(完整版)人工智能與信息社會(huì)2019爾雅答案

人工智能與信息社會(huì)2019爾雅答案第一章1.AI時(shí)代主要的人機(jī)交互方式為()。DA、鼠標(biāo)B、鍵盤(pán)C、觸屏D、語(yǔ)音+視覺(jué)2.2016年3月,人工智能程序()在韓國(guó)首爾以4:1的比分戰(zhàn)勝的人類(lèi)圍棋冠軍李世石。AA、AlphaGoB、DeepMindC、DeepblueD、AlphaGoZero3.Cortana是()推出的個(gè)人語(yǔ)音助手。CA、蘋(píng)果B、亞馬遜C、微軟D、阿里巴巴4.首個(gè)在新聞報(bào)道的翻譯質(zhì)量和準(zhǔn)確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統(tǒng)是()。CA、蘋(píng)果B、谷歌C、微軟D、科大訊飛5.相較于其他早期的面部解鎖,iPhoneX的原深感攝像頭能夠有效解決的問(wèn)題是()。CA、機(jī)主需要通過(guò)特定表情解鎖手機(jī)B、機(jī)主是否主動(dòng)解鎖手機(jī)C、機(jī)主平面照片能夠解鎖手機(jī)D、機(jī)主雙胞胎解鎖手機(jī)6.屬于家中的人工智能產(chǎn)品的有()。ABDA、智能音箱B、掃地機(jī)器人C、聲控?zé)鬌、個(gè)人語(yǔ)音助手7.谷歌相冊(cè)與傳統(tǒng)手機(jī)相冊(cè)最大不同點(diǎn)是()。ABEA、根據(jù)照片內(nèi)容自動(dòng)添加標(biāo)記B、根據(jù)不同標(biāo)記進(jìn)行歸類(lèi)和搜索C、自動(dòng)對(duì)照片進(jìn)行美顏D、定時(shí)備份照片E、人臉識(shí)別和搜索8.目前外科手術(shù)領(lǐng)域的醫(yī)用機(jī)器人的優(yōu)點(diǎn)有()。ABA、定位誤差小B、手術(shù)創(chuàng)口小C、不需要人類(lèi)醫(yī)生進(jìn)行操作D、能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控患者的情況E、可以幫助醫(yī)生診斷病情9.智能推薦系統(tǒng)的特點(diǎn)包括()。ABCDA、根據(jù)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄記憶用戶(hù)的偏好B、根據(jù)瀏覽時(shí)間判斷商品對(duì)用戶(hù)的吸引力C、推薦用戶(hù)消費(fèi)過(guò)的相關(guān)產(chǎn)品D、根據(jù)用戶(hù)的喜好進(jìn)行相關(guān)推薦10.一般來(lái)說(shuō),掃地機(jī)器人必需的傳感器有()。ABCA、距離傳感器B、超聲波雷達(dá)傳感器C、懸崖傳感器D、溫度傳感器11.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法之前,機(jī)器翻譯主要是基于統(tǒng)計(jì)模型的翻譯。()正確12.人工智能具有學(xué)會(huì)下棋的學(xué)習(xí)能力,是實(shí)現(xiàn)通用人工智能算法的基礎(chǔ)。()正確13.目前還沒(méi)有成功進(jìn)行無(wú)人自動(dòng)駕駛的案例。()錯(cuò)誤14.智能家居應(yīng)該能自動(dòng)感知周?chē)沫h(huán)境,不需要人的操控。()正確15.智能音箱本質(zhì)上是音箱、智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)容疊加的產(chǎn)物。()正確16.基于句法的機(jī)器翻譯是目前較為流行的翻譯方法,基本達(dá)到了預(yù)期的理想。()錯(cuò)誤第二章1.被譽(yù)為計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能之父的是()。AA、圖靈B、費(fèi)根鮑姆C、紐維爾D、西蒙2.第一個(gè)成功應(yīng)用的專(zhuān)家系統(tǒng)是()。BA、ELIZAB、DendralC、XconD、Deepblue3.最早提出人工智能(ArtificialIntelligence)一詞的人是()。AA、約翰麥卡錫B、馬文閔斯基C、克勞德香農(nóng)D、艾倫紐厄爾4.根據(jù)科學(xué)流行定義,人工智能就是和人類(lèi)()相似的計(jì)算機(jī)程序。