皮皮学，免费搜题
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【多选题】
下列项目中，属于企业资产的是
A.
霉烂变质的存货
B.
融资租入固定资产
C.
确认不能收回的应收账款
D.
出借包装物品
拍照语音搜题，微信中搜索"皮皮学"使用
参考答案：
参考解析：
知识点：
.
..
皮皮学刷刷变学霸
举一反三
【单选题】关于BPL单板能力，下面说法错误的是：
A.
6*(1Ant*10/20M)Cell
B.
3*(2Ant*10/20M)Cell
C.
2*(4Ant*10/20M)Cell
D.
1*(8Ant*10/20M)Cell
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【多选题】关于BPL单板能力，下面说法正确的是：
A.
6*(1Ant*10/20M)Cell
B.
3*(2Ant*10/20M)Cell
C.
2*(4Ant*10/20M)Cell
D.
1*(8Ant*10/20M)Cell
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【简答题】Ant colonies are successful because .A. all the ants know what’s best for the group B. the queen is a strong leader C. each ant does something useful
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【判断题】因为同离子效应能使沉淀溶解度降低,故在进行所有沉淀反应时都应加入过量的沉淀剂。
A.
正确
B.
错误
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【判断题】中的 name 及 property 区分大小写 。
A.
正确
B.
错误
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【简答题】File 对象调用方法 ( ) 创建一个目录。
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【多选题】Ant colony optimization (ACO)
A.
Ant colony optimization (ACO) is a probabalistic (stochastic), heuristic optimization technique inspired by the way ants make & find paths from the colony to food. The technique is used to solve discrete optimization problems that can be reduced to finding good paths through graphs. The first appearance of an ACO system was in a PhD thesis in 1992 by Marco Dorigo at Politecnico di Milano. It was called Ant System (AS). Since 1995 various other extended versions of AS have been developed, including Ant Colony System (ACS) and MAX-MIN Ant System (MMAS). In 1999 Dorigo proposed the ACO metaheuristic that became the most successful and recognized algorithm based on ant behavior.
B.
When one ant finds an optimal path from the colony to a food source, other ants are more likely to follow that path & positive feedback eventually causes all the ants to follow the same path. The ACO algorithm mimics this by walking around the graph representing the problem to solve. These algorithms have been applied to the symmetric & asymmetric traveling salesman problem with near-optimal results.
C.
There has been an interest in using ACO for network routing & urban transportation systems since the algorithm can be run continuously giving it the ability to adapt to changes in real time. This is an advantage over the simulated annealing & genetic algorithm approaches since they do not change dynamically.
D.
In machine learning & data mining problems, ACO variations have been used to create a model of the way worker ants "cluster" ant corpses in ant cemetary maintenance. This has been applied to a task called clustering in machine learning which involves finding groups of objects that are similar. This method has proven to have higher performance & accuracy than previous classical methods.
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【多选题】关于BPL1单板能力，下面说法正确的是：
A.
6*(2Ant*10/20M)Cell
B.
3*(4Ant*10/20M)Cell
C.
3*(8Ant*10/20M)Cell
D.
2*(8Ant*10/20M)Cell
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【简答题】阅读理解。 When an ant dies, other ants move the dead insect out. Sometimes, the dead ant get moved away very soon-within an hour of dying. This behavior is interesting to scientists, who wonder how ants k...
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【判断题】中的 name 及 property属性值区分大小写。
A.
正确
B.
错误
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相关题目：
【单选题】关于BPL单板能力，下面说法错误的是：
A.
6*(1Ant*10/20M)Cell
B.
3*(2Ant*10/20M)Cell
C.
2*(4Ant*10/20M)Cell
D.
1*(8Ant*10/20M)Cell
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【多选题】关于BPL单板能力，下面说法正确的是：
A.
6*(1Ant*10/20M)Cell
B.
3*(2Ant*10/20M)Cell
C.
2*(4Ant*10/20M)Cell
D.
1*(8Ant*10/20M)Cell
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【简答题】Ant colonies are successful because .A. all the ants know what’s best for the group B. the queen is a strong leader C. each ant does something useful
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【判断题】因为同离子效应能使沉淀溶解度降低,故在进行所有沉淀反应时都应加入过量的沉淀剂。
A.
正确
B.
错误
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【判断题】中的 name 及 property 区分大小写 。
A.
正确
B.
错误
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【简答题】File 对象调用方法 ( ) 创建一个目录。
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【多选题】Ant colony optimization (ACO)
A.
Ant colony optimization (ACO) is a probabalistic (stochastic), heuristic optimization technique inspired by the way ants make & find paths from the colony to food. The technique is used to solve discrete optimization problems that can be reduced to finding good paths through graphs. The first appearance of an ACO system was in a PhD thesis in 1992 by Marco Dorigo at Politecnico di Milano. It was called Ant System (AS). Since 1995 various other extended versions of AS have been developed, including Ant Colony System (ACS) and MAX-MIN Ant System (MMAS). In 1999 Dorigo proposed the ACO metaheuristic that became the most successful and recognized algorithm based on ant behavior.
B.
When one ant finds an optimal path from the colony to a food source, other ants are more likely to follow that path & positive feedback eventually causes all the ants to follow the same path. The ACO algorithm mimics this by walking around the graph representing the problem to solve. These algorithms have been applied to the symmetric & asymmetric traveling salesman problem with near-optimal results.
C.
There has been an interest in using ACO for network routing & urban transportation systems since the algorithm can be run continuously giving it the ability to adapt to changes in real time. This is an advantage over the simulated annealing & genetic algorithm approaches since they do not change dynamically.
D.
In machine learning & data mining problems, ACO variations have been used to create a model of the way worker ants "cluster" ant corpses in ant cemetary maintenance. This has been applied to a task called clustering in machine learning which involves finding groups of objects that are similar. This method has proven to have higher performance & accuracy than previous classical methods.
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【多选题】关于BPL1单板能力，下面说法正确的是：
A.
6*(2Ant*10/20M)Cell
B.
3*(4Ant*10/20M)Cell
C.
3*(8Ant*10/20M)Cell
D.
2*(8Ant*10/20M)Cell
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【简答题】阅读理解。 When an ant dies, other ants move the dead insect out. Sometimes, the dead ant get moved away very soon-within an hour of dying. This behavior is interesting to scientists, who wonder how ants k...
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【判断题】中的 name 及 property属性值区分大小写。
A.
正确
B.
错误
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