大数据下消费者行为模型过程有()
A.Sense品牌-用户互相感知
B.Interest & Interactive产生兴趣-互动
C.Connect & Communication建立连接-交互沟通
D.Action行动-购买
E.Share,体验-分享
A.Sense品牌-用户互相感知
B.Interest & Interactive产生兴趣-互动
C.Connect & Communication建立连接-交互沟通
D.Action行动-购买
E.Share,体验-分享
第2题
A.访问者在浏览有表单的网页时,填上必需的信息,然后按某个按钮递交
B. 这些信息通过Internet传送到服务器上
C. 服务器上专门的程序对这些数据进行处理,如果有错误会自动修正错误
D. 当数据完整无误后,服务器反馈一个输入完成信息。
第3题
A.攻击者可能在模型中植入后门并实施高级攻击;由于AI模型的不可解释性,在模型中植入的恶意后门难以被检测
B.攻击者同样可以在判断阶段对要判断的样本加入少量噪音,刻意改变判断结果,影响AI模型推理能力
C.训练模型时的样本往往覆盖性不足,使得模型鲁棒性不强;模型面对恶意样本时,无法给出正确的判断结果
D.在用户提供训练数据的场景下,攻击者能够通过反复查询训练好的模型获得用户的隐私信息
第4题
已知在100kPa下水的凝固点为0℃,在-5℃时,过冷水的比凝固焓,过冷水和冰的饱和蒸气压分别为p"(H2O,l)=0.422kPa及p"(H2O,s)=0.414kPa.今在100kPa下,有-5℃,1kg的过冷水变为同样温度、压力下的冰,设计可逆途径,分别按可逆途径计算过程的ΔS及ΔG.
第5题
A.泛在网络
B.云计算
C.物联网
D.大数据
第6题
第7题
A.评分模型为使用者带来挑战
B.征信数据不全,平台上传数据积极性低
C.针对互联网征信的法律法规体系不健全,行业标准没有形成
D.用户个人信息安全和隐私保护存在风险
第8题
Zest Finance 具有的优势包括()
A.基于大数据技术和机器学习模型,有效降低了风险违约率
B.采用非传统的信用数据,覆盖到了传统信贷信息不完整的人群
C.为绝大多数人群提供信用服务,较好替代了传统征信系统
D.更看重用户的现有信息,增强信用评估广度
第9题
A.人工智能的使用使得品质改善的过程可以经由事前的预测加快它的速度,大大地改进产品的品质
B.人工智能可以改进产品销售的预测,减少库存或生产的浪费
C.人工智能可以预先提出生产机器的维修需要,维持生产线的运作,同样地改善产品、减少浪费
D.TQM基本上是以数据为准的决策系统,但它是一个事后检视的过程
第10题
A.用户画像
B.性格特征
C.还款能力
D.信用特征
第11题
A.上读(NRU),主体不可读安全级别高于他的数据;下写(NWD),主体不可写安全级别低于他的数据
B.下读(NRD),主体不可读安全级别低于他的数据;上写(NWU),主体不可写安全级别高于他的数据。
C.下读(NRD),主体不可读安全级别低于他的数据;下写(NWD),主体不可写安全级别低于他的数据;
D.上读(NRU),主体不可读安全级别高于他的数据;上写(NWU),主体不可写安全级别高于他的数据