赛前培训理论模拟题-题库

您的姓名：
1、深度学习是基于（ ）的学习研究。
2、智能客服机器人系统的主要构成模块中，（ ）仅在其与用户的交互方式为语音时才需要。
3、以下措施中不能对已有卷积神经网络模型起到局部优化作用的是（ ）。
4、Numpy读取文本文件的方法是：
5、语音切割的主要目的是什么？（ ）
6、关于模型评估，以下哪个描述是正确的？（ ）
7、（ ）是贯通社会主义道德和共产主义道德的统一原则。
8、在 OpenCV 中，使用 cv2.imread（） 读取一张彩色图像后，默认的通道顺序是（ ）。
9、对文本类数据，通常需要进行哪些处理？（ ）
10、以下哪个是深度学习的主要特征？（ ）
11、基于深度学习的算法模型通常将OCR识别分为（ ）两个阶段。
12、人工智能训练师包含数据标注员和（ ）两类人员。
13、因为图像数据是一种深层次的结构化数据，所以深层次的（ ），更能够更充分和准确地把这些层级信息表达出来。
14、假设已创建了Keras的序列模型并添加了相应的层次，可以使用模型的（ ）方法对模型进行训练。
15、人工智能分类算法测试中，全部预测为正类的样本中，实际为正类的比例称为（ ）。
16、下列不属于语音合成任务的标注内容的是（ ）
17、卷积神经网络包含（ ）、池化层和全连接层。
18、在文本数据标注中，首先是对（ ）进行筛选检验。
19、在循环神经网络中，哪个组件用于传递信息并捕捉序列中的时间依赖关系？（ ）
20、评估人工智能系统时，下列哪个因素可以衡量系统的可靠性和鲁棒性？（ ）
21、早期OCR文字识别一般采用（ ）。该方法模型泛化能力较差，不能灵活适应字体变化及背景干扰。
22、卷积神经网络中Dropout层的功能是（ ）。
23、以下属于神经网络中的注意力机制的是（ ）。
24、人工智能分类算法测试常见的评价指标不包括（ ）。
25、针对Tensorflow（tf对象）中Keras序列模型，处理图像数据的卷积层的构造函数通常为（ ）。
26、关于道德，正确的说法是
27、在评估人工智能系统时，下列哪个因素是最重要的评估指标？（ ）
28、互联网数据采集，关于内容解析工具lxml，说法不正确的是：
29、以下关于数据标注描述不正确的是哪一项？（ ）
30、区域标注比矩形框标注更加准确的原因是什么？（ ）
31、在EasyDL平台上，高性能算法相对于高精度算法具有以下哪个特点？（ ）
32、Keras是一个用于构建和训练机器学习和深度学习模型的：（ ）
33、Python脚本文件的扩展名为（ ）。
34、机器学习的聚类分析会根据各样本的特征值将特征相似的样本聚成一类。但由于样本特征值的量纲，量级都不尽相同，量级大的特征值会压低甚至排除某些量级低的特征值的作用，为使特征值的量级统一，聚类前需进行的操作是（ ）。
35、人工智能训练师包含（ ）和人工智能算法测试员两类人员。
36、长短期记忆网络LSTM擅长的领域不包括（ ）。
37、在文本类标注质量规范中，中文分词的质量标准是什么？（ ）
38、在验证码识别这类图片宽度和字符个数都不固定的任务中，通常选用的损失函数是（ ）。
39、卷积神经网络模型优化的措施不包括（ ）。
40、下列关于数据标注员对数据进行标注的描述，错误的是哪个？（ ）
41、以下哪个是计算机视觉的主要任务之一？（ ）
42、某机械厂的一位领导说：“机械工业工艺复杂，技术密集，工程师在图纸上画得再好、再精确，工人操作中如果差那么一毫米，最终出来的就可能是废品。”这段话主要强调（ ）素质的重要性。
43、职业道德的最基本要求是（ ），为社会主义建设服务。
44、智能客服机器人的语义理解部分，其技术要点除了过滤和纠错、词法分析、上下文处理外，还包括（ ）。
45、在设置目标框时，标注像素点越接近标注物的边缘像素，标注质量会怎样？（ ）
46、在数据标注流程中，应如何进行标注工具的选择？（ ）
47、互联网数据采集，常常使用JSON进行数据的传输。在Python中，关于JSON说法错误的是：
48、互联网数据采集，python中使用requests，正确的说法是：
49、假设已利用"import tensorflow as tf"语句导入了tensorflow模块，则采用线性堆叠网络层来构建神经网络模型的语句为（ ）。
50、在文本类标注质量规范中，多音字标注的质量标准是什么？（ ）
