A.产业链模型由基础层、技术层、场景应用层组成,上一层对下一层具有支撑意义
B.智慧建筑智能计算的进一步发展体现在硬件和软件两个方面
C.硬件的发展使智能计算模型在结构上更加类脑,在认知和学习行为上更加类人
D.软件的发展主要是研发新型机器学习计算芯片,如深度学习加速器
A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型
B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算
C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算
D.边缘计算就是一种人工智能
A.卷积层与池化层是一一配对的
B.多个3X3小卷积的级联效果与5X5和7X7的大卷积核功能相仿
C.使用了dropout减少过拟合
D.使用不同数量的卷积核拼成模块,同一模块特征图的尺寸不变
A.能够让深度学习工程师快速地实现自己的想法
B.在更好更快的计算机上能够帮助一个团队减少迭代(训练)的时间
C.在数据量很多的数据集上训练上的时间要快于小数据集
D.使用更新的深度学习算法可以使我们能够更快地训练好模型(即使更换CPU/GPU硬件)