下列不属于深度相机原理的是（）。 - 考试宝

单选题下列不属于深度相机原理的是（）。

A、结构光

B、光飞行时间法（TOF）

C、红外测距

D、双目立体视觉

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相关试题

单选题在机器学习中，F1分数是评估分类模型性能的指标之一，它是精确率和召回率的调和平均，请问当精确率和召回率相等时，F1分数达到最大值吗？

A、是的。

B、不是。

C、只有当精确率和召回率都是1时，F1分数才达到最大值。

D、F1分数不考虑精确率和召回率是否相等。

单选题在计算机视觉中，图像金字塔主要用于解决什么问题？

A、提高图像的分辨率。

B、加速图像处理算法。

C、处理不同尺度的图像。

D、降低图像的噪声。

单选题在深度学习中，Leaky ReLU激活函数相比于传统的ReLU激活函数有什么优势？

A、它允许负梯度的存在，有助于解决梯度消失问题。

B、它完全消除了梯度消失问题。

C、它使得网络能够更快地收敛。

D、它增加了模型的容量。

单选题在自然语言处理中，依存句法分析(Dependency Parsing)主要用于解决什么问题？

A、词义消歧。

B、确定句子中单词之间的语法关系。

C、生成新的文本数据。

D、情感分析。

单选题在自然语言处理中，n-gram模型的主要限制是什么？

A、它不能处理未知词汇。

B、它忽略了单词之间的顺序。

C、它需要大量的存储空间。

D、它依赖于复杂的预处理步骤。

单选题在深度学习中，循环神经网络(RNN)的变体LSTM和GRU的主要区别是什么？

A、门控机制的不同。

B、遗忘机制的不同。

C、输入和输出单元的不同。

D、层叠方式的不同。

单选题在机器学习中，Lasso回归与Ridge回归的主要区别是什么？

A、Lasso回归倾向于将不重要的特征权重设为0，而Ridge回归则不会。

B、Ridge回归倾向于将不重要的特征权重设为0，而Lasso回归则不会。

C、Lasso回归和Ridge回归都会将不重要的特征权重设为0。

D、Lasso回归和Ridge回归都不会将不重要的特征权重设为0。

单选题在机器学习中，K-折交叉验证(K-fold Cross Validation)的主要目的是什么？

A、估计模型的泛化误差。

B、加快模型的训练速度。

C、找到最优的超参数设置。

D、减少过拟合的风险。