單項選擇題下述（）不是人工智能中常用的知識格式化表示方法。
A.框架表示法
B.產(chǎn)生式表示法
C.語義網(wǎng)絡表示法
D.形象描寫表示法
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1.單項選擇題自然語言理解是人工智能的重要應用領域，下列列舉中的（）不是它要實現(xiàn)的目標。
A.理解別人講的話
B.對自然語言表示的信息進行分析概括或編輯
C.自動程序設計
D.機器翻譯
2.單項選擇題如果把知識按照表達內(nèi)容來分類，下述（）不在分類的范圍內(nèi)。
A.元知識
B.顯性知識
C.即過程性知識
D.事實性知識
3.單項選擇題一些聾啞為了能方便與人交通，利用打手勢方面來表達自己的想法，這是智能的（）方面。
A.思維能力
B.感知能力
C.行為能力
D.學習能力
4.單項選擇題人工智能誕生于什么地方？（）
A.Dartmouth
B.London
C.NewYork
D.LasVegas
5.單項選擇題
下列（）不屬于艾莎克.阿莫西夫提出的“機器人三定律”內(nèi)容。
A.A
B.B
C.C
D.D
最新試題
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
題型：單項選擇題
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學習方法情況的是的是（）。
題型：單項選擇題
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
題型：多項選擇題
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實體識別的準確性（）？
題型：多項選擇題
在深度學習模型訓練中，哪些技術可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
題型：多項選擇題
屬性值約束主要有（）。
題型：多項選擇題
在自然語言處理任務中，哪些技術適用于改善實體識別和關系抽取的效果（）？
題型：多項選擇題
在深度學習中，哪些技術可以用于加速模型訓練并提高模型在圖像分類和文本處理任務上的精確度（）？
題型：多項選擇題
在自然語言處理中，哪些技術可以用于改善實體識別和文本生成任務的性能（）？
題型：多項選擇題
模型微調(diào)中的提示學習是指：（）。
題型：單項選擇題