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2025-08-17 00:47 上一頁面

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【正文】 ? 選題 2: 簡述語言模型,說明若干語言模型(例如 Query likelihood和 Relevance Model)的工作原理和優(yōu)缺點 , 并闡述語言模型在自然語言處理和信息檢索的應用。 ? 選題 2:人工智能研究已在若干特定的領域取得了引人注目的成功,但是已有的成功大都是局部的、彼此分離的,距離“通用智能”的理想仍有較大差距,請說明你對這種狀況的理解。si, The origin of bursts and heavy tails in humans dynamics, Nature 435, 207 (2022). ? M. C. Gonz225。 。 Tianjin University 丏業(yè)基礎測試選題 ? 丏業(yè)基礎課程: 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘 ? 參考教材 ? Duda R O, Hart P E, and Stork D G. Pattern classification. John Wiley amp。 ? 選題 4: 說明 神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習模型(深度玻爾茲曼機、深度卷積網(wǎng)絡和深度 Recurrent網(wǎng)絡等)的基本原理和算法,并試闡述你對深度學習模型引人注目的有效性當理解。 ? 選題 4: 簡述量子信息檢索的若干思想,說明量子語言模型 (Quantum Language Model)的原理和算法。lez, C. A. Hidalgo, . Barab225。Tianjin University ?高級計算機視覺 ?計算機視覺、機器學習、媒體計算 ?機器學習和模式識別 ?機器學習與數(shù)據(jù)挖掘 ?量子計算與量子信息 ?模式識別 、高級人工智能 丏業(yè)基礎測試選題列表 ?人工智能、軟件體系結構 ?人類行為動力學 ?信息檢索 ?言語信息處理 ?運籌學 Tianjin University 丏業(yè)基礎測試選題 ? 丏業(yè)基礎課程 :高級計算機視覺 ? 參考教材 ? (美)塞利斯基 ,艾海舟 ,興 軍亮 《 計算機視覺 —算法與應用 》 ? ( 英) 戴維斯 《 計算機與機器視覺:理論、算法與實踐 》
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