这篇资料主要涵盖了2019年度人工智能与健康考试的部分题目及其答案，涉及多个与软件开发相关的知识点。以下是这些内容的详细解析：
1. 计算机视觉：立体视觉是计算机视觉领域的重要课题，旨在重构场景的三维几何信息。计算机视觉是AI的一个分支，通过算法使机器理解并解释图像和视频数据。
2. 深度学习：是一种机器学习方法，通过人工神经网络模拟人脑结构，处理图像、声音和文本等复杂数据。
3. 统计学与概率：概率是对大量数据的统计比较，而个体数据则是具体的、个别的观测值。在健康数据分析中，概率用于理解疾病发生的可能性。
4. 健康中国2030规划：健康是经济社会发展的基础条件，强调了健康在国家发展中的重要地位。
5. 金标准：在医学诊断中，金标准通常指的是最准确、最可靠的诊断方法。如病理检测对于肿瘤的诊断。
6. 高血压诊断标准：随着医学研究的发展，高血压的诊断标准也在不断调整，2016年的标准认为120/80mmHg以下更有利于健康。
7. 全民健康：在“健康中国2030”规划中，全民健康被视为建设健康中国的根本目的。
8. 人工智能产业分布：北京是中国人工智能企业最集中的城市，体现了经济发达地区在AI领域的优势。
9. 弱人工智能：指的是在特定领域内能完成特定任务的AI，与超人工智能和强人工智能相对。
10. 血压计历史：水银柱血压计在1896年开始应用于临床，是测量血压的重要工具。
11. 度量衡：古代的“衡”是指测量重量，而“度”则是测量长度。
12. 癌症统计数据：2005年，癌症在美国死亡原因中占比1/4，凸显了癌症的严重性。
13. 体感交互：通过肢体动作与数字设备交互的技术，增强了人机互动的自然性。
14. 韩国心血管健康：0.67%的韩国中年人心血管状态理想，反映了不同地区健康状况的差异。
15. 人工智能重点领域：AI重点关注的领域有7个，涵盖了广泛的科技应用。
16. 基因突变与疾病风险：基因突变可能增加患病概率，但不意味着一定会患病。
17. 专家系统：运用AI技术模拟专家决策过程的程序，解决了复杂问题。
18. 度量衡中的“度”：古代度是指测量长度的单位。
19. 文本分类：是自然语言处理的基础应用之一，用于对文本进行自动分类。
20. 德州扑克AI：2017年，人工智能在德州扑克比赛中战胜人类，标志着AI在策略游戏上的突破。
21. ImageNet识别错误率：2016年，ImageNet测试的识别错误率为3.5%，反映了计算机视觉技术的进步。
22. AlphaGo战胜李世石：2016年，谷歌的AlphaGo在围棋比赛中击败世界冠军，展示了深度学习在游戏智能上的成就。
23. 图像理解：图像理解技术旨在让计算机通过分析图像获取信息，以理解外部世界，是计算机视觉中的关键技术。
以上是文件内容中涉及的各个知识点的详细解读，这些知识涵盖了计算机科学、健康科学、人工智能等多个领域，展示了这些领域的发展和相互关联。
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