CA、思考方式B、表達(dá)方式C、行為方式D、外觀外貌5.與圖靈測(cè)試相比,中文屋提出了如何判斷是否擁有()的問(wèn)題。BA、行動(dòng)力B、理解力C、表達(dá)能力D、接收能力6.關(guān)于人工智能的概念,下列表述正確的有()。ACA、根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知做出合理的行動(dòng),并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序B、任何計(jì)算機(jī)程序都具有人工智能C、針對(duì)特定的任務(wù),人工智能程序都具有自主學(xué)習(xí)的能力D、人工智能程序和人類(lèi)具有相同的思考方式7.人工智能的基礎(chǔ)包括()。ABA、數(shù)學(xué)B、計(jì)算機(jī)科學(xué)C、經(jīng)濟(jì)學(xué)D、心理學(xué)8.符合強(qiáng)人工智能的描述是()。BCA、僅在某個(gè)特定的領(lǐng)域超越人類(lèi)的水平B、可以勝任人類(lèi)的所有工作C、是通用的人工智能D、在科學(xué)創(chuàng)造力、智慧等方面都遠(yuǎn)勝于人類(lèi)9.發(fā)展出圖像識(shí)別成功率超越人類(lèi)的人工智能的主要因素有()。ABA、計(jì)算力的提升B、大量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)C、社會(huì)關(guān)注度提升D、人類(lèi)專(zhuān)家規(guī)則的完善10.關(guān)于EDVAC,下列說(shuō)法正確的有()。BDA、第一臺(tái)電子數(shù)字計(jì)算機(jī)B、誕生于1949年C、屬于圖靈體系結(jié)構(gòu)計(jì)算機(jī)D、采用二進(jìn)制及存儲(chǔ)程序11.人工智能研究第一次寒冬的發(fā)生主要原因有()。ABCA、AI瓶頸B、性能有限C、缺乏“常識(shí)”D、財(cái)政問(wèn)題12.圖靈測(cè)試是圖靈于1950年提出的一個(gè)關(guān)于判斷機(jī)器是否能夠思考的著名試驗(yàn),測(cè)試某機(jī)器是否能表現(xiàn)出與人等價(jià)或無(wú)法區(qū)分的智能。()正確13.人工智能(AI)概念最早1956年在達(dá)特茅斯會(huì)議上提出。()正確14.從公共關(guān)注視角來(lái)看,人工智能就是機(jī)器可以完成社會(huì)大眾不認(rèn)為機(jī)器能勝任的事情。()正確15.從公眾關(guān)注視角定義的人工智能的范疇是在不斷變化的。()正確16.根據(jù)發(fā)展趨勢(shì)定義,人工智能就是會(huì)不斷自我學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)程序。()正確17.圖靈認(rèn)為,人工智能應(yīng)當(dāng)是一個(gè)模擬成人成熟思維的系統(tǒng)。()錯(cuò)誤第三章1.一個(gè)運(yùn)用二分查找算法的程序的時(shí)間復(fù)雜度是()。BA、指數(shù)級(jí)別B、對(duì)數(shù)級(jí)別C、常數(shù)級(jí)別D、線性級(jí)別2.人類(lèi)對(duì)于知識(shí)的歸納總是通過(guò)()來(lái)進(jìn)行的。AA、判斷B、枚舉C、猜想D、預(yù)測(cè)3.第一例專(zhuān)家系統(tǒng)是在()領(lǐng)域發(fā)揮作用的。BA、物理B、化學(xué)C、數(shù)學(xué)D、生物4.1977年在斯坦福大學(xué)研發(fā)的專(zhuān)家系統(tǒng)()是用于地質(zhì)領(lǐng)域探測(cè)礦藏的一個(gè)專(zhuān)家系統(tǒng)。CA、DENDRALB、MYCINC、PROSPECTORD、XCON5.考慮到對(duì)稱(chēng)性,井字棋最終局面有()種不相同的可能。BA、19683B、138C、91D、446.根據(jù)課程3.6中所講的井字棋估值方法,以下局面估值為()。CA、2B、1C、0D、-17.除了問(wèn)題本身的定義之外,使用問(wèn)題特定知識(shí)的搜索策略被認(rèn)為是()。AA、啟發(fā)式算法B、minimax算法C、深度優(yōu)先搜索D、廣度優(yōu)先搜索8.