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机器学习，包含其重要分支深度学习，本质上是一门专注于研究“学习算法”的学科。它致力于让计算机系统具备从数据中自动分析并获取知识和规律的能力。
华为昇腾AI芯片作为神经网络处理器（NPU）的典型代表之一，专为人工智能计算任务而设计。该芯片在架构上针对深度学习算法进行了高度优化，能够高效执行神经网络的训练与推理过程，广泛应用于计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域。其具备高算力、低功耗的优势，体现了NPU在AI计算中的核心价值。
张量是人工智能框架中的基础数据结构，通常可分为常量张量与变量张量两类。常量张量在运算过程中数值保持不变，而变量张量则允许在模型运行期间被修改，适用于参数更新等场景。这一分类方式符合主流AI框架如TensorFlow和MindSpore的设计逻辑。
Tensor是MindSpore框架中用于数据存储的核心组件。根据官方文档说明，Tensor作为多维数组的载体，承担着模型输入、输出、参数以及中间计算结果的统一表示与管理功能，是整个计算流程的基础支撑模块。
JuliA编程语言凭借其在科学计算与高性能计算（HPC）领域的深厚积累，从张量原生支持、开放的中间表示（IR）以及卓越性能出发，逐步拓展至人工智能领域。其设计理念强调高效数值计算与灵活扩展性，使其天然适配自动微分、并行处理等AI关键技术需求，因而成功融入现代AI技术生态。
关于语音识别中的一句话识别技术，主要用于短语音的同步识别场景。用户将整段音频一次性上传后，系统即刻返回识别结果，响应迅速，适合处理时长较短的语音内容。该模式已被阿里云、腾讯云等主流平台广泛采用，并在其语音服务文档中有明确定义。
华为云提供的一句话识别服务，在调用成功的情况下，使用end_time字段来表示语音的结束时间，而非起始时间。因此，“end_time表示起始时间”的说法错误，不符合常规接口设计规范。
At1As900AI集群可适用于石油勘探场景。该AI集群面向高性能计算环境设计，具备强大的并行处理能力和深度学习支持能力。根据华为官方资料，AtIAs900系列已应用于能源行业，涵盖地质数据分析、油藏模拟及地震资料处理等复杂任务。石油勘探涉及大规模三维建模与数据解析，对算力要求极高，与该集群的技术特性高度契合。
逻辑回归作为一种经典的分类算法，同样可以通过引入正则项来防止过拟合现象的发生。其原理是在损失函数中加入L1或L2范数惩罚项，以约束模型参数规模，降低模型复杂度。这种技术手段在《机器学习》（周志华著）等权威教材中均有详细阐述，并在scikit-learn等主流库中得到实现，如LogisticRegression类即支持L1/L2正则化选项。
训练误差随着模型复杂度上升的变化趋势并非单调递减。虽然初期增加模型复杂度有助于降低训练误差，但当模型过于复杂时，可能出现过拟合现象——即训练误差持续下降，但泛化能力恶化，测试误差反而上升。因此，“训练误差会不断减小”的说法并不准确。
华为云OBS（对象存储服务）本身主要提供海量、安全、低成本的数据存储能力，并不具备自动提取票据信息或填写报销单的功能。此类业务需依赖OCR识别服务结合RPA机器人流程自动化技术实现。题干描述混淆了OBS与其他智能服务的功能边界，故判断为错误。
ModelArts平台的数据管理功能实际上支持多种图像格式，包括但不限于JPEG、PNG等常见类型，可用于图像分类、目标检测等AI任务的数据准备阶段。用户可通过该平台完成图像上传、标注和预处理操作。官方帮助中心明确列出了支持的图像格式及其应用场景，因此“不支持图像数据格式”的说法不成立。
TensorFlow 2.x 版本通过 tf.compat.v1 模块提供了对 TensorFlow 1.x 的兼容性支持，便于开发者迁移旧有代码。尽管如此，部分功能仍需手动配置（例如关闭eager execution），且存在少量API行为差异。这是框架升级过程中为平衡新特性与兼容性所做出的必要设计取舍。
HiAI移动计算平台为移动设备上的AI应用提供了丰富的上层功能API，能够在手机、平板等终端高效运行各类AI模型，提升本地推理性能与用户体验。该平台充分适配移动端硬件资源，支持快速集成与部署。
人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
答案：A
解析：人工神经网络的设计灵感来源于生物神经系统，通过构建由人工神经元组成的多层网络，模拟大脑中神经突触之间的信息传递机制。该系统具备模式识别与自适应学习能力，题干准确描述了其模仿人脑进行信息处理的核心理念。
在达芬奇架构中，存储单元和相应的数据通路，构成了AICore的存储系统。
答案：存储单元
解析：在达芬奇架构的设计中，AICore的存储系统依赖于存储单元与数据通路的协同工作。存储单元负责数据的缓存与快速访问，而数据通路则保障计算单元与各级存储之间的高效数据流转，满足AI运算对高带宽与低延迟的需求。
