2021 智能制造应用技术技能大赛 判断题 PDF

2021 年全国行业职业技能竞赛——第四届全国智能制造应用技术技能大赛 第二部分 判断题 一、公共知识模块（题号从 21001～21060，共 60 道题） 21001.（ T ）BP 网络是多层前馈网络，Hopfield 网络是全互联反馈网络。 21002.（ T ）单层前馈网络中，如果有 i 个输入，j 个输出，则连接权值 W 可...

2021 年全国行业职业技能竞赛——第四届全国智能制造应用技术技能大赛 第二部分 判断题 一、公共知识模块（题号从 21001～21060，共 60 道题） 21001.（ T ）BP 网络是多层前馈网络，Hopfield 网络是全互联反馈网络。 21002.（ T ）单层前馈网络中，如果有 i 个输入，j 个输出，则连接权值 W 可以表示成一个 i*j 的矩阵。 21003.（ T ）实际应用场景中，目标检测应满足两个条件：检测速度满足实际场景需求和覆 盖物体类别满足实际场景需求。 21004.（ F ）卷积神经网络是 Hopfield 神经网络的延伸与拓展。 21005.（ T ）人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特 性的抽象和模拟。 21006.（ T ）由于的神经元的可塑性，突触的传递作用可以增强或者减弱，而机器学习的过 程，也是神经元之间连接强度的变化过程。 21007.（ F ）卷积神经网络中，对不同位置的特征进行聚合统计，称为池化 (pooling)。池 化不会丢失图像的信息，也不会降低其空间分辨率。 21008.（ T ）按拓扑结构分，人工神经网络可以分为前馈网络和反馈网络。 21009.（ T ）卷积主要用于得到图片的局部特征感知， 池化主要用于特征降维，压缩数据和 参数的数量。 21010.（ T ）一定存在一个 BP 神经网络能够逼近给定的样本或者函数。 21011.（ T ）反向传播是用来训练人工神经网络的常见方法。 21012.（ F ）将一个卷积神经网络的第一层的特征图可视化，能看到清晰的目标特征。 21013.（ T ）划分训练集、验证集、测试集，其划分比例一般为 6:2:2。 21014.（ T ）激活函数的作用为给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任 何非线性函数，深层神经网络表达能力更强大，可以应用到众多的非线性模型中。 21015.（ T ）训练 CNN 时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。 21016.（ F ）如果增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减小。 21017.（ F ）假设在 ImageNet 数据集（对象识别数据集）上训练卷积神经网络。然后给这个 训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。 21018.（ F ）增大卷积核的大小必然会提高卷积神经网络的性能。 21019.（ T ）数据标注是对文本、图像、语音、视频等待标注数据进行归类、整理、编辑、 纠错、标记和批注等操作，为待标注数据增加标签，生产满足机器学习训练要求 的机器可读数据 编码。 21020.（ T ）标签是标识数据的特征、类别和属性等，可用于建立数据及机器学习训练要求 所定义的机器可读数据编码间的联系。 21021.（ T ）标注任务是按照数据标注规范对数据集进行标注的过程。 21022.（ T ）标注工具是数据标注员完成标注任务产生标注结果所需的工具和软件。标注工 具按照自动化程度分手动、半自动和自动三种。 21023.（ T ）在数据清洗中，应对所采集的数据进行筛检，去掉重复的、无关的数据，对于 异常值与缺失值进行查缺补漏，同时平滑噪声数据，最大限度纠正数据的不一致行和不完整性，将 数据统一成合适于标注且与主题密切相关的标注格式，以帮助训练更为精确的数据模型和算法。 21024.（ T ）语义分割通过确保图像的每个组成部分仅属于一个类别来解决物体检测的重叠 问题。通俗的来说就是语义分割是对区域内的像素分类而不是目标分类。 - 66 -  2021 年全国行业职业技能竞赛——第四届全国智能制造应用技术技能大赛 21025.（ T ）人工智能训练师是通过分析产品需求和相关数据，完成数据标注规则的制定， 最终实现 “提高数据标注工作的质量和效率” 以及 “积累细分领域通用数据” 的价值。 21026.（ T ）所谓的训练数据，就是经过预处理后，有相对稳妥、精确的特征描述的数据 集，以 “样本” 形式参与模型开发工作。 21027.（ T ）泛化能力是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。 21028.（ T ）在同一张图样中，同类图线的宽度应一致。虚线、点画线及双点画线的画、长 画和间隔应各自大致相等。 21029.（ T ）人工神经网络，以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和 功能而建立的一种信息处理系统。 21030.