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理論知識(shí)考試模擬試卷及答案

一、判斷題（將判斷結(jié)果填入括號(hào)中 錯(cuò)正確的填“ √”, 錯(cuò)誤的填“ ×” 每題 0.5 分，共 20 分）
1. （ ）Windows系統(tǒng)的維護(hù)利器是一款可以幫助用戶優(yōu)化系統(tǒng)性能、清理垃圾文件和修復(fù)系統(tǒng)問(wèn)題的軟件
2. （ ）Excel圖表的數(shù)據(jù)可視化功能只能用于靜態(tài)展示數(shù)據(jù)，無(wú)法進(jìn)行動(dòng)態(tài)交互
3. （ ）勞動(dòng)者在試用期內(nèi)可以隨時(shí)解除勞動(dòng)合同
4. （ ）通過(guò)利用Excel宏，我們可以將繁瑣的重復(fù)性任務(wù)自動(dòng)化，使我們的工作變得高效和輕松
5. （ ）人工智能訓(xùn)練師在職業(yè)道德建設(shè)中，無(wú)需考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量與適用性，只需關(guān)注模型的訓(xùn)練效果
6. （ ）人工智能訓(xùn)練師在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)，可以不經(jīng)用戶同意直接使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練
7. （ ）培訓(xùn)方法的選擇應(yīng)該完全依賴于培訓(xùn)者的經(jīng)驗(yàn)和偏好
8. （ ）在數(shù)據(jù)采集和處理流程中，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除重復(fù)數(shù)據(jù)和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量
9. （ ）數(shù)據(jù)審核平臺(tái)是一種專門用于審核和處理數(shù)據(jù)的軟件工具
10. （ ）業(yè)務(wù)模塊構(gòu)建方法的原則包括可擴(kuò)展性、可重用性和可維護(hù)性
11. （ ）智能控制功能模塊的原理是通過(guò)模擬人類大腦的思維方式來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的自動(dòng)控制
12. （ ）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)通常用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則更適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
13. （ ）云服務(wù)是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式，通過(guò)這種方式，共享軟硬件資源和信息可以按需求提供給計(jì)算機(jī)各種終端和其他設(shè)備
14. （ ）Power BI是微軟推出的一款商業(yè)智能工具，主要用于數(shù)據(jù)分析和報(bào)告制作
15. （ ）數(shù)據(jù)源選擇只要基于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，不需要可靠性
16. （ ）容器化技術(shù)可以完全替代傳統(tǒng)的虛擬化技術(shù)來(lái)管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理流程
17. （ ）當(dāng)數(shù)據(jù)集中存在缺失值時(shí)，我們應(yīng)該直接刪除這些數(shù)據(jù)點(diǎn)
18. （ ）在將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)環(huán)境時(shí)，模型部署只需要將訓(xùn)練好的模型文件上傳到服務(wù)器，無(wú)需其他步驟
19. （ ）日志分析工具僅用于記錄系統(tǒng)的錯(cuò)誤信息
20. （ ）在模型訓(xùn)練過(guò)程中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集越大，模型訓(xùn)練出的準(zhǔn)確率一定會(huì)越高
21. （ ）算法測(cè)試的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度
22. （ ）所有的自動(dòng)化標(biāo)注工具都能保證100%的準(zhǔn)確性，無(wú)需人工審核或后處理
23. （ ）容器化技術(shù)是一種將應(yīng)用程序及其依賴項(xiàng)打包在一起的方法，以便在不同的環(huán)境中輕松部署和運(yùn)行
24. （ ）人工智能測(cè)試的目的在一定程度上可以識(shí)別并解決模型可能存在的偏差，確保AI系統(tǒng)的決策過(guò)程是公正和無(wú)歧視的
25. （ ）在進(jìn)行文本類數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注時(shí)，規(guī)則與流程是固定不變的，適用于所有類型的文本數(shù)據(jù)
