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【单选题】【消耗次数：1】
深度强化学习是以（）为基础的。
① 大数据
② GPU
③ 深度卷积神经网络
④ AI
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相关题目
【判断题】 第一次神经网络兴起后，强化学习被认为是一大类机器学习算法，用于学习数据的多级表达或抽象。
①  正确
②  错误
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【判断题】 卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。
①  正确
②  错误
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【判断题】 当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。
①  正确
②  错误
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【判断题】 对抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈，达到更好的学习效果。
①  正确
②  错误
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【单选题】 所谓深度学习，是指多层神经网络中每一层学一个简单的任务，从简单的部件构成复杂对象的过程。（）
①  正确
②  错误
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【单选题】 可以对大数据进行深度分析的平台工具是
①  传统的机器学习和数据分析肛具
②  第二代机器学习工具
③  第二代机器学习工具
④  未来机器学习工
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【多选题】 目前，深度学习主要包括（）。
①  A.前馈神经网络
②  B.卷积神经网络
③  C.循环神经网络
④  D.对抗神经网络
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【单选题】 以前的神经网络，由于算法的局限性，只能处理（ ）的神经网络。
①  两层以及两层以内
②  三层以内
③  三层以及三层以内
④  一层以内
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【单选题】 （）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。
①  A.前馈神经网络
②  B.卷积神经网络
③  C.循环神经网络
④  D.对抗神经网络
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【单选题】 基础埋深的最小深度为（ ）
①  0.3m
②  0.5m
③  0.6m
④  0.8m
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随机题目
【单选题】 我们在分析颅颌系统结构的时候，将颅颌系统分为三部分，其中代表脑神经肌肉系统的是（）
①  CMS
②  TMJ
③  NMS
④  关节和咬合
⑤  以上均不是
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【单选题】 口颌系统的肌肉按功能可以分为很多不同的肌群，以下哪个肌群掌管讲话功能（）
①  闭口肌群
②  特殊功能肌群
③  前伸肌群
④  姿势肌群
⑤  后退肌群
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【单选题】 人体生长过程中，即使颌面部有一定骨性错颌，也可通过一系列的代偿机制获得一个相对正常的牙尖交错颌，这些代偿机制当中不包括（）
①  牙-牙槽骨代偿
②  垂直向代偿
③  水平向代偿
④  关节代偿
⑤  以上均是
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【单选题】 以下肌肉不属于CMS肌肉群的是（）
①  翼外肌上头
②  颞肌
③  嚼肌翼外肌下头
④  二腹肌
⑤  以上均不属于
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【单选题】 进行下颌关节轨迹记录时，造成轨迹过度的原因不包括（）
①  CMS周围急性炎症
②  韧带松弛
③  功能异常
④  髁状突形态的改变
⑤  以上均是
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【单选题】 颌架辅助下的功能分析，正确的步骤是（）
①  精确取模-确定患者真实的后退位-蜡记录患者后退位-确定下颌参考位置-面弓转移-模型固定
②  精确取模-确定下颌参考位置-确定患者真实的后退位-蜡记录患者后退位-面弓转移-模型固定
③  精确取模-确定患者真实的后退位-蜡记录患者后退位-确定下颌参考位置-模型固定-面弓转移
④  精确取模-确定患者真实的后退位-确定下颌参考位置-蜡记录患者后退位-模型固定-面弓转移
⑤  精确取模-确定下颌参考位置-面弓转移-确定患者真实的后退位-蜡记录患者后退位-模型固定
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【单选题】 Slavicek头影测量分析在进行前牙分析时有很多参考点，其中，代表前牙切导止点的是（）
①  F1
②  F2
③  F3
④  S
⑤  N
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【单选题】 代表颅底曲度的头影测量数据是（）
①  SNA角
②  SNB角
③  SNC角
④  蝶鞍角
⑤  下颌角
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【单选题】 下列哪项不是临床上加强支抗的方法
①  增加用作支抗牙齿的数目
②  将支抗牙连成一整体而加强支抗作用
③  用口外唇弓来增强支抗
④  使用方丝弓矫治技术
⑤  Nance弓
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【单选题】 矫正器的类型分类，不正确的是
①  矫治性
②  预防性
③  保持性
④  稳定性
⑤  功能性
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