题目内容
（请给出正确答案）
A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量
B.神经网络模型建立在多神经元之上
C.神经网络模型中，无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算
D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题
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A.激活函数都是非线性函数
B.激活函数大多数是非线性函数,少数是线性函数
C.激活函数都是线性函数
D.激活函数部分是非线性函数,部分是线性函数
A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
A.人工智能指的是真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器
B.阿尔法围棋的核心系统属于基于神经网络的深度学习，过大量数据分析学习棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打击点来击败对手
C.人工智能、机器学习与深度学习是相对独立的，它们之间没有必然的联系
D.神经网络是目前人工智能领域的研究热点之一，是一种模拟动物神经网络行为特征，进行并行信息处理的算法模型
A.神经网络的工作原理与生物体内的神经元是完全一样的
B.训练神经网络的实质是对复杂函数求参数最优解的过程
C.增加神经网络的层数和增加每层的神经元个数的效果是一样的
D.神经网络只能进行二分类，不能进行更多种类的分类了
A.能够使用日志采集器和流探针对全网的数据进行采集
B.Agile-Controller DCN下发安全策略到防火墙阻断威胁
C.SecoManager下发安全策略到防火墙阻断威胁
D.能够基于AI深度神经网络算法智能检测威胁
A.在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中
B.ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升
C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像
D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布
A.准入模型中，核心是授权条件和授权结果
B.当前只有802.1x以及Portal认证可以支持准入模型中的全部条件
C.授权元素不包括IP地址范围
D.授权条件包括授权元素
A.OSI参考模型定义了开放系统的层次结构
B.OSI参考模型是一个在制定标准时使用的概念性框架
C.OSI参考模型的每层可以使用上层提供的服务
D.OSI参考模型是开放系统互联参考模型
A.L1范数：为x向量各个元素绝对值之和。
B.L2范数：为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或Frobenius范数
C.L1范数可以使权值稀疏，方便特征提取
D.L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。