每一次比較都使搜索范圍減少一半的方法是()。AA、二分查找B、啟發(fā)式算法C、minimax算法D、剪枝算法9.根據(jù)圖中所示的minimax算法決策樹(shù),根結(jié)點(diǎn)的估值是()。BA、20B、16C、9D、1910.根據(jù)圖中所示的minimax算法決策樹(shù),圖中估值為7的結(jié)點(diǎn)被稱(chēng)為()。CA、MAX結(jié)點(diǎn)B、MIN結(jié)點(diǎn)C、終止結(jié)點(diǎn)D、根節(jié)點(diǎn)11.圖中的剪枝過(guò)程稱(chēng)為()剪枝。AA、AlphaB、BetaC、MinD、Max12.圖中的剪枝過(guò)程稱(chēng)為()剪枝。DA、AlphaB、BetaC、MinD、Max13.圍棋AI()是基于AlphaBeta剪枝算法的。AA、GNUGoB、MoGoC、DeepZenGoD、AlphaGo14.專(zhuān)家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)不包括()。DA、知識(shí)庫(kù)變大B、推理引擎更加專(zhuān)用C、用戶(hù)接口更多樣D、用戶(hù)需求量減少15.深藍(lán)在開(kāi)局階段的算法主要是()。DA、二分查找法B、AlphaBeta剪枝C、深度優(yōu)先搜索D、啟發(fā)式算法16.()是第一個(gè)使用蒙特卡洛樹(shù)搜索的圍棋程序,在9×9的棋盤(pán)上擊敗了職業(yè)選手。BA、GNUGoB、MoGoC、DeepZenGoD、AlphaGo17.專(zhuān)家系統(tǒng)的主要組成部分包括()。ABCA、知識(shí)庫(kù)B、推理引擎C、用戶(hù)接口D、自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)18.以下屬于完全信息博弈的游戲有()。ABCA、井字棋B、黑白棋C、圍棋D、橋牌E、軍棋19.蒙特卡洛樹(shù)搜索的主要流程有()。ABCDA、選擇B、擴(kuò)張C、模擬D、反饋20.專(zhuān)家系統(tǒng)的適用領(lǐng)域的特征包括()。ABCDA、不需要額外常識(shí)B、輸入的數(shù)據(jù)可以客觀描述C、人類(lèi)專(zhuān)家稀缺D、用戶(hù)需求量大21.基于規(guī)則的AI系統(tǒng)由一連串的if-then-else規(guī)則來(lái)進(jìn)行推斷或行動(dòng)決策。()√22.博弈樹(shù)的每個(gè)結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)動(dòng)作。()錯(cuò)誤23.估值函數(shù)就是對(duì)每一個(gè)局面給出一個(gè)評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)()。正確24.AlphaBeta剪枝的效率一定比單純的minimax算法效率高。()錯(cuò)誤25.二分查找是一個(gè)有效計(jì)算平方根的辦法。()正確26.零和博弈中,雙方(或多方)的收益相加為0或負(fù)數(shù)。()錯(cuò)誤27.啟發(fā)式算法與AlphaBeta剪枝類(lèi)似,是從葉節(jié)點(diǎn)自底向上計(jì)算估值。()錯(cuò)誤第四章1.色彩的三原色模型是()。AA、紅、綠、藍(lán)B、.紅、黃、藍(lán)C、黃、綠、藍(lán)D、紅、綠、黃2.圖中所展示的基因遺傳算法過(guò)程是()過(guò)程。CA、交叉B、復(fù)制C、變異D、初始化3.將兩個(gè)圖片每個(gè)像素RGB三個(gè)分量的差值的平方和作為適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算方法,兩次計(jì)算得出來(lái)的值分別為1512869728和1495705312,那么說(shuō)明適應(yīng)度函數(shù)值(),適應(yīng)度()。CA、高了;高了B、高了;低了C、低了;高了D、低了;低了4.RGB模型可以組合出()種顏色。DA、256B、73578C、1735666D、167772165.仿生算法的特點(diǎn)有()。