51、scikit-learn 中的 cross_val_score 方法的作用是：（ ）
52、当过分强调模型与训练集的符合程度时，模型可能会对未知的测试集中新样本的预测能力降低，导致模型的泛化能力下降，即造成虽然训练误差相对较低但测试误差高的现象，这种称为（ ）现象。
53、在人工智能训练的模型设计阶段，根据人工智能主流算法框架和（ ）选择最优的、与任务匹配的模型。
54、训练神经网络时，学习率设置过大最可能导致（ ）。
55、在EasyDL中，哪种数据标注方式适用于数据集较小的情况，可以提高标注准确度？（ ）
56、不同的历史时期，有不同的道德标准，职业道德也不例外。这表明了职业道德具有明显的（ ）特点。
57、关于模型评估，以下哪个描述是不正确的？（ ）
58、关于职业道德对企业发展的积极作用，你认为正确的论述是：
59、训练好的深度学习模型需要进行（ ）。
60、当模型在验证集上不能达到理想的评估指标时，（ ）。
61、（ ）是社会主义职业道德的重要规范，是职业道德的基础和基本精神。
62、人工智能训练流程通常包括数据准备、模型设计、确定评估指标、（ ）、模型测试和模型验证
63、海洋生特种类识别，需要选择以下哪种模型？（ ）
64、工业零件划痕自动识别，需要选择以下哪种模型？（ ）
65、职业道德是增加企业凝聚力的:
66、人工智能分类算法测试中，实际为正的样本中被预测为正样本的比例称为（ ）。
67、下面不属于python特性的是（ ）。
68、对于不同类型的模型所采用的评价指标也不尽相同。机器学习中根据任务类型划分、可计算评价指标的模型类别一般不包括（ ）。
69、数据清洗和数据标注规范文档对于人工智能项目的重要性体现在哪里？（ ）
70、在模式识别中，聚类是什么算法？（ ）
71、以（ ）为代表的深度学习技术出现后，智能客服机器人能够通过与用户互动和互联网数据挖掘自动进行学习，不断积累新知识，完善知识库。
72、下列模型中，属于单阶段（one-stage）目标检测算法的是（ ）。
73、关于词袋模型（Bag of Words），下列说法正确的是（ ）。
74、对于视觉类数据标注质量规范，以下描述哪个是不正确的？（ ）
75、Python中，关于逻辑运算a or b的描述错误的是（ ）。
76、图像分割是用来做什么的？（ ）
77、逻辑回归属于（ ）算法。
78、AI模型优化的一般步骤不包括（ ）。
79、各种职业集体对从业人员的道德要求，总是从本职业的活动和交往的内容和方式出发，适应于本职业活动的客观环境和具体条件。这说明职业道德具有（ ）的特点。
80、职业道德的特征是
81、某公司需要对产品订单进行标注，提取订单中商品名称、购买数量、商品价格、订单日期，该标注属于以下哪种标注？（ ）
82、职业道德是指从事一定职业劳动的人们，在特定的工作和劳动中以其（ ）和特殊社会手段来维系的，以善恶进行评价的心理意识、行为原则和行为规范的总和。
83、假设已正确加载paddlepaddle中文票据OCR识别预训练模型ocr，则ocr.recognize_text（）方法返回值的类型是（ ）。
84、倾斜目标框标注与非倾斜目标框标注的区别是什么？（ ）
85、在企业文化中，居于核心地位的是
86、在创建Tensorflow中Keras序列模型后，测试模型、查看模型的评价指标可用（ ）函数。
87、以下关于职业道德说法中，你认为是正确的是:
88、针对Tensorflow中Keras序列模型，用于模型评估的evaluate函数，其默认返回值通常是（ ）。
89、下列有关职业道德的说法，不正确的是：
90、下列关于职业首先的说法中，你认为正确的是:
91、标注框的大小和位置对目标检测任务影响，以下描述不正确的是？（ ）
92、Tensorflow中Keras序列模型的fit方法，其epochs参数指定的是（ ）。
93、文本标注的对象是（ ）
94、以下场合中不一定需要进行模型优化的是（ ）。
95、在数据标注流程中，如何确定标注质量？（ ）
96、下列一般能作为OCR软件识别对象的文件是（ ）。
97、支持向量机是一种常用的（ ）学习算法。
98、以下对数据标注描述正确的是哪一项？（ ）
99、（ ）是社会主义道德最广泛的社会基础。