26. （ ）在進(jìn)行數(shù)據(jù)多樣性與公平性測(cè)試時(shí)，我們只需要關(guān)注數(shù)據(jù)集中是否存在偏見即可
27. （ ）在選擇測(cè)試框架時(shí)，唯一需要考慮的因素是該框架是否支持自動(dòng)化測(cè)試
28. （ ）測(cè)試報(bào)告是一份重要的文檔，它不僅記錄了測(cè)試結(jié)果，還應(yīng)該詳細(xì)說(shuō)明測(cè)試的方法、測(cè)試環(huán)境、測(cè)試用例、測(cè)試數(shù)據(jù)和測(cè)試過(guò)程中遇到的問(wèn)題及解決方案
29. （ ）原型設(shè)計(jì)與測(cè)試是人機(jī)交互設(shè)計(jì)過(guò)程中的最后一步
30. （ ）使用Marvel的響應(yīng)式設(shè)計(jì)預(yù)覽，設(shè)計(jì)師可以輕松地查看和調(diào)整他們的網(wǎng)站布局，以確保其在各種設(shè)備上都能正常工作
31. （ ）用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)UX的原則強(qiáng)調(diào)在設(shè)計(jì)過(guò)程中始終關(guān)注用戶的需求和體驗(yàn)
32. （ ）Sketch的插件生態(tài)系統(tǒng)為用戶提供了廣泛的功能擴(kuò)展選項(xiàng)
33. （ ）時(shí)間序列數(shù)據(jù)分割時(shí)，通常不需要保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性和時(shí)序性，可以直接隨機(jī)分割
34. （ ）多維度數(shù)據(jù)分解的原理僅適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)
35. （ ）機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以完全替代人類專家在某些領(lǐng)域的決策過(guò)程
36. （ ）Axure RP是一款用于創(chuàng)建原型和模擬復(fù)雜交互的工具
37. （ ）深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN主要用于處理序列數(shù)據(jù)
38. （ ）產(chǎn)品功能規(guī)劃是對(duì)產(chǎn)品功能的全面、系統(tǒng)、科學(xué)的規(guī)劃，它具有全局性、前瞻性和創(chuàng)新性
39. （ ）在用戶界面設(shè)計(jì)中，應(yīng)該遵循一致性原則，即相同類型的元素應(yīng)該有相同的操作和外觀
40. （ ）在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系是通過(guò)概率分布來(lái)描述的
二、單選題（選擇一個(gè)正確的答案，將相應(yīng)的字母填入題內(nèi)的括號(hào)中。每題 0.5 分，共 70 分）
1. 在瀏覽器中，要打開一個(gè)新的標(biāo)簽頁(yè)，應(yīng)該使用快捷鍵（ ）。
2. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)法的基本原則包括保護(hù)創(chuàng)作成果、鼓勵(lì)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步以及（ ）。
3. 根據(jù)我國(guó)《專利法》的規(guī)定，申請(qǐng)專利的發(fā)明創(chuàng)造在申請(qǐng)日以前六個(gè)月內(nèi)，出現(xiàn)（ ）的情況，會(huì)喪失新穎性。
4. 當(dāng)Windows系統(tǒng)無(wú)法連接到網(wǎng)絡(luò)時(shí)，首先應(yīng)該嘗試（ ），快速修復(fù)方法。
5. 為了提高Word2019文檔的編輯效率，可以使用（ ）快捷鍵來(lái)快速插入當(dāng)前日期。
6. 使用Windows系統(tǒng)的維護(hù)利器可以（ ）系統(tǒng)性能。
7. 在Excel中，使用（ ）函數(shù)可以將一個(gè)日期轉(zhuǎn)換為文本格式。
8. （ ）不能作為專利申請(qǐng)權(quán)的主體。
9. （ ）不是專利授權(quán)的實(shí)質(zhì)性條件。
10. 五筆字型漢字輸入法的編碼屬于（ ）。
11. 要打開Windows小工具，用戶需要（ ）。
12. （ ）不是勞動(dòng)合同必備的核心條款。
13. 在Excel中，（ ）不可以快速切換不同的工作簿。
14. 用人單位不得解除勞動(dòng)合同的情形是（ ）。
15. 職業(yè)道德真正形成于（ ）。
16. 在職業(yè)守則中，誠(chéng)實(shí)守信主要體現(xiàn)在（ ）行為上。
17. 愛崗敬業(yè)的具體表現(xiàn)不包括（ ）。
18. 職業(yè)道德是職業(yè)守則的核心內(nèi)容之一，不屬于職業(yè)道德強(qiáng)調(diào)的關(guān)系是（ ）。
19. 從道德和社會(huì)責(zé)任角度考慮，人工智能訓(xùn)練師在處理用戶數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)確保數(shù)據(jù)的（ ）。