ACDA、模擬自然生物群體的行為B、針對(duì)特定的輸入能夠得到確定的結(jié)果C、需要大量的模擬計(jì)算過(guò)程D、適用于大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題6.以下屬于仿生算法的有()。ABCA、蟻群算法B、遺傳算法C、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、蒙特卡洛方法E、歸并排序算法7.以下對(duì)基因遺傳算法描述正確的是()。ACA、基因遺傳算法反映了自然選擇的過(guò)程B、基因遺傳算法一定能得到最優(yōu)解C、是一種啟發(fā)式的搜索算法D、能夠窮盡所有可能性8.基因遺傳算法的組成部分包括()。ABCDA、初始化編碼B、適應(yīng)度函數(shù)C、選擇D、交叉和變異9.基因遺傳算法的兩個(gè)常用的結(jié)束條件為()。ABA、達(dá)到一定的迭代次數(shù)B、適應(yīng)度函數(shù)達(dá)到一定的要求C、達(dá)到一定的變異次數(shù)D、達(dá)到一定的交叉次數(shù)10.仿生算法是一類(lèi)模擬自然生物進(jìn)化或者群體社會(huì)行為的隨機(jī)搜索方法的統(tǒng)稱(chēng)。()正確11.在解決函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題時(shí),基因遺傳算法的全局性不好,容易陷入局部最優(yōu)值。()錯(cuò)誤12.自然界中生物變異的概率是不確定的,但是基因遺傳算法的變異概率可以人為調(diào)節(jié)。()正確13.基因遺傳算法中,利用適應(yīng)度函數(shù)表示參數(shù)值的大小,判斷個(gè)體是否應(yīng)該被淘汰。()正確14.基因遺傳算法的終止條件一般是適應(yīng)度數(shù)值小于0.()錯(cuò)誤第五章1.能夠提取出圖片邊緣特征的網(wǎng)絡(luò)是()。AA、卷積層B、池化層C、全連接層D、輸出層2.向量[0.1,0.1,0.2,0.3,0.6]的維數(shù)是()。BA、10B、5C、3D、13.()是用來(lái)評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型對(duì)樣本的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的誤差大小。AA、損失函數(shù)B、優(yōu)化函數(shù)C、反向傳播D、梯度下降4.在第五章手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的例子中,輸入的圖片為長(zhǎng)和寬都是28像素的圖片,輸出判斷數(shù)字0-9的概率。要構(gòu)建前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去解決這個(gè)問(wèn)題,輸入層是()維的,輸出層是()維的。AA、784;10B、28;10C、784;1D、28;15.前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中各個(gè)層之間是()的,反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)層之間是()的。CA、有環(huán);有環(huán)B、有環(huán);無(wú)環(huán)C、無(wú)環(huán);有環(huán)D、無(wú)環(huán);無(wú)環(huán)6.關(guān)于MNIST,下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是()。CA、是著名的手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別數(shù)據(jù)集B、有訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分C、訓(xùn)練集類(lèi)似人學(xué)習(xí)中使用的各種考試試卷D、測(cè)試集大約包含10000個(gè)樣本和標(biāo)簽7.隱藏層中的池化層作用是()訓(xùn)練參數(shù),對(duì)原始特征信號(hào)進(jìn)行采樣。AA、減少B、增加C、分割D、組合8.如果某個(gè)隱藏層中存在以下四層,那么其中最接近輸出層的是()。DA、卷積層B、池化層C、全連接層D、歸一化指數(shù)層9.