100、设有以下代码： import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential（） model.add（tf.keras.layers.Conv2D（16, kernel_size=（2, 2）, activation='relu', input_shape=（28, 28, 1））） 则添加的卷积层中隐藏层的神经元个数为（ ）。
101、使用 OpenCV 做模板匹配识别银行卡号时，常用的处理步骤包括（ ）。
102、语音类业务数据客观审核主要包括以下哪些方面？（ ）
103、以下哪些信息可以从混淆矩阵中获得？（ ）
104、下列属于图像预处理常见操作的是（ ）。
105、创建Numpy中的一维数组，正确的是：
106、以下哪些深度学习框架提供了动态图（Dynamic Graph）的功能？（ ）
107、关于 Keras 模型的训练与评估，说法正确的有（ ）。
108、自动驾驶汽车场景下，图像及视频数据采集比较好的优化策略：
109、计算机视觉涉及以下哪些主要任务？（ ）
110、TensorFlow支持以下哪些编程语言？（ ）
111、针对Tensorflow（tf对象）中Keras序列模型model，关于语句model.add（tf.keras.layers.Dense（100, activation='softmax'））的正确说法是（ ）。
112、下列哪些是人工智能应用？（ ）
113、下列属于图像数据标注常见类型的是（ ）。
114、符合爱岗敬业要求的是
115、在知识图谱中，属性通常用于描述实体的哪些特征？（ ）
116、下列做法中，有助于抑制模型过拟合的有（ ）。
117、在视觉类数据清洗中，应该去除哪些图像？（ ）
118、标注质量监控应该从哪些方面进行检查？（ ）
119、语音数据标注项目的文本错误主要是语音内容错误，主要体现在（ ）
120、在数据处理中，以下哪些技巧可以用来处理数据？（ ）
121、数据标准化的作用是：（ ）
122、智能交互中，用户的输入形式通常包括以下哪些？（ ）
123、对于视觉类数据标注质量规范，以下描述哪些是正确的？（ ）
124、EasyDL的智能标注支持以下哪些功能？（ ）
125、数据标注目标的设定应该考虑哪些方面？（ ）
126、导致模型过拟合的常见原因有（ ）。
127、Labelme具有哪些主要功能？（ ）
128、常见的视觉类数据标注类型包括哪些？（ ）
129、智能控制模块的应用场景包括以下哪些？（ ）
130、语音内容转写规范包含哪些方面？（ ）
131、文本类数据可以应用于哪些领域？（ ）
132、关于诚实守信的说法，正确的是：
133、倾斜目标框标注同非倾斜目标框标注一致的规范有哪些？（ ）
134、以下哪些是常见的人机交互技术？（ ）
135、智能客服机器人的智能语义理解阶段，包括的步骤一般有（ ）。
136、目标检测任务的标注框应该包含哪些信息？（ ）
137、Python中使用pip安装第三方包，说法正确的是：
138、智能语音技术包括以下哪些主要领域？（ ）
139、EasyDL平台上可以选择哪些算法？（ ）
140、以下哪个是综合人工智能应用场景？（ ）
141、在切割语音段时，如何避免突发噪音？（ ）
142、EasyDL中可以使用以下哪些人工智能模型？（ ）
143、最优化决策支持的应用场景包括以下哪些？（ ）
144、在人工智能训练过程中，为什么需要团队协作能力？（ ）
145、交互式人工智能系统的应用领域包括（ ）。
146、目标检测任务的标注文件（如 VOC 格式的 xml）通常应包含（ ）。
147、数据清洗的内容包括以下哪些？（ ）
148、关于卷积神经网络（CNN），下列说法正确的有（ ）。
149、关系标注中，哪些内容不能重复？（ ）
150、下列哪几类人员属于人工智能训练师？（ ）
151、智慧医疗模块通常包含以下哪些智能模块？（ ）
152、视觉类数据预处理有哪些常见方式？（ ）
153、在整体处理业务数据时，需要处理哪些方面的内容？（ ）
154、OCR识别中文本检测阶段的工作包括（ ）。
155、下列关于聚类说法正确的是
156、研讨法可带来以下哪些好处？（ ）
157、人工智能算法测试的基本方法包括以下哪些方面？（ ）
158、下列哪些是生物特征识别的常见技术？（ ）
159、爱岗敬业的具体要求是
160、人工智能分类算法测试常见的评价指标包括（ ）。
161、关于分类模型的评估指标，下列说法正确的有（ ）。
162、以下哪些是人工智能训练师应具备的能力？（ ）
