人工智能的能力,取决于样本信息熵和模型能力。 （　　　）

U-Net是专门用于图像分类任务的网络结构。（　　　）

通过归一化BN),调整参数分布,加快收敛速度, 可以避免梯 度消失的问题。（　　　）

在以连接主义为基础的神经网络中,每个节点都能表达特定的意 义。（　　　）

二分类过程中,我们可以将任意类别设为正例。（　　　）

人工智能核心体系架构包括技术层、应用层、基础 层、网络 层。（　　　）

线性回归的损失函数中加入L1正则项,此时该回 归叫做Lasso 回归。（　　　）

测试误差会随着模型复杂度的上升而不断减小。（　　　）

电力监测可基于线性回归等算法进行设备状态识别。线性回归 就是试图学习一个以连续值为输出的线性模型,解法为 最小二乘 法,不可以使用一般的梯度下降法求解。（　　　）

各单位要加强跨专业协同,按照“绝对均衡”的原则,充分结合 设备等专业应用需求,对照功能和性能清单,提前规 划软硬件资 源,加快建设和部署,有序支撑设备等专业应用 快速落地见效。（　　　）

在构建配电网可靠性分类模型的过程中,元件是否正常运行可作 为模型的特征,元件故障率的影响因素可作为模型的标签。（　　　）

强化学习的效率优化方案可以用于提高双有源全桥直流 变换器 的效率和运行性能。（　　　）

电力能源预测通常采用交叉熵作为损失函数。（　　　）

变电站中拾音器的采集是实时采集的。（　　　）

智能计算中打破 CPU 边界是指使用服务器集群处理复杂应用。（　　　） 三、多选题目