A.教育資源的不公平分配
B.提高教育質(zhì)量
C.降低教育成本
D.增加教育資源
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A.限制技術(shù)創(chuàng)新
B.保護(hù)公眾利益和權(quán)益
C.增加企業(yè)成本
D.減少國(guó)際合作
A.提高決策效率
B.增強(qiáng)政策透明度
C.減少公共參與
D.優(yōu)化資源分配
A.創(chuàng)新
B.安全
C.公平
D.透明度
A.AI系統(tǒng)自身
B.AI系統(tǒng)的用戶
C.AI系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者
D.以上都是
A.高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集
B.數(shù)據(jù)收集過(guò)程中的不公平性
C.高效的數(shù)據(jù)處理算法
D.充足的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量
最新試題
屬性值約束主要有（）。
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
Xpath 語(yǔ)言有（）的構(gòu)成。
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)文本摘要的生成效果（）？
在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的效果（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識(shí)別和文本生成任務(wù)的性能（）？
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？