163、描述Python的特性，正确的是：
164、针对智能客服机器人与客户的交互过程，其给出准确答案的步骤主要包括（ ）。
165、scikit-learn 中的模型构建模块提供了以下哪些常见的分类算法？（ ）
166、在模式识别中，以下哪些是常见的分类算法？（ ）
167、下列哪些属于文本类数据清洗的内容？（ ）
168、关于 Python 变量与赋值，说法正确的有（ ）。
169、Transformer模型的网络结构主要由两个部分组成：（）和（）。（ ）
170、以下人机交互方式中属于视觉交互的是（ ）。
171、常见的深度学习网络模型包括（ ）。
172、在职业活动中，要做到公正公平就必须
173、业务流程优化中的重设计阶段可能包括（ ）
174、职业道德的价值在于
175、关于Python中的字符串，说法正确的是：
176、在切割语音段时，应该注意哪些事项？（ ）
177、基于层次的算法的聚类算法主要包括 （ ）两种聚类算法。
178、数据审核员的主要工作内容包括以下哪些？（ ）
179、PyTorch提供以下哪些功能？（ ）
180、AI模型优化的步骤一般包括（ ）。
181、构建词袋（Bag of Words）模型时，通常包含的步骤有（ ）。
182、通过优化数据集及标注的方式来提升模型效果时，数据集可能出现的情况有哪些（ ）
183、关于 OpenCV 图像处理，说法正确的有（ ）。
184、情感数据标注规范中，应该注意哪些方面？（ ）
185、假设数组Z由以下代码产生，则语句（ ）可实现对数组Z的归一化操作。 import numpy as np Z = np.random.randint（0,101,（3,3））
186、中文票据OCR识别相比英文识别，增加的困难包括（ ）。
187、关于数据集划分，下列说法正确的有（ ）。
188、互联网数据采集流程中，保存数据形式多样，可能是：
189、下列属于语音无效的语音数据标注错误的是（ ）
190、人工智能对传统行业产生的影响包括以下哪些方面？（ ）
191、数据清洗工具Smartbi支持以下哪些数据预处理功能？（ ）
192、文本识别算法CRNN中采用的神经网络模型包括（ ）。
193、类脑计算的应用领域包括：（ ）
194、数据标注规范通常包括哪些内容？（ ）
195、对于文本类数据标注质量规范，以下哪项的描述是正确的？（ ）
196、关于 OCR（光学字符识别）流程，说法正确的有（ ）。
197、对标注后的数据进行质量检验的目的是（ ）
198、假设已利用"import tensorflow as tf"语句导入了tensorflow模块，则能够成功构建Keras序列模型的语句为（ ）。
199、下列哪些是常见的自然语言处理技术？（ ）
200、已知 a = "abcd"，下列表达式结果为 True 的有（ ）。
201、Transformer模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型。
202、使用EasyDL平台内置的OCR识别模块来识别图片中的文字信息，不需要对模型进行训练就可直接使用。
203、模型训练中导致过拟合的原因往往是模型过分地考虑了训练集中已知数据的自身特性（如噪声数据），而导致对未知的测试集中新样本的预测能力降低。
204、在人工智能业务中，所有的业务数据都是可直接用于模型训练和分析的。
205、在人工智能训练的确定评估指标阶段，根据任务类别，选择定性的评估指标。
206、在人工智能训练的模型训练阶段，需要在新的数据上达到理想的评估指标。
207、机器学习训练图像识别是根据像素点进行的，所以对于图像标注的质量标准也是根据像素点位判定
208、在文本类数据处理中，分词和词性标注的主要目的是进行文本数据的加密和解密处理
209、在人工智能训练的模型测试阶段，在验证集上通过评估指标验证模型的效果。
210、人工神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型。
211、F1-score值越大，表示模型的性能越差。
212、语音标注是指将听到的音频进行转写，并适当打上一些标签。其性质与翻译类似。
213、深度学习平台包含深度学习开发框架，不包含模型部署和监控等功能。
214、文本识别算法CRNN中使用ReLU损失函数，将循环神经网络获取的标签特征分布通过一系列的计算操作转换为真实的预测值。
