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第4题
区块链信任相对传统信任，具有更高维度的可靠性,其原因是（)。
A.区块链使人变得更诚信了
B.区块链有利于组织更好的管理
C.区块链基于算法与机器，不受人的意识的影响
D.区块链更为复杂
第6题
下面有关深度学习、目标检测和边缘计算的说法，正确的是哪些（)？
A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型
B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算
C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算
D.边缘计算就是一种人工智能
第7题
大数据征信，就是运用机器学习等大数据技术重新设计征信评价模型算法，考察多维度、动态、交互的
信用信息，向在经济活动中有合法需求的信息使用者提供信用信息服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。()
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第8题
Zest Finance 具有的优势包括（)A.基于大数据技术和机器学习模型，有效降低了风险违约率B.采用
Zest Finance 具有的优势包括()
A.基于大数据技术和机器学习模型，有效降低了风险违约率
B.采用非传统的信用数据，覆盖到了传统信贷信息不完整的人群
C.为绝大多数人群提供信用服务，较好替代了传统征信系统
D.更看重用户的现有信息，增强信用评估广度
第9题
在机器学习算法中，模型欠拟合是指？（)
A.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小
B.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小
C.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大
D.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大
第10题
在机器学习算法中，模型过拟合是指？（)
A.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小
B.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大
C.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小
D.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大
第11题
Zest Finance 具有的优势包括（)A.为绝大多数人群提供信用服务，较好替代了传统征信系统B.更看
Zest Finance 具有的优势包括()
A.为绝大多数人群提供信用服务，较好替代了传统征信系统
B.更看重用户的现有信息，增强信用评估广度
C.基于大数据技术和机器学习模型，有效降低了风险违约率
D.交互界面更友好
