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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)興義民族師范學(xué)院《自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理分析》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共30個(gè)小題,每小題1分,共30分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)農(nóng)田中的病蟲害情況,需要能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲害的類型和嚴(yán)重程度。以下哪種圖像分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合在這個(gè)任務(wù)中最為有效?()A.圖像分割技術(shù)結(jié)合決策樹(shù)算法B.目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)結(jié)合支持向量機(jī)算法C.特征提取技術(shù)結(jié)合樸素貝葉斯算法D.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合隨機(jī)森林算法2、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機(jī)器人,例如在倉(cāng)庫(kù)中搬運(yùn)貨物,以下哪個(gè)模塊對(duì)于機(jī)器人的決策和行動(dòng)至關(guān)重要?()A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運(yùn)動(dòng)控制模塊D.以上都是3、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù),能夠利用已有的知識(shí)和模型來(lái)解決新的問(wèn)題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.可以直接使用原模型的參數(shù),無(wú)需任何調(diào)整B.只需要對(duì)模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同4、深度學(xué)習(xí)在近年來(lái)取得了顯著的成果,特別是在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問(wèn)題,如語(yǔ)義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定,就無(wú)法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化5、人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,例如疾病診斷和醫(yī)療影像分析。假設(shè)一個(gè)基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)正在研發(fā)中,以下關(guān)于該系統(tǒng)的描述,正確的是:()A.只要輸入足夠多的病例數(shù)據(jù),該系統(tǒng)就能準(zhǔn)確診斷所有疾病,無(wú)需醫(yī)生干預(yù)B.該系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷,因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ǜ泳_C.雖然人工智能可以提供輔助診斷,但醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)和臨床經(jīng)驗(yàn)仍然至關(guān)重要D.人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性不受數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性的影響6、人工智能中的智能代理能夠自主地感知環(huán)境、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作。假設(shè)一個(gè)智能代理在游戲中與其他玩家交互。以下關(guān)于智能代理的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.智能代理可以通過(guò)學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)積累來(lái)改進(jìn)自己的策略B.它能夠根據(jù)環(huán)境的變化實(shí)時(shí)調(diào)整自己的行為,以達(dá)到目標(biāo)C.智能代理的決策完全基于預(yù)設(shè)的規(guī)則,無(wú)法從環(huán)境中學(xué)習(xí)和適應(yīng)D.多個(gè)智能代理之間可以通過(guò)協(xié)作或競(jìng)爭(zhēng)來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)7、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,不正確的是()A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識(shí),在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時(shí)間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用,無(wú)法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能8、在人工智能的情感計(jì)算中,需要從人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文字等多模態(tài)信息中識(shí)別情感。假設(shè)要綜合分析這些多模態(tài)信息來(lái)準(zhǔn)確判斷一個(gè)人的情感狀態(tài),以下哪種融合方式是有效的?()A.早期融合,在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行整合B.晚期融合,在決策層面進(jìn)行整合C.不進(jìn)行融合,分別處理每個(gè)模態(tài)的信息D.隨機(jī)選擇一種模態(tài)的信息進(jìn)行分析9、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用包括作物監(jiān)測(cè)、病蟲害預(yù)測(cè)等。假設(shè)要利用人工智能技術(shù)預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生情況,以下關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠氣象數(shù)據(jù)就能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)農(nóng)作物的病蟲害發(fā)生B.人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用成本過(guò)高,不具有實(shí)際推廣價(jià)值C.綜合考慮農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境、圖像數(shù)據(jù)和歷史病蟲害信息等,可以提高病蟲害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性D.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對(duì)人工智能應(yīng)用的效果沒(méi)有影響10、人工智能中的異常檢測(cè)技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常行為,以下哪個(gè)因素對(duì)于檢測(cè)算法的選擇影響最大?()A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計(jì)算資源的可用性11、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中,環(huán)境噪聲和口音的多樣性會(huì)影響識(shí)別效果。