215、勤劳节俭虽然有利于节省资源，但不能促进企业的发展。
216、卷积神经网络中使用池化层可以缩减模型的大小，从而提高计算速度。
217、关系标注主要是对单句话进行句法关联和语义关联的标注。
218、加强职业道德能改变人们的思想观念，但与推进技术进步无关。
219、决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的结果分类。
220、可从训练数据集中切分出验证集，验证集中的数据将不参与训练模型,而是用于验证训练后的模型,从而增强其泛化能力。
221、深度学习的神经网络，通常是指包含多个隐藏层的神经网络。
222、外语相关的语音标注任务需要标注人员具备相应专业知识或者由专业人员完成
223、在评估人工智能系统时，系统的安全性是一个重要的评估指标。
224、在人工智能训练的模型验证阶段，需要在验证集上达到理想的评估指标。
225、对于不同类型的AI模型，其所采用的评价指标也不尽相同。如分类和回归常用的评价指标就不相同。
226、在智能客服领域中问答知识包含了客户与客服之间的问答对话。（ ）
227、智能客服机器人能够通过以监督学习为代表的深度学习技术进行自主深度学习，不断积累新知识，完善知识库。
228、在混淆矩阵中，FP代表负样本被算法正确识别。
229、在深度学习中，卷积神经网络CNN最常用于自然语言处理。
230、票据OCR识别中的文本检测任务是要定位图片中的文本框坐标，对检测图片进行包含文字部分的和不包含文字部分的二分类。
231、假设paddlepaddle中文票据OCR识别预训练模型ocr的recognize_text（）方法返回对象result，则results[0]['data']对应第一幅输入票据识别出来所有文本信息。
232、scikit-learn 中的特征选择模块是基于统计方法的，不包括基于模型的特征选择技术。
233、针对Tensorflow（tf对象）中Keras序列模型，使用tf.keras.layers.Conv2D（）构造卷积层，其中“activation”参数用于指定损失函数。
234、标注框应该紧贴标注对象的边缘
235、机器学习时，当数据集的特征间具有不同的值范围时，通常采用数据归一化的手段使特征具有相同的度量尺度。
236、一条语音中噪音过大是属于文本错误类型
237、倾斜目标框标注比非倾斜目标框更加贴合目标物体的轮廓。
238、企业文化对企业具有整合的功能。
239、谁讲职业道德谁吃亏。
240、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）比较适合图像处理。
241、在人工智能训练的模型训练阶段，需要在训练集上达到理想的评估指标。
242、办事公道是指从业人员在进行职业活动时，要做到助人为乐，有求必应。
243、在深度学习中,循环神经网络RNN由于其具有记忆性的特点，常用于自然语言处理等领域。
244、使用 OpenCV 的 cv2.matchTemplate（） 并选用 TM_CCOEFF_NORMED 方法时，返回值越接近 1 表示匹配程度越高。
245、训练后的模型在正式集成之前，需要评估模型效果是否可用。
246、对行人随身携带物品（比如背包、挎包、手提包、行李箱、打伞等）进行标注属于属性标注。
247、KNN算法对于分类问题，预测目标数据点的标签为K个最近邻居中出现最少的标签。
248、模型在训练集上准确率很高，而在测试集上准确率明显下降，这种现象通常称为过拟合。
249、电商网站上将商品描述分类为多个标签，需要选择单标签文本分类
250、通过知识表示使得机器具备了演绎、推理和解决问题的能力。
251、职业活动内在的道德准则是忠诚、秩序、勤勉。
252、用于英文票据OCR识别的AI模型一般也能用于中文票据的识别。
253、AI云平台中已训练好的内置模型，只能直接使用，无法根据任务类型调整参数。
254、在OCR识别中，卷积神经网络可以取代传统方式中特征提取器和分类器的角色。
255、每个神经网络层都包含多个神经元，可以通过反向传播算法进行优化。
256、在机器学习中，模型预测一般是指用模型验证已有标签的测试数据集并计算性能评价指标。
257、由于视频由多帧连续图像所组成，所以用于图像的标注像素点的判断指标也是视频数据质量检验的判断指标之一