20. 在職業(yè)守則的制定過(guò)程中，（ ）的步驟旨在確保守則的公平性和合理性。
21. 案例分析法（ ）。
22. 在編寫培訓(xùn)講義的過(guò)程中，（ ）是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。
23. 為了使培訓(xùn)講義更具吸引力，可以采用（ ）的排版方式。
24. 當(dāng)面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注不一致的問(wèn)題時(shí)，應(yīng)該采取的措施是（ ）。
25. 企業(yè)常用的培訓(xùn)方法包括講授法、討論法、（ ）和案例分析法。
26. 在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，（ ）步驟不會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤。
27. 在設(shè)計(jì)高效業(yè)務(wù)流程時(shí)，（ ）措施最有助于減少不必要的延誤。
28. 為了確保抓取的數(shù)據(jù)質(zhì)量，（ ）方法是無(wú)效的。
29. 合規(guī)性檢查的目的是確保組織的數(shù)據(jù)處理活動(dòng)符合（ ）的要求。
30. （ ）不是常見的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。
31. 在知識(shí)發(fā)現(xiàn)的流程中，（ ）不是由人工智能訓(xùn)練師執(zhí)行的。
32. 數(shù)據(jù)處理工具的主要功能是（ ）。
33. （ ）方法常用于解決離散優(yōu)化問(wèn)題。
34. （ ）更適合處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
35. 內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)的設(shè)計(jì)初衷是為了解決（ ）。
36. 在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法中，（ ）步驟涉及到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的探討和理解。
37. 企業(yè)使用數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控工具的主要目的是（ ）。
38. 自動(dòng)數(shù)據(jù)處理功能模塊在（ ）環(huán)節(jié)可以提高數(shù)據(jù)處理速度。
39. （ ）業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)產(chǎn)生特點(diǎn)是低頻度、數(shù)據(jù)量小。
40. 為了保護(hù)用戶隱私，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)流程中應(yīng)該采用（ ）技術(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理。
41. 在數(shù)據(jù)挖掘方法中，（ ）技術(shù)不是分類算法。
42. 在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集時(shí)，我們應(yīng)該優(yōu)先選擇（ ）方法來(lái)確保數(shù)據(jù)的全面性。
43. 在評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化效果時(shí)，（ ）是一個(gè)重要的指標(biāo)。
44. 不屬于云服務(wù)主要特點(diǎn)的是（ ）。
45. 在了解業(yè)務(wù)流程現(xiàn)狀時(shí)，（ ）是非常重要的信息來(lái)源。
46. 在進(jìn)行復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)的改進(jìn)時(shí)，首先應(yīng)該進(jìn)行的是（ ）。
47. （ ）可能被人工智能訓(xùn)練師用于特征工程，以輔助數(shù)據(jù)的探索性分析。
48. Power BI支持（ ）操作系統(tǒng)。
49. 計(jì)算機(jī)視覺通過(guò)模擬人類視覺系統(tǒng)來(lái)處理和分析圖像，（ ）不是其主要功能。
50. 在數(shù)據(jù)校驗(yàn)和異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的方法中，（ ）方法不可以用于檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常值。
51. 生物特征識(shí)別功能模塊的主要應(yīng)用場(chǎng)景包括（ ）。
52. 為了確保簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)流程優(yōu)化的效果，企業(yè)應(yīng)該采?。?）方法來(lái)評(píng)估流程改進(jìn)的成果。
