1、病床边的计算机视觉两像素位置分别为（x,y）和（ s,t），则两像素间的欧氏距离是（）A、B、C、D、以上都不是答案：B下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（）A、B、C、D、以上都不是答案：CA、3B、5C、8D、9答案：B在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和无监督学习，那么聚类任务属于（ ）A、有标签的监督学习B、无标签的无监督学习C、有标签的无监督学习D、无标签的监督学习答案：B医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或者人体某部分，以非侵入方式去的内部组织影响的技术与处理过程，其中 CT 是一种重要的影像诊断检查技术，下列哪项不是 CT 的优点（ ）A、能提供器官完整的
2、 3D 讯息B、电脑断层分辨率高C、可根据需要的不同提供矢状面、冠状面、横断面的影像D、没有辐射量答案：D给定一个数据集，对于某一个待分类数据点，找出距离该点最近的 K 个样本，若它们当中大多数属于 A 类，则把该数据点也 归类为 A，这种方法称 为 K-means 算法（）A、正确B、错误答案：B两像素位置分别为（x,y）和（ s,t），则两像素间的城区距离是（）A、B、C、D、以上都不是答案：B下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行旋转变换（）A、B、C、D、以上都不是答案：C在机器学习领域中，按照数据有无标签分为监督学习和非监督学习，那么分类、回归任务属于（ ）A、有标签的监督学习B、无标签
3、的非监督学习C、有标签的非监督学习D、无标签的监督学习答案：A如右图所示，有两类不同的样本数据，分别用小正方形和小三角形表示，现在，我们不知道中间那个圆形的数据是从属于哪一类（正方形或三角形），此时若采用 KNN（K 近邻）算法解决这个问题，当选取 K=3 时，圆形待分类点该被判定 为（ ）；当选取 K=5 时，圆形待分类点该被判定为（ ）A、正方形；三角形B、正方形；正方形C、三角形；三角形D、三角形；正方形答案：D两像素位置分别为（x,y）和（ s,t），则两像素间的棋盘距离是（）A、B、C、D、 D、以上都不是答案：C下图是哪种像素邻域表示（）A、4- 邻域B、对角邻域C、8-邻域D、以
4、上都不是答案：C将下图所示的图像输入到 2*2 的均值 pooling（池化）层（即，取模板内像素灰度值的平均值），stride （步长）为 2，则输出值应为（）A、B、C、D、答案：D操作中属于图像平滑处理的是（）A、梯度锐化B、直方图均衡C、中值滤波D、动态范围压缩答案：C下列机器学习常用算法中哪个是聚类算法而不属于分类算法（C）A、最小距离分类器B、KNN （ K 近邻）C、K-meansD、逻辑回归答案：C下图是哪种像素邻域表示（）A、4- 邻域B、对角邻域C、8-邻域D、以上都不是答案：C下列哪个变换矩阵代表对像素坐标进行平移变换（）A、B、C、D、以上都不是答案：AA、7B、11C
5、、17D、14答案：B在有标签数据集上，经常采用简单的线性回归、分类任务从数据中学习获取信息。在回归任务中，Y 变量（预测变量） 为（ ），分类任务中 Y 变 量（预测变量）为（ ）A、离散型；离散型B、离散型；连续型C、连续型；离散型D、连续型；连续型答案：C边缘检测的原理：模板（分别代表 X 和 Y 方向）在图像上移 动并在每个位置计算对应中心像素的灰度值，一般来说，在某个目标（背景）内部计算出的灰度值（ ），在边缘位置时计算出的灰度值（ ）A、较小；较小B、较小；较大C、较大；较小D、较大；较大答案：B下图是哪种像素邻域表示（）A、4- 邻域B、对角邻域C、8-邻域D、 以上都不是答案：
6、B下列哪项图像处理操作使用了灰度映射技术（）A、图像求反B、动态范围压缩C、对比度增强D、以上都是答案：D将下图所示的图像输入到 2*2 的最大值 pooling（池化）层（即，取模板内像素灰度值的最大值），stride（步长）为 2，则输出值应为（）A、B、C、D、答案：AC下列算法中属于图像平滑处理的是（）A、对比度增强B、二值化C、动态范围压缩D、均值滤波答案：D在神经网络中，经常根据特定任务采用不同的激活函数，下图所示的是两个经常使用的激活函数，请分别指出两个函数图像分别是（）A、relu；sigmoidB、tanh；reluC、sigmoid；reluD、sigmoid；tanh答案：C大数据应用技术专题大数据起源于（）A、金融B、电信C、互联网D、医疗答案：C第一个提出大数据概念的公司是（）A、微软B、谷歌C、麦肯锡D、亚马逊答案：C（）规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理。A、贫数据B、大数据C、富数据D、繁数据答案：B大数据的本质是（）A、数据收集
