（）關於卷積神經網路敘述何者正確

A、金屬表面被氧化，形成不安全的表層或塗層 B、能形成安全的表層和塗層 C、不需要通入電流電解就能形成氧化層 D、產品顏色為氧化膜本身的顏色

A．868 MHz B．915 MHz C．1800 MHz D．2.4 GHz

A．足月新生儿出生吋具有較好的睡眠功能 B．足月新生儿出生吋具有較好的吸吮、呑咽功能 C．足月新生儿出生吋逐不具有吸吮、呑咽功能 D．足月新生儿出生肘逐不具有送劭能力

A．橘子jú苺茫chāng B．擇斥方道qiú居林尽染jìn C．寥廓lià百侣lǚ D．百舸kě綢繆móu

A．呵午shàng吮吸yǔn B．告辞cí萋角léng C．穿梭sū呟喝yà D．柔滑róu精致zhì

A．企業應於報表中揭露使用的評價技術以及衡量公允價值時所使用的輸入值 B．稱為國際會計出帳準則 C．IFRS 制度下ERP 系統不再收集交易資料 D．稱為國際ERP 規劃準則

A．通常每個神經元的連線權重值 （weight） 都不一樣，但偏值 （bias） 都一樣 B．為了讓所有的神經元都能被激發會加上一個偏值（bias）做為調整 C．激活函數會把每個神經元的真正輸出控制在0到1之間 D．神經網路可以調整的參數是代表權重的 w1, w2, ⋯和代表偏值的 b1, b2, ⋯ E．神經網路的激活函數一定是非線性函數

A．P:根據顧客的要求和組織的方針，為提供結果建立必要的目標和行動計畫 B．D:根據方針、目標和產品要求，對過程和產品進行監視和測量，並報告結果 C．C:實施行動計畫 D．A:指新作業程序的實施及標準化，以防止原來的問題再次發生

A．光流可以用來描述運動的方向 B．光流描述是三維的運動點投影到二為圖像之後的投影點的運動 C．光流是同一個點在相鄰兩幀圖像的位移 D．光流代表的是圖像的位移不會受到遮擋、光罩變化和運動產生的模糊等因素影響 E．計算光流的關鍵是把兩幀之間相同的點連接起來

A．oltzmann Network B．Hopfiled Network C．lexNet D．LeNet E．GoogleNet

A．詞頻統計的方法中，對於要將單一主題的文檔從海量的語料庫中發掘出來是很輕易的，不需要借助額外的技術來獲取詞頻向量 B．主題模型 （topic model） 是描述語料庫及其中潛在的一類數字模型，首先考慮到的是如何用數學語言去描述一個主題 C．詞頻向量是由所有的詞頻組合在一起，同時，詞頻為該字詞在文本出現的總數除以文檔中的總詞語數 D．文黨的詞頻、主題的比重、主題的詞頻三者之間的關係為D（文檔詞頻） = W（主題比重）* T（主題詞頻） E．文本挖掘技術基本上屬於無監督學習方法

A．以數學眼光來看CNN是NN的子集合 B．機器學習是深度學習的一種 C．人工智慧是一種深度學習 D．深度學習通常隱藏層在百層以上的神經網路，這樣才夠深 E．NN是一種有記憶的神經網路，會記得上一次的輸入

A．Sigmoid （S形函數） B．正弦函數 C．Tanh D．二次方函數 E．ReLU

A．驗證集像是一場模擬考 B．訓練集就像是深度學習模型的教科書 C．測試集對於模型來說則是最終決定成果的考試 D．驗證集對於模型來說則是最終決定成果的考試 E．測試集像是一場模擬考

A．在常溫常壓下它們是氣體或液體 B．它們全不是良好的導電體 C．它們不全是良好的導熱體 D．它們大都易碎