53. 在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法中，（ ）是一種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析方法，用于深入挖掘數(shù)據(jù)背后的原因和影響。
54. 業(yè)務(wù)模塊構(gòu)建方法強(qiáng)調(diào)的是（ ）。
55. 在數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理流程中，（ ）是第一步。
56. 在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，（ ）工具可以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
57. （ ）是一種常用的圖像讀取方法，可以從文件中提取像素?cái)?shù)據(jù)。
58. 在算法部署效果測(cè)試的流程中，（ ）步驟是在算法部署之前進(jìn)行的。
59. 數(shù)據(jù)白化處理的主要目的是（ ）。
60. 在算法測(cè)試中，若想評(píng)估模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的關(guān)系強(qiáng)度，應(yīng)使用的統(tǒng)計(jì)量是（ ）。
61. 在噪聲數(shù)據(jù)處理中，（ ）主要用于消除信號(hào)中的平穩(wěn)隨機(jī)噪聲。
62. 在選擇數(shù)據(jù)標(biāo)注工具時(shí)，應(yīng)該權(quán)衡（ ）。
63. 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證的主要目的是（ ）。
64. 在數(shù)據(jù)分片中，（ ）是用來(lái)決定如何將數(shù)據(jù)分割到各個(gè)分片的。
65. 對(duì)于分類數(shù)據(jù)，（ ）方法可以用來(lái)處理缺失值。
66. 人工智能訓(xùn)練師在利用高性能計(jì)算資源時(shí)，主要關(guān)注（ ）方面。
67. 在算法魯棒性測(cè)試中，通常采用的方法包括（ ）。
68. 在進(jìn)行數(shù)據(jù)多樣性與公平性測(cè)試時(shí)，（ ）原則是最重要的。
69. 機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)是（ ）。
70. 在模型評(píng)估中，召回率Recall的計(jì)算方法是：（ ）。
71. 為了確保數(shù)據(jù)可追溯性，組織應(yīng)該建立一套完整的數(shù)據(jù)管理流程，包括數(shù)據(jù)的（ ）、存儲(chǔ)、傳輸和銷毀等環(huán)節(jié)。
72. 在進(jìn)行文本數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，（ ）步驟通常用于將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。
73. 為了高效地訓(xùn)練大規(guī)模數(shù)據(jù)集，（ ）軟件組件最為關(guān)鍵。
74. 線性規(guī)劃是一種用于求解（ ）問(wèn)題的優(yōu)化算法。
75. 在確定數(shù)據(jù)收集方法時(shí)，應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的類型和來(lái)源，（ ）方法適用于收集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
76. 在深度學(xué)習(xí)中，用來(lái)防止過(guò)擬合的方法是（ ）。
77. 在評(píng)估一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能時(shí)，（ ）指標(biāo)不是常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
78. 在Excel中進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，（ ）操作是用于識(shí)別重復(fù)數(shù)據(jù)的最佳實(shí)踐。
79. 在評(píng)估分類模型的準(zhǔn)確性時(shí)，通常使用（ ）指標(biāo)。
80. 在進(jìn)行算法安全性測(cè)試時(shí)，需要考慮的方面包括（ ）。
81. 在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中，除了評(píng)估模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性之外，（ ）指標(biāo)對(duì)于確保系統(tǒng)的響應(yīng)速度至關(guān)重要。
82. 在算法訓(xùn)練過(guò)程中，選擇合適的模型對(duì)于提高模型性能至關(guān)重要。（ ）步驟不屬于模型選擇過(guò)程。
83. 箱線圖法在異常值檢測(cè)中的作用是（ ）。
84. 當(dāng)需要對(duì)圖像中的多個(gè)對(duì)象進(jìn)行精確邊界框繪制時(shí)，通常會(huì)使用的標(biāo)注工具是（ ）。
85. 在模型部署過(guò)程中，為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的模型更新和版本管理，通常會(huì)使用（ ）工具。
