数字技术领域新职业——大数据应用驱动智能未来
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1959年，亚瑟·塞缪尔首次提出“机器学习”一词。
- 错误
- 正确
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“大数据”是一种规模大到在（）方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
- 获取
- 存储
- 管理
- 分析
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AI即人工智能，是计算机科学的一个分支，（）是AI成功的要素。
- 大量良好的标注数据
- 超强的计算能力
- 形成闭环的应用场景
- 人工智能应用得到显著改善
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大数据在处理上并非实时分析而是批量式分析。
- 错误
- 正确
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下列关于人工智能应用的说法中，符合实际的有（）。
- AI助力森林火灾的预测
- AI助力公共卫生政策的修订
- AI助力全球极端气候的发现
- AI助力交通安全
- AI助力智慧城市安全
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在智慧城市建设中，可以借助大数据实现城市高效管理的优化的领域包括（）。
- 交通
- 能源
- 水资源
- 安全
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大数据可以应用的领域包括（）等。
- 交通领域
- 政治领域
- 体育领域
- 文化领域
- 电子商务领域
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大数据的特征主要包括（）。
- 数据体量庞大（Volume）
- 无任何价值（Value）
- 数据类型多样（Variety）
- 处理速度快（Velocity）
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农业时代最主要的特点是对能量资源的开发与利用。
- 错误
- 正确
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从广义上讲，大数据是思维、技术、数据和应用的结合，包含数据特征、分析方法、处理技术、商业模式、思维方式等。
- 错误
- 正确
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大数据未来的应用方向将以（）为核心。
- 孤立化
- 智能化
- 精准化
- 个性化
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1956年（）组织了达特茅斯会议，被认为是AI作为一个领域的诞生。会议明确了AI研究的目标，为早期AI系统的发展奠定了基础。
- 约翰·麦卡锡
- 马文·明斯基
- 纳撒尼尔·罗切斯特
- 克劳德·香农
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在工业领域，大数据智能应用的方向包括（）等。
- 传统手工制造
- 设备预测性维护
- 供应链优化
- 产品定制化
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关于大数据在教育领域的智能应用，下列说法不正确的是（）。
- 智慧课堂为学习者提供个性化服务
- 通过数据分析推荐最适合学生的学习资源和进度
- 大数据助力保障教育公平
- 大数据在教育领域的应用不会推动教学资源优化
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1936年（）发表了《论可计算数及其在判定问题中的应用》并首次提出一种能够执行人类所能执行的任何计算的通用机器的概念。
- 艾伦·图灵
- 唐纳德·赫布
- 约翰·麦卡锡
- 亚瑟·塞缪尔
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（）年，Gartner首提“BIG DATA”定义。
- 1955
- 1989
- 2001
- 2010
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关于大数据在农业领域的智能应用，下列说法不正确的是（）。
- 借助大数据可以实现精准种植
- 借助大数据可以实现精准供水和节约资源
- 大数据助力农业，但无法为粮食安全和生态保护提供技术支撑
- 借助大数据可以对生态环境进行监测
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关于大数据在医疗领域的智能应用，下列说法不正确的是（）。
- 大数据将推动医疗行业向“经验医疗”看齐
- 大数据将推动医疗行业向“数据驱动医疗”转型
- 大数据可以帮助人类预测和预防疾病
- 大数据可以为患者提供个性化医疗方案
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大数据的兴起在于世界的数据化。
- 错误
- 正确