人类智能的实质和真相
- 以模拟人类智能的方式去赋能机器
- 使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动
- 步态识别
- 声纹识别
- 文本识别
- 虹膜识别
- 健康是全面发展的必然要求
- 健康是经济社会发展的基础条件
- 全民健康是建设健康中国的根本目的
- 健康被融入所有领域
- 头痛医头，脚痛医脚
- 试图从显微镜的角度观察和理解人体的疾病，但观察理解到并不等于能治疗
- 理解人体机能需要漫长的过程，但病人等不了那么久
- 处理方式偏于简单粗暴，与理想科学有差距
- 预测
- 统计
- 分析
- 回顾
- 人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域
- 专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能
- 通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题
- 真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统
- 计算机科学
- 数学
- 认知科学
- 神经科学
- 错误
- 正确
- 横向
- 纵向
- 交叉
- 立体
- 99.7%
- 99.8%
- 99.9%
- 100%
- 0.1%
- 0.2%
- 0.3%
- 0.4%
- 错误
- 正确
- 癌症
- 心脑血管疾病
- 神经退行性疾病
- 交通事故
- 深度学习、机器学习
- 计算机视觉、自然语言处理
- 人机交互、生物信息技术、智能芯片
- 虚拟现实/增强现实、机器人技术
- 光
- 电
- 力
- 热
- 错误
- 正确
- 大数据存储
- 大数据挖掘
- 大数据使用
- 大数据发布
- 血压是心脏收缩和舒张过程中产生的压力
- 血压是血液对血管壁的压力
- 血压是血管壁对血液的反作用力
- 血压是维持血液在人体内循环的动力
- 特种机器人
- 礼仪机器人
- 早教机器人
- 工业机器人
- 深度学习
- 机器学习
- 人机交互
- 智能芯片
- 一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片
- 能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算
- 目前处于成熟高速发展阶段
- 相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
- 语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平
- 在脑科学等基础研究领域取得显著进展
- 人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位
- 人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位
- X光
- 计算机断层扫描
- 核磁共振成像
- 内窥镜
- -1
- -1.5
- -2
- -2.5
- 处理速度快
- 所需数据量更小
- 处理能力强
- 量子系统更易模拟神经网络
- 6
- 7
- 8
- 9
- 作为一类重要的创新性和通用性技术，人工智能的发展对推动经济社会进步起到多方面的作用
- 人工智能可以增强创新发展的实力
- 人工智能可以推动社会的全面进步
- 人工智能能够提升经济的发展质量 |E、人工智能离老百姓的生活比较远
- 图像获取
- 图像处理
- 图像分析
- 图像识别
- 加强慢性病防治工作
- 降低疾病负担
- 提高居民健康期望寿命
- 全方位全周期保障人民的健康
- 错误
- 正确
- 肺癌
- 肝癌
- 前列腺癌
- 淋巴癌
- A.1
- B.2
- C.3
- D.4
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.1948年
- B.1971年
- C.1989年
- D.2000年
- A.心电图显示T波改变→心脏正常
- B.超声显示室间隔缺损→先心病
- C.化验检出埃博拉病毒→感染
- D.病理检测发现突变细胞→肿瘤
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.反向传播算法
- B.深度学习
- C.博弈论
- D.长短期记忆模型
- A.步态识别
- B.声纹识别
- C.文本识别
- D.虹膜识别
- A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片
- B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算
- C.目前处于成熟高速发展阶段
- D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
- A.1949年
- B.1984年
- C.1993年
- D.2016年
- A.中国
- B.日本
- C.美国
- D.德国
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.我国现有高血压患者2.7亿
- B.我国现有血压高人群2.7亿
- C.血压每下降2mmHg，冠心病死亡率就会下降7%
- D.血压每下降2mmHg，脑卒中死亡率就会下降10%
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.化验检出埃博拉病毒→感染
- B.病理检测发现突变细胞→肿瘤
- C.心电图显示T波改变→供血不足
- D.超声显示室间隔缺损→先心病
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.肺癌
- B.肝癌
- C.前列腺癌
- D.淋巴癌
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.1872年
- B.1896年
- C.1970年
- D.2005年
- A.特种机器人
- B.礼仪机器人
- C.早教机器人
- D.工业机器人
- A.2018年3月15日
- B.2018年10月31日
- C.2018年12月31日
- D.2019年1月31日
- A.25%
- B.50%
- C.75%
- D.100%
- A.1300万人
- B.1100万人
- C.450万人
- D.2.9亿人
- A.计算机科学的一个分支
- B.试图揭示人类智能的实质和真相
- C.以模拟人类智能的方式去赋能机器
- D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.图像获取
- B.图像处理
- C.图像分析
- D.图像识别
- 错误
- 正确
- A.99.7%