86. 在系統(tǒng)監(jiān)控中，（ ）工具主要用于實(shí)時(shí)收集和分析日志數(shù)據(jù)。
87. 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中的生成器通常使用（ ）類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
88. 人工智能測(cè)試的主要目的是（ ）。
89. 當(dāng)程序運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)異常，我們可以使用（ ）來(lái)查看異常的詳細(xì)信息。
90. 合規(guī)性測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)不包括（ ）。
91. 數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)的目的是（ ）。
92. 在進(jìn)行大規(guī)模分布式訓(xùn)練時(shí)，（ ）框架提供了較為成熟的分布式訓(xùn)練支持。
93. 數(shù)據(jù)歸一化處理的定義是（ ）。
94. 數(shù)據(jù)探索分析的結(jié)果通常用于支持（ ）決策。
95. 自動(dòng)標(biāo)注方法是指利用（ ）技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注。
96. 分布式數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢(shì)之一是能夠利用多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力，從而實(shí)現(xiàn)任務(wù)的快速響應(yīng)和高效處理。這種優(yōu)勢(shì)主要得益于（ ）。
97. 在自動(dòng)化標(biāo)注中，為了提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)可能會(huì)利用（ ）機(jī)制來(lái)不斷優(yōu)化其標(biāo)注能力。
98. 在缺失數(shù)據(jù)處理中，（ ）方法適用于存在大量相似觀測(cè)值的情況。
99. 數(shù)據(jù)拆解的主要目的是（ ）。
100. Marvel的簡(jiǎn)單交互設(shè)計(jì)用于（ ）。
101. 根據(jù)數(shù)據(jù)保護(hù)與隱私的法規(guī)要求，企業(yè)在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件時(shí)必須立即采?。?）措施。
102. 人工智能訓(xùn)練師進(jìn)行基于模型的特征拆解及選擇的初衷是（ ）。
103. 在設(shè)計(jì)一個(gè)安全系統(tǒng)時(shí)，（ ）措施可以提高系統(tǒng)的安全性。
104. 在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，中心性指標(biāo)用于衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。（ ）不是正確的中心性指標(biāo)。
105. Adobe XD的快速原型制作主要用于（ ）。
106. 在AI產(chǎn)品的迭代過(guò)程中，用戶反饋的主要作用是（ ）。
107. 在用戶測(cè)試與評(píng)估的過(guò)程中，（ ）階段是用來(lái)確定測(cè)試目標(biāo)和范圍。
108. Marvel的設(shè)計(jì)評(píng)審功能用于（ ）。
109. 不是評(píng)估統(tǒng)計(jì)模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)是（ ）。
110. 在設(shè)計(jì)輸出設(shè)備時(shí)，應(yīng)該確保其（ ）。
111. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的核心思想是（ ）。
112. 自然語(yǔ)言處理中的文本分類任務(wù)通常使用（ ）算法。
113. Adobe XD的視覺設(shè)計(jì)工具用于（ ）。
114. 在系統(tǒng)集成設(shè)計(jì)中，（ ）確保系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。
115. 安全性分析的原理是通過(guò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行（ ），以識(shí)別潛在的安全威脅和脆弱性，從而采取相應(yīng)的安全措施來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)。
116. 在項(xiàng)目管理中，（ ）是確保項(xiàng)目順利進(jìn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。
117. Figma的設(shè)計(jì)系統(tǒng)支持用于（ ）。
118. （ ）原則最符合人工智能技術(shù)選型時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)層的關(guān)注。
