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别系统是一个严峻的挑战。 3、改进现有的深度说话人学习方法 目前采用的深度说话人识别方法首先利用神经网络提取前端的帧级特征，然后通过池化映射获得可以表示说话人特性的段级向量，最后采用LDA/PLDA等后端建模方法进行度量计算。

　　2.3智能一体化成型技术在铸模工程中的应用分析 　　智能一体化成型技术指的是通过人工智能技术、神经网络等技术对某过程进行模拟，促使系统能够像人脑一样进行数据的分析或信息的采集，进而实现系统的一体化成

l         共青团对网络自组织的管理和维护模式 2.         如何建立网络自组织的社会神经网络 3.         如何通过网络自组织实行团委对青年的社会响应能力管理 4.        

，将阀门、伺服电机、控制器合为一体，利用异步电动机直接驱动阀门的开与关。通过内置变频器，采用模糊神经网络，实现阀门的动作速度、精确定位、柔性开关以及电机转矩等控制。该电动执行机构省去了用于控制电机正、

且不同的混沌吸引子具有的复杂结构也各不相同.所以一般来说,不同的混沌实测数据应该建立不同的混沌模型。最近十几年来国内外学者用神经网络理论,小波理论[17~18]等对非线性时序开展了研究, Martin Casdagli, M.E

，提取的特征重叠较少，有助于后续进行脑电信号的分类。 （3）就脑电信号的分类而言，在本文中利用当前较为成熟的神经网络以及支持向量机等方法，选择合适的核函数后利用Matlab2019a中的工具箱完成信号的处理和分类

别里。 到了2010年以后，借助于深度学习的力量，计算机视觉技术得到了爆发增长和产业化。通过深度神经网络，各类视觉相关任务的识别精度都得到了大幅提升。 在全球最权威的计算机视觉竞赛ILSVR （ImageNet

mcculloch 和 walter pitts 这两位神经生理学家研究出一种数学方式来描述这些神经网络。1956 年, 一位叫 stephen kleene 的数学家在 mcculloch 和 pitts

业为主体、市场为导向、产学研用深度融合的人工智能技术创新体系，加速人工智能产业化进程，重点推进以神经网络芯片、核心算法、大数据和云计算等为支撑的人工智能与我区制造业、医疗健康等优势产业深度融合应用，围

并不将该风险作为风险管理的重要部分。 （二）企业财务风险评估 1.企业财务风险人工神经网络评估 通过运用人工神经网络理论和模型，对企业日常经营活动过程中的财务风险进行评估，采用风险管理策略，实施风险管

。 2.4智能化 近年来，人工智能技术如神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等在电力系统各个领域都得到了应用，在继电保护领域应用的研究也已开始[7]。神经网络是一种非线性映射的方法，很多难以列出方程

使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动 我的答案：ACD ×答错 4.在人工智能的发展历史中，第三次神经网络兴起的标志性事件包括（）。（3.0分）） A.Hinton提出深度信仰网络/波兹曼机 B.Hinton小组在ImageNet竞赛中夺冠

的。（1.0分） 我的答案：错误√答对 19.唐纳德·赫布被誉为“神经心理学与神经网络之父”，他建造了世界上第一台神经网络计算机。（1.0分） 我的答案：错误√答对 20.老年痴呆症可以通过积极治疗得到有效缓解。（1

色关联分析法[4]模糊评判法[5]虽解决了划分跳跃问题，但实际应用时评价指标的权重确定很难；基于神经网络的智能评价方法克服了权重确定难题[6]，但实际应用时则受知识获取“瓶颈”问题限制；可拓评价方法和可变模糊集方法[7

pcb布线。(7) 继承的pcb自动布线系统最新的使用了人工智能技术，如人工神经网络、模糊专家系统、模糊理论和模糊神经网络等技术，即使对于很复杂的电路板其布线结果也能达到专家级的水平。(8) 对印刷电

）。 A、20种 B、30种 C、40种 D、50种 本题答案：C 14、根据本讲，影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。 A、网站数量 B、网络深度 C、网络结构 D、网络主体 本题答案：B 15、行为性教育不包括以下哪项（）。

特点是（）。 A、感知 B、行动 C、学习 D、决策 本题答案：C 12、根据本讲，提出深度卷积神经网络新算法的是（）。 A、Hinton B、Yann LeCun C、Demis Hassabis D、Andrew

动驾驶汽车元年。 A、正确 B、错误 本题答案：A 11、在大数据和大计算能力的支撑下，深度卷积神经网络的视觉识别能力，在许多国际公开测评中，达到或超过了人类水平。 A、正确 B、错误 本题答案：A

已完成他的三大通信定律，明斯基已造出第一台神经网络计算机（用3000个真空管和一台B-24轰炸机的自动指示装置来模拟40个神经元组成的网络），其论文《神经网络和脑模型问题》日后成为人工智能技术的鼻祖。

平凡过程。 数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库技术、统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息提取、图像与信号处理和空间数据分析。 简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“