华为认证HCIP-AI测试卷+答案.docx

1.(判断) 梯度下降算法的收敛点取决于代价函数。（数据样本） B. FALSE    2.(判断) 图像的直方图操作是统计了整幅图像的灰度值分布频率，当图像画面光照不均匀时，直方图操作效果会受到影响，需要使用改进的算法。（） A. TRUE B. FALSE 3. (单选) 伽马变化是（）处理，直方图均衡化是（）处理,均值滤波是（）处理。（） A. 点处理，局部处理，大局处理 B. 局部处理，点处理，大局处理     C. 点处理，大局处理，局部处理 D. 大局处理，点处理，局部处理 【知识点详解】 1. **梯度下降算法**：梯度下降是一种优化算法，用于寻找代价函数的最小值。它的收敛点并不直接取决于代价函数本身，而是由初始点、学习率和迭代过程决定。如果代价函数具有多个局部最小值，梯度下降可能会收敛到一个局部最优解，而不是全局最优解。 2. **图像处理基础**： - **直方图**：直方图是图像灰度值分布的统计表示，展示了图像中不同灰度级出现的频率。当图像光照不均匀时，直方图操作可能无法准确反映图像内容，此时确实需要改进的算法，如直方图均衡化，来改善图像的视觉效果。 3. **图像处理技术**： - **伽马变化**是一种点处理，通过调整图像的亮度曲线来改变图像的整体对比度。 - **直方图均衡化**是全局处理，通过改变图像的灰度分布，使图像整体对比度增强。 - **均值滤波**是局部处理，通过对邻域内像素的平均值进行替换来平滑图像，常用于去除噪声，但可能也会模糊图像细节。 4. **图像去噪**：中值滤波器在去除椒盐噪声等局部噪声方面效果较好，因为它对周围像素的平均不敏感，更关注于去除异常值。 5. **图像分割**： - 图像分割是将图像分成多个区域或对象的过程，包括连通域分割、运动分割、目标分割和阈值分割。 6. **图像校正**：扫描件的文字倾斜可以通过几何变换来校正，如旋转变换和仿射变换。灰度变换通常用于改变图像的亮度和对比度，而非纠正角度倾斜；透视变换则常用于处理物体在不同视角下的变形。 7. **伽马矫正**：伽马矫正可以用来调整图像的亮度和对比度，对于逆光拍摄的人脸较暗的情况，选择较小的伽马值（γ < 1）可以增加图像的亮度。 8. **直方图形状**：阴天室内拍摄的照片，由于光线不足，亮度直方图可能会呈现左边较为平坦，右边有波峰的形状，表示图像整体偏暗，高亮度区域像素较少。 9. **语音合成**： - 文本分析在语音合成中包括文本归一化（如统一文本格式）、韵律分析（确定语音的节奏和重音）等步骤，以生成自然流畅的语音。 10. **词性标注**：中文中词性的多变性确实增加了词性标注的难度，因为同一个词在不同语境下可能有不同的词性。 11. **HiAI生态**： - 华为HiAI生态提供了三层能力开放，包括HiAI Service（服务层）、HiAI Foundation（基础层）和HiAI Engine（引擎层），分别对应不同的开发需求。 12. **五官特征检测**：华为的五官特征检测API能检测并返回代表五官轮廓位置的关键点坐标，通常支持68个landmark点。 13. **HiAI模型管理**： - HiAI支持同时加载多个模型，以实现更复杂的场景应用。 14. **HiAI Engine调用**： - HiAI Engine的CV模块的detect函数可以在主线程或非主线程中调用。 15. **HiAI Engine-NLU返回值**： - NLU词性标注的返回值包括code（状态码）、message（消息）、pos（词性）等参数。 16. **远程真机**： - 远程真机提供华为不同型号的手机供开发者使用，且一个用户可以并发使用多台设备，但长时间占用可能会影响其他用户，需合理分配使用时间。 17. **HiAI初始化失败原因**： - 初始化失败可能是因为手机型号不支持、版本不匹配、模型名称错误或内存不足等因素。 18. **用户转化分析**： - 路径漏斗模型用于分析用户转化过程中的瓶颈，找出用户流失的关键环节。 19. **华为快应用IDE**： - 快应用IDE支持开发、调试、预览、构建和打包等功能，以及云测服务。 20. **卡片应用**： - 卡片应用是快应用的一种形式，可以快速启动，无需安装。 21. **人工智能学派**： - 神经网络研究属于连接主义，强调模拟人脑神经元之间的连接和交互。 22. **人工智能发展阶段**： - 人工智能的发展经历了计算智能（模仿机器的计算能力）、感知智能（模仿机器的感知能力）和认知智能（模仿机器的理解和推理能力）三个阶段。 23. **装饰器**： - 装饰器用于在不修改函数源代码的情况下，为函数添加额外的功能，但不会改变函数原有的属性。 24. **矩阵分解**： - 奇异值分解可以对任意矩阵进行，不只是方阵；矩阵与其特征向量相乘，向量会发生伸缩变换；奇异值分解中，左奇异矩阵与右奇异矩阵正交；奇异值越大，对应的信息量越大。 25. **Keras接口**： - Keras的优势在于用户友好、模块化和可扩展，便于深度学习模型的搭建。 26. **SVM算法**： - SVM可以处理非线性数据，通过使用核函数；支持向量是离超平面最近的点；SVM可用于分类任务，有时也会用于回归问题。 27. **梯度消失**： - 激活函数如sigmoid和tanh容易导致梯度消失问题，因为它们的导数在饱和区接近于0。而ReLU及其变种在一定程度上缓解了这个问题。