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【单选题】
下列叙述正确的是 。
A.
难溶电解质离子浓度的乘积就是该物质的标准溶度积常数；
B.
由于AgCl饱和溶液的导电性很弱，所以它是弱电解质；
C.
对用水稀释后仍含有AgCl(s)的溶液来说，稀释前后AgC1的溶解度和它的标准溶度积常数均不改变；
D.
大的难溶电解质，其溶解度s也大；
大的难溶电解质，其溶解度s也大；
相关题库：大学化学（徐州工程学院）
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参考答案：
举一反三
【单选题】以下说法错误的是：
A.
我们现在实现的几乎全部都是弱人工智能
B.
如果强人工智能发展起来，是有可能对人类产生威胁的
C.
AlphGo Zero 已经实现了自主学习，属于强人工智能
D.
弱人工智能不会对人类产生威胁
【单选题】下列说法中错误的是______。
A.
神经网络的学习过程是发生在神经元之间的突触部位
B.
人脑智慧的物质基础是人脑的神经网络
C.
生物神经元有两种状态：兴奋和抑制
D.
生物神经系统的基本单元是突触
【单选题】下列说法中不正确的是______。
A.
最佳拟合直线应该使得所有点的残差累计值最小
B.
损失函数用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度
C.
损失函数的值应该是一个非负的实值
D.
损失函数和代价函数是不同的
【单选题】下列说法错误的是______。
A.
深度学习中提取出的特征具有可解释性
B.
传统机器学习中依靠人工方式来提取和设计特征
C.
深度学习通过数据驱动，能够自动从数据中学习与任务相关的特征
D.
传统机器学习中特征的计算、调整和测试需要大量时间
【单选题】下列说法中错误的是______。
A.
图像边缘是指图像中颜色、灰度或亮度发生急剧变化的区域边界
B.
与高斯模糊相比，均值模糊在平滑图像时能较好的保护物体边缘
C.
图像的卷积运算可以看作是一种提取图像特征的方法
D.
采用不同类型的卷积核对图像进行卷积运算，会抽取出图像不同的特征
【单选题】下列说法中错误的是______。
A.
传统的机器学习能够自动从数据中学习与任务相关的特征
B.
图像识别的核心问题是图像特征的提取
C.
神经网络中隐含层越多，提取出的特征就越抽象
D.
训练大规模深度神经网络，需要强大的计算资源
【单选题】下列说法错误的是______。
A.
对图像边界不填充，卷积运算后的图像与原图像大小相同
B.
进行图像卷积运算时，步长等于卷积核的边长n，相当于对图像缩小了n倍
C.
卷积核一次移动的像素数称为步长
D.
卷积核的尺寸决定了卷积运算的范围
【单选题】下列说法中错误的是______。
A.
卷积神经网络中采用局部连接和权值共享，是为了减少参数的数量
B.
卷积神经网络中卷积核的权值是从数据中学习得到的
C.
一个卷积核只能够提取一种特征
D.
卷积神经网络是一种反馈型神经网络
【单选题】下列说法中错误的是______。
A.
重叠采样的池化操作，会使特征图的各个块之间出现相互重叠的部分
B.
池化层也称特征映射层，是一种下采样运算
C.
池化操作的作用是在增大数据处理量的同时，去除无用的信息
D.
池化操作能进一步抽象信息，提高了泛化性，防止过拟合
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最佳拟合直线应该使得所有点的残差累计值最小
B.
损失函数用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度
C.
损失函数的值应该是一个非负的实值
D.
损失函数和代价函数是不同的
【单选题】下列说法错误的是______。
A.
深度学习中提取出的特征具有可解释性
B.
传统机器学习中依靠人工方式来提取和设计特征
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深度学习通过数据驱动，能够自动从数据中学习与任务相关的特征
D.
传统机器学习中特征的计算、调整和测试需要大量时间
【单选题】下列说法中错误的是______。
A.
图像边缘是指图像中颜色、灰度或亮度发生急剧变化的区域边界
B.
与高斯模糊相比，均值模糊在平滑图像时能较好的保护物体边缘
C.
图像的卷积运算可以看作是一种提取图像特征的方法
D.
采用不同类型的卷积核对图像进行卷积运算，会抽取出图像不同的特征
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A.
传统的机器学习能够自动从数据中学习与任务相关的特征
B.
图像识别的核心问题是图像特征的提取
C.
神经网络中隐含层越多，提取出的特征就越抽象
D.
训练大规模深度神经网络，需要强大的计算资源
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A.
对图像边界不填充，卷积运算后的图像与原图像大小相同
B.
进行图像卷积运算时，步长等于卷积核的边长n，相当于对图像缩小了n倍
C.
卷积核一次移动的像素数称为步长
D.
卷积核的尺寸决定了卷积运算的范围
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A.
卷积神经网络中采用局部连接和权值共享，是为了减少参数的数量
B.
卷积神经网络中卷积核的权值是从数据中学习得到的
C.
一个卷积核只能够提取一种特征
D.
卷积神经网络是一种反馈型神经网络
【单选题】下列说法中错误的是______。
A.
重叠采样的池化操作，会使特征图的各个块之间出现相互重叠的部分
B.
池化层也称特征映射层，是一种下采样运算
C.
池化操作的作用是在增大数据处理量的同时，去除无用的信息
D.
池化操作能进一步抽象信息，提高了泛化性，防止过拟合
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