病床边的计算机视觉大数据应用技术专题答案.doc

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资源描述

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

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