皮皮学，免费搜题
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【单选题】
下列事件是必然事件的是
A.
没有水分 ,种子会发芽.
B.
实数的平方是正数
C.
相似三角形面积相等
D.
对顶角相等
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参考答案：
参考解析：
知识点：
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皮皮学刷刷变学霸
举一反三
【判断题】中间道岔是接车进路范围以内的道岔。
A.
正确
B.
错误
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【判断题】对投资性房地产进行日常维护所发生的支出,应当在发生时计入当期损益,借记“其他业务成本”等科目,贷记“银行存款”等科目。
A.
正确
B.
错误
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【判断题】蛋白质分子的二级结构和三级结构之间还存在两种结构组合:超二级结构和结构域。()
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】以下关于深度学习的说法正确的是?
A.
深度学习的概念由Hinton等人于2007年提出
B.
深度学习的概念源于人工神经网络的研究
C.
含多隐层的多层感知器不是一种深度学习结构
D.
目前业界许多的图像识别技术与语音识别技术的进步与深度学习的发展无关
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【单选题】Which of the following processes has non-standard watson-crick base pairing?
A.
DNA replication
B.
DNA transcription
C.
RNA replication
D.
Reverse transcription
E.
T ranslation
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【单选题】在计算机中使用Cache可以提高计算机运行速度，这是因为( )。
A.
Cache增大了内存的容量
B.
Cache缩短了CPU的等待时间
C.
Cache扩大了硬盘的容量
D.
Cache可以存放程序和数据
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【判断题】企业对投资性房地产进行日常维护所发生的支出，不符合投资性房地产确认条件，应当在发生时直接计入管理费用。（　）
A.
正确
B.
错误
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【多选题】关于空间数据挖掘，下列说法正确的是（）。
A.
空间数据挖掘过程可大致分为空间数据获取和预处理、空间数据挖掘、空间数据的评价和可视化解析三个阶段
B.
空间分析方法、统计分析方法、归纳学习方法、神经网络方法等都可用于空间数据挖掘
C.
空间数据挖掘是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间和非空间的模式、特征、规律和知识的过程
D.
空间数据挖掘方法并不是某一种具体的全新方法，而是包括数据库、专家系统、模式识别在内的许多技术的综合
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【判断题】蛋白质分子的二级结构和三级结构之间还存在两种结构组合:超二级结构和结构域。()
A.
正确
B.
错误
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【单选题】关于神经网络技术说法不正确的是
A.
通过数学算法模仿人脑思维
B.
是数据挖掘中机器学习的典型代表
C.
是人脑的具体计算模型
D.
“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的
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相关题目：
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A.
正确
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A.
正确
B.
错误
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【判断题】蛋白质分子的二级结构和三级结构之间还存在两种结构组合:超二级结构和结构域。()
A.
正确
B.
错误
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【单选题】以下关于深度学习的说法正确的是?
A.
深度学习的概念由Hinton等人于2007年提出
B.
深度学习的概念源于人工神经网络的研究
C.
含多隐层的多层感知器不是一种深度学习结构
D.
目前业界许多的图像识别技术与语音识别技术的进步与深度学习的发展无关
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【单选题】Which of the following processes has non-standard watson-crick base pairing?
A.
DNA replication
B.
DNA transcription
C.
RNA replication
D.
Reverse transcription
E.
T ranslation
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【单选题】在计算机中使用Cache可以提高计算机运行速度，这是因为( )。
A.
Cache增大了内存的容量
B.
Cache缩短了CPU的等待时间
C.
Cache扩大了硬盘的容量
D.
Cache可以存放程序和数据
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【判断题】企业对投资性房地产进行日常维护所发生的支出，不符合投资性房地产确认条件，应当在发生时直接计入管理费用。（　）
A.
正确
B.
错误
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A.
空间数据挖掘过程可大致分为空间数据获取和预处理、空间数据挖掘、空间数据的评价和可视化解析三个阶段
B.
空间分析方法、统计分析方法、归纳学习方法、神经网络方法等都可用于空间数据挖掘
C.
空间数据挖掘是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间和非空间的模式、特征、规律和知识的过程
D.
空间数据挖掘方法并不是某一种具体的全新方法，而是包括数据库、专家系统、模式识别在内的许多技术的综合
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【判断题】蛋白质分子的二级结构和三级结构之间还存在两种结构组合:超二级结构和结构域。()
A.
正确
B.
错误
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A.
通过数学算法模仿人脑思维
B.
是数据挖掘中机器学习的典型代表
C.
是人脑的具体计算模型
D.
“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的
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