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车联网技术

101（）是人工智能的核心。
102训练数据集中，一类数据区别于另一类数据的不同方面的的属性或特质，叫做特征。
103分类器的输出是特征向量。
104根据学习过程的不同，神经网络学习方式可以分为（）和（）。
105智能体不知道自己在什么状态下应该采取什么动作以使自身获得最大奖励。
106谷歌的Deepmind在Alphago程序中用的最多的是深度强化学习。
107人工智能、机器学习、深度学习之间是并列的关系。
108贝叶斯网络会模拟所有事件的概率。
109强化学习与监督学习和非监督学习相同。
110驾驶辅助不需要驾驶员主动控制车辆的行进过程。
111相对于驾驶辅助，自动驾驶更关注汽车的手动化驾驶。
112驾驶辅助的主动安全警告是自动驾驶的前提。
113无人驾驶是自动驾驶的最高目标。
114智能驾驶汽车又分为自主式汽车和协作式汽车。
115自主式汽车和协作式汽车没有什么本质区别。
116Google X车顶上搭载的扫描器可以发射（）束激光射线。
117天气对协作式汽车有巨大影响。
118自主式汽车可以做到全天候、全路况的准确感知。
119车联网产业的未来将前景光明。
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