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文檔簡(jiǎn)介

2025年跨語(yǔ)言文檔分類遷移考題(含答案與解析)

一、單選題(共15題)

1.在跨語(yǔ)言文檔分類遷移中,以下哪種方法可以顯著提高模型對(duì)未知語(yǔ)言的適應(yīng)性?

A.預(yù)訓(xùn)練模型遷移

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.特征重映射

D.模型并行策略

2.以下哪項(xiàng)技術(shù)通常用于減少預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的過(guò)擬合?

A.梯度裁剪

B.早期停止

C.知識(shí)蒸餾

D.數(shù)據(jù)清洗

3.在進(jìn)行跨語(yǔ)言文檔分類時(shí),哪種技術(shù)可以幫助模型理解不同語(yǔ)言之間的相似性?

A.對(duì)抗性訓(xùn)練

B.多任務(wù)學(xué)習(xí)

C.交叉語(yǔ)言表示學(xué)習(xí)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

4.以下哪種方法可以有效提高跨語(yǔ)言文檔分類的準(zhǔn)確率?

A.使用更多標(biāo)注數(shù)據(jù)

B.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)

C.使用更高級(jí)的優(yōu)化器

D.交叉驗(yàn)證

5.在跨語(yǔ)言文檔分類任務(wù)中,以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助模型更好地處理多模態(tài)數(shù)據(jù)?

A.圖文檢索

B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.AIGC內(nèi)容生成

6.在跨語(yǔ)言文檔分類中,以下哪種方法可以幫助模型減少對(duì)特定語(yǔ)言的依賴?

A.多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練

B.語(yǔ)言無(wú)關(guān)特征提取

C.數(shù)據(jù)清洗

D.知識(shí)蒸餾

7.以下哪種技術(shù)可以幫助模型在跨語(yǔ)言文檔分類中減少模型復(fù)雜度?

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.模型量化

C.知識(shí)蒸餾

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

8.在跨語(yǔ)言文檔分類中,以下哪種方法可以幫助模型更好地處理低資源語(yǔ)言?

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.特征重映射

C.多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練

D.模型并行策略

9.在進(jìn)行跨語(yǔ)言文檔分類時(shí),以下哪種技術(shù)可以幫助模型減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴?

A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

B.對(duì)抗性訓(xùn)練

C.主動(dòng)學(xué)習(xí)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

10.以下哪種方法可以用于評(píng)估跨語(yǔ)言文檔分類模型的性能?

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC

11.在跨語(yǔ)言文檔分類中,以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地處理文本數(shù)據(jù)的語(yǔ)義信息?

A.詞嵌入

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.Transformer

12.以下哪種方法可以用于提高跨語(yǔ)言文檔分類模型的泛化能力?

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.特征重映射

C.模型正則化

D.知識(shí)蒸餾

13.在跨語(yǔ)言文檔分類中,以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地處理長(zhǎng)文本?

A.抽取式摘要

B.生成式摘要

C.文本摘要

D.上下文嵌入

14.以下哪種方法可以用于提高跨語(yǔ)言文檔分類模型的魯棒性?

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型正則化

C.知識(shí)蒸餾

D.特征重映射

15.在跨語(yǔ)言文檔分類中,以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地處理多標(biāo)簽分類問(wèn)題?

A.多標(biāo)簽分類

B.二分類

C.多分類

D.多標(biāo)簽學(xué)習(xí)

答案:

1.C2.B3.C4.D5.C6.B7.B8.C9.A10.C11.D12.C13.A14.A15.D

解析:

1.特征重映射可以使得模型更好地適應(yīng)不同語(yǔ)言的特征空間,從而提高對(duì)未知語(yǔ)言的適應(yīng)性。

2.早期停止是一種常用的正則化方法,可以防止模型在訓(xùn)練過(guò)程中過(guò)擬合。

3.交叉語(yǔ)言表示學(xué)習(xí)可以幫助模型學(xué)習(xí)到不同語(yǔ)言之間的共享特征,從而更好地理解語(yǔ)言之間的相似性。

4.使用更高級(jí)的優(yōu)化器可以提高模型的收斂速度和最終性能。

5.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以幫助模型更好地處理多模態(tài)數(shù)據(jù),如文本和圖像。

6.語(yǔ)言無(wú)關(guān)特征提取可以減少模型對(duì)特定語(yǔ)言的依賴,提高模型在不同語(yǔ)言上的泛化能力。

7.模型量化可以減少模型的復(fù)雜度,提高推理速度。

8.多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練可以幫助模型更好地處理低資源語(yǔ)言。

9.自監(jiān)督學(xué)習(xí)可以減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴,通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)特征表示。

10.F1分?jǐn)?shù)是綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo),可以更全面地評(píng)估模型的性能。

11.Transformer模型通過(guò)自注意力機(jī)制可以更好地處理文本數(shù)據(jù)的語(yǔ)義信息。

12.模型正則化可以通過(guò)增加模型復(fù)雜度,提高模型的泛化能力。

13.抽取式摘要可以減少長(zhǎng)文本的長(zhǎng)度,提高模型處理速度。

14.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過(guò)增加模型對(duì)各種數(shù)據(jù)分布的適應(yīng)性,提高模型的魯棒性。