（ F ）2018 年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》 。 21031.（ T ）2020 年 8 月，国家发改委、科技部、工业和信息化部发布了《国家新一代人工 智能标准体系建设指南》，强调为加强人工智能领域标准化顶层设计，推动人工智能产业技术研发 和标准制定，促进产业健康可持续发展。 21032.（ T ）数据、算法、算力是人工智能产业的三驾马车，数据是人工智能的基础，数据 标注是获取数据的主要渠道。 21033.（ F ）1957 年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨 “如何用 机器模拟人的智能” ，首次提出 “人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）” 这一概 念，标志着人工智能学科的诞生。 21034.（ T ）第一次提出 “人工智能” ，标志着人工智能学科诞生的会议是达特茅斯会 议。 21035.（ F ）演绎推理是由个别事物或现象推出一般性知识的过程，归纳推理是由一般性知 识推理出个别事实的过程。 21036.（ T ）2006 年，神经网络专家 Hinton 提出神经网络深度学习算法，使神经网络的能 力大大提高，向支持向量机发出挑战，同时开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。 21037.（ T ）机器缺乏智能的动作，只是机械化或自动化的动作。 21038.（ T ）深度强化学习是直接从高维原始数据学习控制策略。 21039.（ T ）低智生物在创造群体智能时，个体会完全服从集体。 21040.（ T ）计算机视觉是模仿人眼和大脑 “看图”和“理解”的过程，关键词是“真实” 和“理解”；输入是图片，输出是模型、识别结果等从图像中提取的信息。 21041.（ T ）数字图像处理是在看图前对图像进行的各种预处理工作，包括已有的图像进行 变换、分析、重构、像素级的处理；输入是图像，输出也是图像。 21042. （ T）物体检测的任务是找出图像或视频中的感兴趣物体，同时检测出它们的位置和 大小，是机器视觉领域的核心问题之一。 21043.（ T ）循环神经网络（RNN）主要用于自然语言处理。 21044.（ T ）反向传播算法（BP 算法）适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯 度下降法的基础上。 21045. （ T ）传统的目标检测与识别方法主要可以表示为：目标特征提取->目标识别->目标 定位。 21046.（ F ）基于思维的、基于行为的、基于概率统计的方法生成的智能都不属于多模态知 识学习。 21047.（ T ）语言识别是人工智能的重要分支之一，它解决的是不仅能听的了人们在说什 么，而且能听懂这些话的意思。 21048.（ T ）机器翻译是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的 科学研究价值。 - 67 -  2021 年全国行业职业技能竞赛——第四届全国智能制造应用技术技能大赛 21049.（ T ）步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份 识别。与其它的生物识别技术相比，步态识别具有非接触、远距离和不容易伪装的优点。 21050.（ F ）人工智能应该遵循的基本道德准则和伦理原则，只包括人工智能研发、应用的 基本原则，不包括今后具有自主意识的超级智能所应该遵循的基本原则。 21051.（ T ）人工智能技术通过对人的意识、行为、思维进行模拟使机器能够代替人们完成 具有危险性、复杂性的任务，提高工作质量和效率。 21052.（ F ）语音识别是人工智能的重要分支之一，它解决的是不仅能听得了人们在说什 么，而且能听懂这些话的意思。 21053.（ T ）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。 21054.（ T ）卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时 序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。 21055.（ T ）Mask R-CNN 是基于 Faster R-CNN 的基础上演进改良而来，不同于 Faster R- CNN，Mask R-CNN 可以精确到像素级输出，完成分割任务。 21056.（ T ）智能音箱所所运用的人工智能技术由语音识别和语音理解技术。 21057. （ F ）机器学习、深度学习、人工智能的关系为：人工智能>深度学习>机器学习。 21058. （ F ）人工智能的核心技术主要包含：深度学习、计算机视觉、自然语言处理、数据 挖掘和云计算等。 21059.（ F ）常见的图像与视频标注数据与工具有：LabelMe、BYLael、Vatic、Polygon- RNN、Praat、Transcriber 和 SPPAS 等。 21060.（ T ）Python 是一种跨平台、开源、免费的高级动态编程语言。 - 68 -