119. 人機(jī)交互中的控制器負(fù)責(zé)（ ）功能。
120. 在進(jìn)行維度約簡(jiǎn)時(shí)，通常使用（ ）方法來(lái)評(píng)估保留的特征的重要性。
121. 在使用基于統(tǒng)計(jì)的特征選擇時(shí)，如果特征之間存在高度共線性，最有可能發(fā)生的情況是（ ）。
122. 可擴(kuò)展性設(shè)計(jì)的主要目標(biāo)是（ ）。
123. 在用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)中，（ ）原則強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品應(yīng)滿足用戶需求并有效解決他們的問(wèn)題。
124. 在網(wǎng)絡(luò)分析中，（ ）描述了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的直接連接關(guān)系。
125. （ ）觸控技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)觸控，提高用戶體驗(yàn)。
126. Axure RP的復(fù)雜交互模擬用于（ ）。
127. 在Sketch的插件生態(tài)系統(tǒng)中，（ ）插件可以幫助設(shè)計(jì)師快速創(chuàng)建和管理調(diào)色板，保持設(shè)計(jì)色彩一致性。
128. 在用戶需求分析中，（ ）確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
129. 智能解決方案設(shè)計(jì)的核心目標(biāo)是（ ）。
130. 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，（ ）策略可能導(dǎo)致模型過(guò)擬合。
131. 在數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程中，（ ）步驟是緊接著收集數(shù)據(jù)之后進(jìn)行的。
132. 情感設(shè)計(jì)的核心目標(biāo)是提高用戶的（ ）滿意度。
133. 在設(shè)計(jì)多模態(tài)交互系統(tǒng)時(shí)，需要考慮用戶的上下文環(huán)境的原因是（ ）。
134. 在自然語(yǔ)言處理中，（ ）方法可以用于文本預(yù)處理。
135. 關(guān)于訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的大小比例，（ ）屬于常見合理的范圍。
136. 虛擬現(xiàn)實(shí)VR交互設(shè)計(jì)中，為了提高用戶的操作效率，應(yīng)該采用（ ）輸入設(shè)備。
137. Marvel的響應(yīng)式設(shè)計(jì)預(yù)覽用于（ ）。
138. 在設(shè)計(jì)人機(jī)交互界面時(shí)，（ ）是非常重要的，因?yàn)樗梢詭椭脩艨焖倮斫馊绾问褂卯a(chǎn)品。
139. 在產(chǎn)品維護(hù)與升級(jí)的制定過(guò)程中，（ ）步驟是確保產(chǎn)品質(zhì)量的重要措施。
140. DBSCAN算法是一種基于密度的聚類方法，它能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，并且對(duì)噪聲點(diǎn)具有較好的魯棒性。DBSCAN算法中的兩個(gè)重要參數(shù)是鄰域半徑ε和最小點(diǎn)數(shù)MinPts，其中ε表示（ ）。
三、多選題（選擇所有正確的答案，將相應(yīng)的字母填入題內(nèi)的括號(hào)中。每題 1 分，共 10 分）
1. 簽訂勞動(dòng)合同的情形中，可以認(rèn)定無(wú)效或部分無(wú)效的有（ ）。
2. 在制定職業(yè)守則時(shí)，應(yīng)遵循（ ）原則。
3. 數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程中，解決標(biāo)注人員水平參差不齊問(wèn)題的方法有（ ）。
4. 在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集中，需要重點(diǎn)關(guān)注（ ）。
5. 在評(píng)估回歸模型時(shí)，常用的評(píng)估指標(biāo)有（ ）。
6. 在進(jìn)行性能優(yōu)化策略的選擇與實(shí)施時(shí)，需要考慮的因素包括（ ）。
7. 在系統(tǒng)監(jiān)控中，常用于收集和分析服務(wù)器性能指標(biāo)的工具是（ ）。
8. 在用戶測(cè)試階段，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)確保測(cè)試環(huán)境的（ ）以避免對(duì)用戶產(chǎn)生誤導(dǎo)。
9. 在分布式系統(tǒng)中，為了實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，（ ）策略可以被采用。
10. 在使用情境的分析工具時(shí)，需要考慮的因素有（ ）。
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