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[判断题]

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。（)

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第1题

假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（)。

A.1

B.500

C.300

D.100

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第2题

卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。（)

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第3题

典型的用于图像分类的卷积神经网络由输入层、()、池化层、全连接层、输出层构成。

典型的用于图像分类的卷积神经网络由输入层、（)、池化层、全连接层、输出层构成。

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第4题

（)是指在同一时间对不同发展阶段的个体进行研究（如不同年龄、年级等)，以对研究者所关心的心理现象加以测量并进行比较，最终获得这种心理现象在不同阶段的发展情况。

A.横断研究

B.纵向研究

C.聚合交叉研究

D.跨文化研究

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第5题

定义：①直接观察：指凭借人们的感官直接对研究对象进行观察。②间接观察：指借助仪器设备对研究对象进行观察。③定性观察：指对研究对象进行性质和特征方面的观察。典型例证：(1)天文学家对遥远星球的位置、运行轨道所进行的观察。(2)人们首先辨别了赤橙黄绿青蓝紫各种颜色，其后认识各颜色是由于各种物体所吸收的光的波长不同所引起的。(3)有人长期对蜜蜂进行观察，亲眼看到蜜蜂有神奇的触角和善于舞蹈的多条腿，由此，引发出观察蚂蚁、蜗牛、蜘蛛和蜻蜓等动物的兴趣。上述典型与定义存在对应关系的数目有（）

A.0

B.1

C.2

D.3

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第6题

A.0

B.1

C.2

D.3

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第7题

定义：①直接观察：指凭借人们的感官直接对研究对象进行观察。②间接观察：指借助仪器设备对研究对象进

行观察。③定性观察：指对研究对象进行性质和特征方面的观察。典型例证：(1)天文学家对遥远星球的位置、运行轨道所进行的观察。(2)人们首先辨别了赤橙黄绿青蓝紫各种颜色，其后认识各颜色是由于各种物体所吸收的光的波长不同所引起的。(3)有人长期对蜜蜂进行观察，亲眼看到蜜蜂有神奇的触角和善于舞蹈的多条腿，由此，引发出观察蚂蚁、蜗牛、蜘蛛和蜻蜓等动物的兴趣。上述典型与定义存在对应关系的数目有()。

A．0个

B．1个

C．2个

D．3个

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第8题

“谷歌虚拟大脑”是模拟人脑细胞之间的相互交流、影响而设计的。通过模拟人脑中相互连接、相互沟通、相互影响的“神经元”，由1000台计算机、16000个处理器、10亿个内部节点相连接，形成一个“神经网络”，当有数据被送达这个神经网络的时候，不同神经元之间的关系就会发生改变，这种关系的变化使得该系统对某些特定数据形成反应机制，从而让系统具备学习能力，并且能够在新输入的数据中找出与学到的概念相对应的部分，以达到识别的效果。这段文字重在说明()。

A.谷歌虚拟大脑与人脑的相似性

B.谷歌虚拟大脑具备学习能力的原理

C.谷歌虚拟大脑的内在构造极为复杂

D.谷歌虚拟大脑体现了高超的科技水平

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第9题

我们希望利用h（n)长度为N=50的FIR滤波器对一段很长的数据序列进行滤波处理，要求采用重叠保留法通

我们希望利用h(n)长度为N=50的FIR滤波器对一段很长的数据序列进行滤波处理，要求采用重叠保留法通过DFT(即FFT)来实现。所谓重叠保留法，就是对输入序列进行分段(本题设每段长度为M=100个采样点)，但相邻两段必须重叠V个点，然后计算各段与h(n)的L点(本题取L=128)循环卷积，得到输出序列ym(n)，m表示第m段循环卷积计算输出。最后，从ym(n)中选取B个样值，使每段选取的B个样值连接得到滤波输出y(n)。 (1)求V；(2)求B；(3)确定取出的B个采样应为ym(n)中的哪些样点。

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第10题

下列说法中错误的是( )。

A.不同类型操作风险具有各自具体特征，难以用一种方法对各种操作风险进行准确识别和度量

B.操作风险只存在于日常的基本业务操作中，发生频率较低的自然灾害和大规模舞弊等则不包括在内

C.操作风险基本上涵盖银行的所有业务

D.20世纪90年代初期，国际上就对操作风险有了统一的认识和普遍认同的衡量方法

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第11题

Data Matrix 是一种矩阵式二维条码。它有两种类型，即 ECC000－140 和（)。ECC000－140 具有几种

Data Matrix 是一种矩阵式二维条码。它有两种类型，即 ECC000-140 和()。ECC000-140 具有几种不同等级的卷积纠错功能;而另一种 Data Matrix 则使用Reed-Solomon 纠错，在最新的应用中，另一种 Data Matrix 使用得更多。

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