一個(gè)完整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括()。AA、一層輸入層B、多層分析層C、多層隱藏層D、兩層輸出層10.前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于()。ADA、圖像識(shí)別B、文本處理C、問(wèn)答系統(tǒng)D、圖像檢測(cè)11.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)隱藏層能提取出和人類(lèi)看到的一樣的特征。()錯(cuò)誤12.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的就是使得損失函數(shù)最小化。()正確13.誤差的反向傳播,即從第一個(gè)隱藏層到輸出層,逐層修改神經(jīng)元的連接權(quán)值參數(shù),使得損失函數(shù)值最小。()。錯(cuò)誤14.隱藏層中的全連接層主要作用是將所有特征融合到一起。()正確15.梯度下降算法是最常用也是最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化辦法,完全可以滿(mǎn)足不同類(lèi)型的需求。()錯(cuò)誤第六章1.典型的“雞尾酒會(huì)”問(wèn)題中,提取出不同人說(shuō)話的聲音是屬于()。BA、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、非監(jiān)督學(xué)習(xí)C、強(qiáng)化學(xué)習(xí)D、線性回歸2.()有跟環(huán)境進(jìn)行交互,從反饋當(dāng)中進(jìn)行不斷的學(xué)習(xí)的過(guò)程。CA、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、非監(jiān)督學(xué)習(xí)C、強(qiáng)化學(xué)習(xí)D、線性回歸3.在Q-Learning中,所謂的Q函數(shù)是指()。AA、狀態(tài)動(dòng)作函數(shù)B、狀態(tài)值函數(shù)C、動(dòng)作值函數(shù)D、策略函數(shù)4.Q函數(shù)Q(s,a)是指在一個(gè)給定狀態(tài)s下,采取某一個(gè)動(dòng)作a之后,后續(xù)的各個(gè)狀態(tài)所能得到的回報(bào)的()。AA、期望值B、最大值C、最小值D、總和5.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過(guò)程中,學(xué)習(xí)率α越大,表示采用新的嘗試得到的結(jié)果比例越(),保持舊的結(jié)果的比例越()。AA、大;小B、大;大C、小;小D、小;大6.在ε-greedy策略當(dāng)中,ε的值越大,表示采用隨機(jī)的一個(gè)動(dòng)作的概率越(),采用當(dāng)前Q函數(shù)值最大的動(dòng)作的概率越()。AA、大;小B、大;大C、小;小D、小;大7.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程中,()表示隨機(jī)地采取某個(gè)動(dòng)作,以便于嘗試各種結(jié)果;()表示采取當(dāng)前認(rèn)為最優(yōu)的動(dòng)作,以便于進(jìn)一步優(yōu)化評(píng)估當(dāng)前認(rèn)為最優(yōu)的動(dòng)作的值。AA、探索;開(kāi)發(fā)B、開(kāi)發(fā);探索C、探索;輸出D、開(kāi)發(fā);輸出8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,()主要探索未知的動(dòng)作會(huì)產(chǎn)生的效果,有利于更新Q值,獲得更好的策略。AA、探索B、開(kāi)發(fā)C、輸入D、輸出9.馬爾可夫性質(zhì)強(qiáng)調(diào)在每一個(gè)動(dòng)作狀態(tài)序列中,下一個(gè)狀態(tài)與()有關(guān)。DA、外部影響B(tài)、主體內(nèi)因C、歷史狀態(tài)D、當(dāng)前狀態(tài)在一個(gè)給定狀態(tài)s下10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的回報(bào)值一個(gè)重要特點(diǎn)是具有()。