线性回归的损失函数中加入L1正则化，此时该回归叫做Lasso回归。
答案：A
解析：当线性回归模型在其损失函数中引入L1正则化项时，通过惩罚系数绝对值之和的方式促使部分权重趋向于零，从而实现特征选择和稀疏解的效果。这种建模方法被称为Lasso回归。与L2正则化（对应Ridge回归）相比，两者在数学形式和实际应用效果上存在明显差异。题目所述符合Lasso回归的基本定义。
KNN在分类预测时，一般采用多数表决法；KNN在做回归预测时，一般采用平均值法。（输入中文）
答案：平均
解析：K近邻算法根据距离目标样本最近的k个训练样本进行预测。在分类任务中使用多数表决决定类别标签，在回归任务中则取这k个邻居的目标变量均值作为预测输出。这一机制反映了分类与回归问题在输出类型上的根本区别。
华为的AI全场景包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费者终端等端、边、云的部署环境。
答案：A
解析：华为提出的AI全场景战略覆盖了从云端到边缘再到终端设备的完整生态体系，涵盖公有云、私有云、边缘计算节点、IoT行业终端及消费类电子产品，支持AI能力在不同硬件平台上的统一部署与协同运行，体现了“端边云协同”的技术布局。
AI芯片也被称为AI加速器，是专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的功能模块。
答案：A
解析：AI加速器是专为提升人工智能计算效率而设计的硬件单元，擅长执行神经网络训练与推理过程中的密集矩阵运算。业界普遍将AI芯片视为专用处理器，其核心作用在于显著提升AI工作负载的处理速度并降低功耗。主流技术文献与行业报告均认可这一定义。
ModelArts平台中的数据管理中不支持视频数据格式。
答案：B
解析：华为云ModelArts平台的数据管理功能支持多种数据类型，其中包括视频文件。官方文档明确指出，ModelArts可用于构建包含图像、文本、音频和视频在内的多模态机器学习数据集。因此，“不支持视频格式”的说法与实际情况不符。
在实际项目中，在构建模型之前，数据清理与特征工程是非常重要的。
答案：A
解析：数据质量直接影响模型性能。数据清理用于处理缺失值、异常值和噪声数据，特征工程则通过对原始数据进行转换、组合或提取新特征来增强模型的学习能力。CRISP-DM流程模型以及《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》等权威资料均强调这两个步骤是建模前不可或缺的关键环节。研究表明，超过80%的机器学习项目时间被用于数据预处理与特征构造，说明其在实践中的重要性。
人工智能的英文简写是 _____
答案：AI
解析：“AI”是“Artificial Intelligence”的缩写，由两个单词首字母组成。该术语广泛应用于计算机科学领域，指代使机器模拟人类智能行为的技术与研究方向。“Artificial”表示人为制造，“Intelligence”代表智能，二者结合形成当前国际通用的技术命名。经典教材《人工智能：现代方法》中也确认了这一简称的学术地位。
昇腾910处理器支持的主要是华为自研的 _____ 深度学习框架。（请写出具体框架名称）
答案：达芬奇
华为云图像识别服务的Python SDK相关库主要存放在文件夹 _____ 中。
答案：image sdk
华为云 _____ 服务提供图像标签识别、名人识别和翻拍识别等服务。
答案：图像识别
实现泛终端智慧分发，开发者只需进行 _____ 次服务接入，就能够在手机、平板、大屏等多终端复用高效完成分发引流。（请填入阿拉伯数字）
答案：1
在华为云 ModelArts 中使用自动学习实现物体检测任务时，首先需要登录 OBS 服务以完成数据的上传与存储。OBS（Object Storage Service）作为对象存储服务，为模型训练提供稳定可靠的数据支撑。只有确保数据已正确上传至 OBS，后续的自动学习流程才能顺利进行。
ModelArts 是一个集成化的在线机器学习平台，其核心功能之一是提供“在线服务”（web service）。该服务以同步方式响应每一个推理请求，并即时返回对应的推理结果。这种机制适用于对实时性要求较高的应用场景，因此题干中描述的功能对应答案为“在线服务”。
损失函数用于衡量感知器模型中目标输出与实际输出之间的偏差程度。它是优化过程中关键的评估指标，通过量化预测结果与真实标签之间的误差，指导模型参数的迭代更新。最小化损失函数的过程即为提升模型准确率的核心路径。
泛终端智慧分发技术的关键优势在于多终端适配的高效性，其本质逻辑是通过统一接口设计简化开发流程。根据行业技术规范可知，开发者只需在一个接入点完成服务部署，系统即可自动适配各类终端设备及屏幕尺寸，无需重复开发。这一机制显著降低了分发过程中的资源开销，充分体现了“一次接入”的核心特征。
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