- B.99.8%
- C.99.9%
- D.100%
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.手术
- B.放疗
- C.化疗
- D.都一样
- A.-1
- B.-1.5
- C.-2
- D.-2.5
- A.超人工智能
- B.强人工智能
- C.弱人工智能
- D.人工智能
- A.深度学习
- B.机器学习
- C.人机交互
- D.智能芯片
- A.110/70mmHg
- B.120/80mmHg
- C.140/90mmHg
- D.160/100mmHg
- A.长度
- B.容积
- C.温度
- D.轻重
- A.超人工智能
- B.强人工智能
- C.弱人工智能
- D.人工智能
- A.这个人患乳腺癌的概率增加了
- B.这个人已经患了乳腺癌
- C.这个人一定会患乳腺癌
- D.这个人很快会被检查出乳腺癌
- A.癌症
- B.心脑血管疾病
- C.神经退行性疾病
- D.交通事故
- A.文本识别
- B.机器翻译
- C.文本分类
- D.问答系统
- A.作为一类重要的创新性和通用性技术，人工智能的发展对推动经济社会进步起到多方面的作用
- B.人工智能可以增强创新发展的实力
- C.人工智能可以推动社会的全面进步
- D.人工智能能够提升经济的发展质量 |E、人工智能离老百姓的生活比较远
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.轨迹跟踪
- B.决策树
- C.数据挖掘
- D.K近邻算法
- A.超人工智能
- B.强人工智能
- C.弱人工智能
- D.人工智能
- A.0.1%
- B.0.2%
- C.0.3%
- D.0.4%
- A.创造数据
- B.处理数据
- C.做出预测
- D.做出决定
- A.引入非线性变换
- B.引入线性变换
- C.引入单层神经网络
- D.引入多层神经网络
- A.生物学上的人工智能
- B.技术上的人工智能
- C.物理学上的人工智能
- D.化学上的人工智能
- E.方法上的人工智能
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.被第三方偷窥或篡改
- B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问
- C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私
- D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用
- A.X光
- B.计算机断层扫描
- C.核磁共振成像
- D.内窥镜
- A.18%
- B.22%
- C.45%
- D.70%
- 163
- 生物特征识别技术不包括（）。
- A.体感交互
- B.指纹识别
- C.人脸识别
- D.虹膜识别
- A.前馈神经网络
- B.卷积神经网络
- C.循环神经网络
- D.对抗神经网络
- A.计算机科学
- B.数学
- C.认知科学
- D.神经科学
- A.健康是全面发展的必然要求
- B.健康是经济社会发展的基础条件
- C.全民健康是建设健康中国的根本目的
- D.健康被融入所有领域
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.长度
- B.容积
- C.温度
- D.轻重
- 错误
- 正确
- A.处理速度快
- B.所需数据量更小
- C.处理能力强
- D.量子系统更易模拟神经网络
- A.2012
- B.2014
- C.2016
- D.2018
- 175
- 当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.大数据智能
- B.人机混合智能
- C.独媒体感知计算
- D.自主协同与决策
- A.人机交互
- B.虚拟现实
- C.自然语言处理
- D.计算机视觉
- A.头痛医头，脚痛医脚
- B.试图从显微镜的角度观察和理解人体的疾病，但观察理解到并不等于能治疗
- C.理解人体机能需要漫长的过程，但病人等不了那么久
- D.处理方式偏于简单粗暴，与理想科学有差距
- 185
- （）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
- A.专家系统
- B.机器系统
- C.智能芯片
- D.人机交互
- A.光
- B.电
- C.力
- D.热
- A.大数据存储
- B.大数据挖掘
- C.大数据使用
- D.大数据发布
- 错误
- 正确
- A.1/4
- B.1/3
- C.2/3
- D.3/4
- 错误
- 正确
- 错误
- 正确
- A.深度学习
- B.机器学习
- C.人机交互
- D.智能芯片
- A.1949年
- B.1984年
- C.1993年
- D.2016年
- A.横向
- B.纵向
- C.交叉
- D.立体
- A.被第三方偷窥或篡改
- B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问
- C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私
- D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用
- A.人工智能与量子计算相结合
- B.从专用智能向通用智能发展
- C.人工智能将加速与其他学科领域交叉融合
- D.从人工智能向人机混合智能发展
- A.可验证
- B.可复制
- C.可推广
- D.可争辩
- A.X光
- B.计算机断层扫描
- C.核磁共振成像
- D.内窥镜
- A.自然科学
- B.社会科学
- C.语言科学
- D.计算机科学
- A.冯·诺依曼
- B.图灵
- C.诸葛亮
- D.公输班
- A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平
- B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展
- C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位
- D.人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位
- A.1000
- B.1200
- C.1400
- D.1500
- A.必然要求
- B.基础条件
- C.核心要义
- D.根本目的
- A.2006
- B.2012
- C.2016
- D.2017
- A.长度
- B.容积
- C.温度
- D.轻重
- A.脑卒中
- B.冠心病
- C.高血压
- D.肺原性心脏病
