第三届专业组竞技知识测评

以下哪个选项是合法的变量名？

以下哪个选项不是Python的基本数据类型？

下面哪个表达式的结果是True？

以下代码段的输出是什么？

   x = 5

   if x > 3:

       print("Greater",end=" ")

   print("End")

以下哪段代码会正确判断一个年份是否为闰年（闰年的判定规则有两个：一是能被 4 整除但不能被 100 整除的年份为闰年；二是能被 400 整除的年份也是闰年）？

   year = 2024

   if (year % 4 == 0 and year % 100 != 0) or (year % 400 == 0):

       print("Leap year")

   else:

       print("Not a leap year")

下列代码的输出是什么？

def check_even(num):

    if num % 2 == 0:

        return True

    else:

        return False

print(check_even(4))

以下函数调用的输出是什么？

    def subtract(a, b):

        return a / b

    print(subtract(10, 5))

以下代码的输出是什么？

    for i in range(5):

        if i == 3:

            continue

        print(i, end=" ")

下面代码将打印出？

lst = [1, 2, 3, 4, 5]

for i in range(len(lst)):

    if lst[i] % 2 == 0:

        print(lst[i], end=" ")

以下哪个选项可以正确添加一个元素5到列表lst = [1, 2, 3, 4]的末尾？

如何访问字典d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}中键'b'的值？

下面哪段代码会输出什么？

   for i in range(3):

       for j in range(2):

           print(i, j, end=" ")

人工智能的英文全称是什么？

机器学习的英文全称是什么？

某航空公司希望利用人工智能技术提高客户服务水平。他们计划开发一个智能客服系统，能够回答常见问题、处理投诉、预订机票等。在这个系统中，以下哪项人工智能技术应用最有可能被用来实现智能客服？

某娱乐公司希望利用人工智能技术改进游戏体验。他们计划开发一个智能游戏助手，能够根据玩家的行为和偏好，提供个性化的游戏建议和挑战。在这个系统中，以下哪项人工智能技术应用最有可能被用来实现个性化游戏助手？

在下列哪个领域，人工智能技术被用于识别人脸并进行身份验证？

下列关于人工智能的说法中，错误的是

以下哪种学习方式需要大量标注数据进行训练？

以下哪种学习方式需要通过与环境交互来学习？

下列人工智能技术可以被用于哪个领域来创建可以自主决策的智能体？

在机器学习中，什么是“过拟合”？

在人工智能中，什么是“泛化能力”？

下列以下哪个不是常见的机器学习算法？  

神经网络是受到生物学上的什么启发而设计的？  

人工神经网络中的“神经元”与生物神经元类比，它的主要作用是什么？  

在计算机视觉中，什么是“卷积神经网络（CNN）”？  

下列以下哪个不是神经网络的一部分？

深度学习中的反向传播算法用于（）？

深度学习中的激活函数用于（）？

KNN算法的主要思想是什么？

在KNN算法中，k的值表示什么？

在以下代码片段中，如何正确地导入KNN算法所需的库？

填写正确的导入库代码

____

#创建KNN模型

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

以下代码用于构建一个决策树模型，但缺少导入决策树的代码。应该补充哪一部分代码以正确运行该程序？

# 补充代码

____

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树模型

clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型

clf.fit(X_train, Y_train)

# 进行预测

predictions = clf.predict(X_test)

print('模型预测结果:', predictions)

以下代码用于构建一个多层感知器（MLP），但其中缺少一部分代码。应该补充哪一部分代码以正确运行该程序？

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.datasets import load_digits

import numpy as np

# 加载数据

digits = load_digits()

X = digits.data

y = digits.target

# 分割数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建MLP模型

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=300, solver='adam', random_state=42)

# 补充代码

____

# 训练模型

mlp.fit(X_train, y_train)

# 进行预测

predictions = mlp.predict(X_test)

print('模型预测结果:', predictions)

以下代码用于构建一个卷积神经网络模型，但缺少全连接层的代码。应该补充哪一部分代码以正确运行该程序？

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

# 创建一个简单的卷积神经网络模型

model = models.Sequential()

# 添加第一个卷积层

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加第二个卷积层

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 选择题部分：添加全连接层

# 请选择以下哪种方式来添加全连接层：

# 添加输出层

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 打印模型结构

model.summary()