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境和多種口音下準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)音的系統(tǒng),以下哪種技術(shù)或方法在提高系統(tǒng)的適應(yīng)性方面最為關(guān)鍵?()A.聲學(xué)模型的優(yōu)化B.語(yǔ)言模型的融合C.多模態(tài)信息的利用D.以上方法結(jié)合使用12、在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)是重要的分支之一。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療診斷系統(tǒng)需要通過(guò)大量的病例數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)疾病,以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在該場(chǎng)景中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.監(jiān)督學(xué)習(xí)可以利用有標(biāo)記的病例數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,以進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)B.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)病例數(shù)據(jù)中的隱藏模式和結(jié)構(gòu),輔助診斷C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過(guò)與環(huán)境的交互和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,優(yōu)化診斷策略D.機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療診斷中完全可以替代醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷,不需要人工干預(yù)13、知識(shí)圖譜是一種用于表示知識(shí)和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于知識(shí)圖譜的說(shuō)法,不正確的是()A.知識(shí)圖譜可以整合來(lái)自不同來(lái)源的知識(shí),構(gòu)建一個(gè)全面的知識(shí)體系B.知識(shí)圖譜中的節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體,邊表示實(shí)體之間的關(guān)系C.知識(shí)圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問(wèn)答系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用D.構(gòu)建知識(shí)圖譜非常簡(jiǎn)單,不需要大量的人力和時(shí)間投入14、在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,探索與利用的平衡是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)智能體在一個(gè)未知的環(huán)境中學(xué)習(xí),既要充分探索新的策略,又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好?()A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機(jī)策略D.固定策略15、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩種主要的學(xué)習(xí)方式??紤]一個(gè)場(chǎng)景,我們有大量未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù),希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法更適合這種情況?()A.線性回歸B.決策樹(shù)C.聚類分析D.邏輯回歸16、在人工智能的農(nóng)業(yè)應(yīng)用中,精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的精細(xì)化管理。假設(shè)要根據(jù)土壤濕度和氣象數(shù)據(jù)決定灌溉量,以下哪個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)是最關(guān)鍵的?()A.數(shù)據(jù)的采集和傳輸B.數(shù)據(jù)分析和建模C.灌溉設(shè)備的控制D.傳感器的校準(zhǔn)17、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以分為基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法。以下關(guān)于這兩種方法的描述,不正確的是()A.基于值函數(shù)的方法通過(guò)估計(jì)狀態(tài)值或動(dòng)作值來(lái)選擇最優(yōu)動(dòng)作B.基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略函數(shù),輸出動(dòng)作的概率分布C.基于值函數(shù)的方法和基于策略的方法不能結(jié)合使用,只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn),在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)不同18、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說(shuō)法,不正確的是()A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性,減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合,共同為患者提供診斷服務(wù)19、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著諸多技術(shù)和法律挑戰(zhàn)。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過(guò)程中需要做出決策,如避讓行人或其他車輛。以下哪種方法在確保決策的安全性和合法性方面最為關(guān)鍵?()A.基于概率的決策模型B.遵循預(yù)設(shè)的規(guī)則和策略C.模仿人類駕駛員的決策方式D.實(shí)時(shí)收集大量的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行分析20、在人工智能的自然語(yǔ)言生成任務(wù)中,如何生成連貫、有邏輯的文本是一個(gè)挑戰(zhàn)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)撰寫新聞報(bào)道的系統(tǒng),需要考慮文章的結(jié)構(gòu)、語(yǔ)法和語(yǔ)義的一致性。以下哪種方法或技術(shù)在提高文本生成質(zhì)量方面最為關(guān)鍵?()A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制C.語(yǔ)法規(guī)則約束D.以上方法結(jié)合使用21、在人工智能的聯(lián)邦學(xué)習(xí)中,假設(shè)多個(gè)參與方需要在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下共同訓(xùn)練一個(gè)模型。以下哪種技術(shù)或機(jī)制能夠確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性?()A.加密技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行加密傳輸和計(jì)算B.數(shù)據(jù)匿名化,去除數(shù)據(jù)中的敏感信息C.建立可信的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理D.