258、监测机制的建立有助于跟踪流程优化的效果。
259、目前中文票据OCR识别中使用的文本识别算法CRNN，要求识别前先进行单字符切割。
260、印刷体识别的OCR识别相对手写体的OCR识别要略微复杂些，因为印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨水粘连，增加了OCR识别的难度。
261、Python中的for语句可以在任意序列上进行迭代访问，例如列表、字符串和元组。
262、准确率是指全部预测为正类中的真正正类的比率。
263、Python中被单引号（'...'）或者双引号（"..."）包围的都是字符串。
264、TensorFlow 2.x版本引入了Eager Execution（即时执行）模式，可以动态执行模型的每一步操作，无需构建图。
265、企业针对三级数据采取的防护措施，应能抵御来自国家级敌对组织的大规模恶意攻击
266、卷积神经网络中的Dropout层能够删除模型中的冗余数据，从而减少计算工作量。
267、目标检测任务中，标注框的大小和位置对于检测任务的效果没有任何影响。
268、企业针对三级数据采取的防护措施，应能抵御一般恶意攻击
269、情感数据标注规范中，情绪只包含主观和客观两种。
270、新闻分类标注属于文本类数据标注。
271、在EasyDL中，创建模型后可持续新增模型版本。
272、岭回归的参数寻优要比Lasso回归容易一些，可以直接通过梯度下降法迭代求解。
273、Attention-OCR算法是在卷积、循环神经网络提取特征的基础上引入加入注意力机制的编解码模型。
274、长短期记忆网络LSTM是一种特殊的循环神经网络，可以较好地解决长时依赖问题，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。
275、Python中的列表数据结构必须按顺序插入元素。
276、关系标注中，实体数量应该尽量多，以便提升关系标注质量。
277、标注工具的作用是保证标注结果的质量。
278、数据增强（旋转、翻转、加噪声等）可以在不增加采集成本的情况下扩充训练样本，有助于缓解过拟合。
279、100%准确度的图像标注是要求标注像素点与标注物的边缘像素点存在1个像素以内的误差
280、票据OCR识别中的文本检测可直接使用经典的目标检测算法。
281、卷积神经网络的全连接层中，每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接，用来把前边提取到的特征综合起来。
282、加强职业道德会增加企业投入，但从总体上看可降低企业的经营成本。
283、Tensorflow中Keras序列模型的fit方法，其validation_split则指定验证数据集占全部训练样本的比例
284、加强职业道德只是经营之外的事务，往往会加大企业的负担。
285、员工的文化素质是在上学期间习得的，与企业文化无关。
286、数据标注规范文档只需要按照标注团队的需求制定就可以了。
287、一般情况下，用于训练模型的数据不需要任何处理就可以直接使用。
288、在模型训练时，应该根据硬件资源的充足程度来选择合适的算法类型。
289、神经网络中损失函数的作用一般是衡量神经网络的输出与预期值之间的距离，以便控制、调节参数。
290、逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型。
291、if不是Python语言的关键字。
292、中文分词的目的是将一段中文文本划分成一个个单独的字。
293、机器学习“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。
294、F1-score值是准确率和召回率的加权调和平均。
295、图像二值化是把灰度图像按设定阈值转换为只有黑白两种像素值的处理过程。
296、scikit-learn 中的KMeans构建模块是用来构建回归算法的。
297、如果需要使用numpy，则必须安装numpy，因为numpy不是python的内置库。
298、Python中char不是Python支持的数据类型。
299、情感数据标注规范中，应该区分文字表达和口语表达的情绪差别。
300、生物特征识别是一种身份验证技术，因此可以不经许可获取用户生物特征。
更多问卷 复制此问卷