DA、客觀性B、主體性C、超前性D、滯后性11.用于監(jiān)督分類(lèi)的算法有()。ABCA、支持向量機(jī)B、決策樹(shù)C、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、線性回歸12.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,主體和環(huán)境之間交互的要素有()。ABCA、狀態(tài)B、動(dòng)作C、回報(bào)D、強(qiáng)化13.對(duì)人臉好看程度評(píng)分,主要用的是監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類(lèi)功能。()錯(cuò)誤14.人工智能學(xué)習(xí)玩FlappyBird過(guò)程中,只需要人類(lèi)告訴AI不能碰到水管即可,不需要提供其他信息。()錯(cuò)誤15.狀態(tài)動(dòng)作函數(shù)直接決定主體該采取什么決策。()錯(cuò)誤第七章1.以下四個(gè)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域中,與其他三個(gè)不同的是()。CA、圖像識(shí)別與分類(lèi)B、醫(yī)學(xué)影像分析C、語(yǔ)音識(shí)別D、人臉識(shí)別與情感計(jì)算2.將結(jié)構(gòu)型的圖片(空間分辨率高,紋路細(xì)節(jié)清晰)與光譜分辨率高、色彩豐富的圖片處理成空間分辨率和光譜分辨率都高的過(guò)程稱(chēng)為()。DA、圖像配準(zhǔn)B、圖像識(shí)別C、圖像分類(lèi)D、圖像融合3.在自動(dòng)駕駛中,AI需要不斷地通過(guò)路面信息來(lái)調(diào)整開(kāi)車(chē)的決策，這種處理模式適合用()來(lái)訓(xùn)練出合理的策略。CA、監(jiān)督學(xué)習(xí)B、非監(jiān)督學(xué)習(xí)C、強(qiáng)化學(xué)習(xí)D、弱化學(xué)習(xí)4.在人工智能當(dāng)中,圖像、語(yǔ)音、手勢(shì)等識(shí)別被認(rèn)為是()的層次;而問(wèn)題求解、創(chuàng)作、推理預(yù)測(cè)被認(rèn)為是()的層次。AA、感知智能;認(rèn)知智能B、認(rèn)知智能;感知智能C、感知智能;感知智能D、認(rèn)知智能;認(rèn)知智能5.在語(yǔ)音識(shí)別中,按照從微觀到宏觀的順序排列正確的是()。AA、幀-狀態(tài)-音素-單詞B、幀-音素-狀態(tài)-單詞C、音素-幀-狀態(tài)-單詞D、幀-音素-單詞-狀態(tài)6.ImageNet數(shù)據(jù)集包含了()幅圖片。CA、1400多B、14000多C、1400多萬(wàn)D、14000多萬(wàn)7.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的英文縮寫(xiě)為()。DA、SRTB、CTSC、SPED、ASR8.科大訊飛目前的主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域是()。BA、醫(yī)學(xué)影像分析B、語(yǔ)音識(shí)別C、情感計(jì)算D、自動(dòng)駕駛9.人臉識(shí)別過(guò)程中,人臉采集的影響因素包括()。ABCDA、圖像大小B、圖像分辨率C、光照環(huán)境D、采集角度10.現(xiàn)階段的自動(dòng)駕駛已經(jīng)能夠到達(dá)第五級(jí)完全自動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)了。()錯(cuò)誤11.情感計(jì)算是在人臉識(shí)別的基礎(chǔ)上,更加精細(xì)地通過(guò)臉上的表情和動(dòng)作來(lái)判斷人的情緒狀態(tài)。()正確12.傳統(tǒng)的圖像識(shí)別系統(tǒng)主要由圖像分割、圖像特征提取以及圖像識(shí)別分類(lèi)構(gòu)成。()正確13.人工智能在醫(yī)學(xué)影響分析方面,可以起到計(jì)算機(jī)輔助診斷的作用,進(jìn)行病灶檢測(cè)、病灶量化診斷、進(jìn)行治療決策等。()正確14.醫(yī)療