第一章 单元测试

1、单选题：
在训练人工智能模型时，数据质量的重要性体现在以下哪一方面？（ ）
选项：
A:数据质量较高时，模型更容易学习到有意义的模式
B:数据量大于数据质量，数据越多越好
C:数据质量可以通过增加模型层数来解决
D:数据质量不重要，只需要调整模型参数即可弥补
答案: 【数据质量较高时，模型更容易学习到有意义的模式】

2、单选题：
以下哪种方法能够有效提高模型的泛化能力？（ ）
选项：
A:使用过拟合的数据样本进行反复训练
B:将测试集数据用于训练以提升模型精度
C:应用正则化技术和数据增强方法
D:增加模型的参数数量以适应更多的数据
答案: 【应用正则化技术和数据增强方法】

3、单选题：
专家经验在人工智能模型构建中的作用主要体现在以下哪一方面？（ ）
选项：
A:专家经验只适用于统计模型，与人工智能无关
B:专家经验能够帮助设计更有效的特征或规则
C:专家经验会增加模型的复杂度，降低泛化能力
D:专家经验可以完全替代数据驱动的模型
答案: 【专家经验能够帮助设计更有效的特征或规则】

4、单选题：
模型训练和推理的主要区别是什么？（ ）
选项：
A:推理过程中模型会继续学习和调整参数
B:训练是调整模型参数，推理是使用已固定的参数进行预测
C:训练和推理的计算资源需求完全相同
D:训练使用新数据，推理使用旧数据
答案: 【训练是调整模型参数，推理是使用已固定的参数进行预测】

5、单选题：
模型训练和推理的联系是什么？（ ）
选项：
A:推理使用的模型参数来源于训练阶段
B:推理必须在训练过程中实时完成
C:二者都需要标注数据进行计算
D:二者的计算步骤和目标完全一致
答案: 【推理使用的模型参数来源于训练阶段】

第二章 单元测试

1、判断题：
`ans` 变量可以用于存储多次计算的中间结果，只要这些结果不被赋值给其它变量。（ ）
选项：
A:错
B:对
答案: 【错】

2、单选题：
在 MATLAB 中，`A = [1 2 3; 4 5 6]` 声明的矩阵 `A` 是什么类型的？（ ）
选项：
A:2×3 矩阵
B:列向量
C:行向量
D:3×2 矩阵
答案: 【2×3 矩阵】

3、单选题：
以下关于 MATLAB 中函数变量作用域的描述，哪个是正确的？（ ）
选项：
A:函数内部声明的变量在主脚本中可见。
B:MATLAB 的函数变量没有作用域的限制，所有变量都是全局的。
C:函数的局部变量仅在函数的执行过程中可见。
D:如果一个变量在函数中被修改，它会直接影响工作区中的同名变量。
答案: 【函数的局部变量仅在函数的执行过程中可见。】

4、判断题：
在 MATLAB 中，使用 `hold on` 命令可以在同一个图形窗口中保持当前图形并在其上叠加其他图形。默认情况下，`hold on` 会阻止图形的重绘。（ ）
选项：
A:错
B:对
答案: 【对】

5、单选题：
在 MATLAB 中，下面哪个表达式会返回 `true`？（ ）
选项：
A:`'3' == 3`
B:`3 == 3.0`
C:`'hello' == 'hello'`
D:`3 > 5`
答案: 【`3 == 3.0`】