不采取任何措施,直接共享原始數(shù)據(jù)22、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)個(gè)性化的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點(diǎn),提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),及時(shí)給予反饋和指導(dǎo)C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色,實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)D.有助于發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)問(wèn)題和知識(shí)漏洞,提高教學(xué)效果23、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過(guò)多的噪聲,會(huì)產(chǎn)生什么后果?()A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強(qiáng)B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對(duì)新的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜24、在一個(gè)利用人工智能進(jìn)行智能物流配送的系統(tǒng)中,為了實(shí)現(xiàn)高效的路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度,以下哪種算法和技術(shù)可能會(huì)被運(yùn)用?()A.遺傳算法B.蟻群算法C.模擬退火算法D.以上都是25、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫作,同時(shí)具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進(jìn)的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用26、在人工智能的發(fā)展中,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型,以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說(shuō)法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來(lái)越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗27、在人工智能的研究中,算法的選擇和優(yōu)化至關(guān)重要。以下關(guān)于人工智能算法的敘述,不正確的是()A.不同的算法適用于不同的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn),需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇B.算法的優(yōu)化可以提高計(jì)算效率和模型性能,例如通過(guò)調(diào)整參數(shù)、使用更高效的計(jì)算框架等C.新的算法不斷涌現(xiàn),但傳統(tǒng)的算法在某些情況下仍然具有不可替代的優(yōu)勢(shì)D.一旦選擇了一種算法,就不能再進(jìn)行更改和優(yōu)化,否則會(huì)影響模型的穩(wěn)定性28、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,變分自編碼器(VAE)是一種常用的模型。假設(shè)要使用VAE生成新的圖像,以下關(guān)于VAE的描述,正確的是:()A.VAE通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在分布來(lái)生成新的圖像,生成的圖像與原始數(shù)據(jù)完全相同B.VAE生成的圖像質(zhì)量不如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),因此在實(shí)際應(yīng)用中逐漸被淘汰C.VAE可以在生成圖像的同時(shí)對(duì)圖像進(jìn)行壓縮和編碼,節(jié)省存儲(chǔ)空間D.VAE只能用于生成簡(jiǎn)單的圖像,如數(shù)字和幾何圖形,無(wú)法生成復(fù)雜的自然圖像29、在人工智能的圖像分割任務(wù)中,需要將圖像劃分成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域進(jìn)行分割,以下關(guān)于圖像分割技術(shù)的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的圖像分割方法在處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像時(shí)效果總是優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)在醫(yī)學(xué)圖像分割中能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征,具有很大的潛力C.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的算法,與圖像的質(zhì)量和分辨率無(wú)關(guān)D.圖像分割技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)30、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中,需要將人類的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。假設(shè)要處理不同口音、語(yǔ)速和背景噪音下的語(yǔ)音,為了提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率,以下哪種方法是有效的?()A.使用大量的標(biāo)注語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.采用簡(jiǎn)單的聲學(xué)模型,減少計(jì)算復(fù)雜度C.忽略背景噪音,只關(guān)注語(yǔ)音的主要部分D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接對(duì)原始語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別二、操作題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用Python中的PyTorch框架,構(gòu)建一個(gè)基于多頭注意力機(jī)制的Transformer模型,對(duì)機(jī)器翻譯任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。2、(本題5分)使用Python的TensorFlow庫(kù),構(gòu)建一個(gè)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),用于生成具有藝術(shù)風(fēng)格的繪畫作品。通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù),提高生成作品的質(zhì)量和多樣性。3、(本題5分)在PyTorch中,構(gòu)建一個(gè)基于膠囊網(wǎng)絡(luò)(CapsNet)的圖像識(shí)別模型,對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中的物體進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。比較CapsNet與傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理變形、遮擋和多視角物體時(shí)的性能差異,評(píng)估模型的魯棒性和泛化能力。4、(本題5分)運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù),對(duì)文本進(jìn)行摘要提取。使用深度學(xué)習(xí)模型或傳統(tǒng)方法,生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的文本摘要,并評(píng)估摘要的質(zhì)量。5、(本題5分)使用Python中的TensorFlow框架,構(gòu)建一個(gè)基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)和對(duì)比學(xué)習(xí)結(jié)
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