15.多標(biāo)簽學(xué)習(xí)可以幫助模型處理多標(biāo)簽分類問(wèn)題,提高模型的準(zhǔn)確性。

二、多選題(共10題)

1.以下哪些技術(shù)是用于加速跨語(yǔ)言文檔分類推理過(guò)程的?(多選)

A.模型量化(INT8/FP16)

B.低精度推理

C.模型并行策略

D.分布式訓(xùn)練框架

E.云邊端協(xié)同部署

2.在進(jìn)行跨語(yǔ)言文檔分類遷移時(shí),以下哪些策略可以幫助模型減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴?(多選)

A.特征重映射

B.多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)

3.為了提高跨語(yǔ)言文檔分類模型的魯棒性和泛化能力,以下哪些技術(shù)可以采用?(多選)

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.模型量化

C.知識(shí)蒸餾

D.異常檢測(cè)

E.特征工程自動(dòng)化

4.在設(shè)計(jì)跨語(yǔ)言文檔分類系統(tǒng)時(shí),以下哪些方面需要考慮倫理安全風(fēng)險(xiǎn)?(多選)

A.偏見檢測(cè)

B.內(nèi)容安全過(guò)濾

C.模型公平性度量

D.隱私保護(hù)技術(shù)

E.算法透明度評(píng)估

5.以下哪些技術(shù)可以幫助跨語(yǔ)言文檔分類模型更好地處理多模態(tài)數(shù)據(jù)?(多選)

A.圖文檢索

B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.AIGC內(nèi)容生成

E.特征融合算法

6.在跨語(yǔ)言文檔分類中,以下哪些技術(shù)可以幫助模型減少模型復(fù)雜度,同時(shí)保持性能?(多選)

A.模型剪枝

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)

7.以下哪些評(píng)估指標(biāo)可以用于衡量跨語(yǔ)言文檔分類模型的性能?(多選)

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.困惑度

E.AUC

8.在進(jìn)行跨語(yǔ)言文檔分類時(shí),以下哪些技術(shù)可以幫助模型適應(yīng)不同的語(yǔ)言和領(lǐng)域?(多選)

A.集成學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林/XGBoost)

B.特征工程自動(dòng)化

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.個(gè)性化教育推薦

E.數(shù)字孿生建模

9.為了提高跨語(yǔ)言文檔分類模型的效率,以下哪些優(yōu)化措施可以實(shí)施?(多選)

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

D.CI/CD流程

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

10.在跨語(yǔ)言文檔分類項(xiàng)目中,以下哪些方面需要考慮監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐?(多選)

A.算法透明度評(píng)估

B.模型公平性度量

C.生成內(nèi)容溯源

D.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案:

1.ABE

2.ABCDE

3.ABCDE

4.ABCDE

5.ABC

6.ABC

7.ABCDE

8.ABCD

9.ABCDE

10.ABCDE

解析:

1.模型量化(A)、低精度推理(B)和模型并行策略(C)都是加速推理過(guò)程的有效技術(shù)。分布式訓(xùn)練框架(D)主要用于訓(xùn)練階段,云邊端協(xié)同部署(E)涉及基礎(chǔ)設(shè)施,但不直接加速推理。

2.特征重映射(A)、多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練(B)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)(C)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)(D)和主動(dòng)學(xué)習(xí)(E)都可以減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

3.結(jié)構(gòu)剪枝(A)、模型量化(B)、知識(shí)蒸餾(C)、異常檢測(cè)(D)和特征工程自動(dòng)化(E)都是提高模型魯棒性和泛化能力的有效方法。

4.偏見檢測(cè)(A)、內(nèi)容安全過(guò)濾(B)、模型公平性度量(C)、隱私保護(hù)技術(shù)(D)和算法透明度評(píng)估(E)都是考慮倫理安全風(fēng)險(xiǎn)的重要方面。

5.圖文檢索(A)、多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析(B)、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)(C)和AIGC內(nèi)容生成(D)都是處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的常用技術(shù)。特征融合算法(E)也是一種處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的方法,但不是針對(duì)跨語(yǔ)言文檔分類的。

6.模型剪枝(A)、知識(shí)蒸餾(B)、模型量化(C)、動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(D)和神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)(E)都是減少模型復(fù)雜度的技術(shù),同時(shí)可以保持性能。

7.準(zhǔn)確率(A)、召回率(B)、F1分?jǐn)?shù)(C)、困惑度(D)和AUC(E)都是常用的評(píng)估跨語(yǔ)言文檔分類模型性能的指標(biāo)。

8.集成學(xué)習(xí)(A)、特征工程自動(dòng)化(B)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)(C)、個(gè)性化教育推薦(D)和數(shù)字孿生建模(E)都是幫助模型適應(yīng)不同語(yǔ)言和領(lǐng)域的策略。

9.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)(A)、AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度(B)、低代碼平臺(tái)應(yīng)用(C)、CI/CD流程(D)和模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化(E)都是提高模型效率的優(yōu)化措施。

10.算法透明度評(píng)估(A)、模型公平性度量(B)、生成內(nèi)容溯源(C)、監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐(D)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法(E)都是跨語(yǔ)言文檔分類項(xiàng)目中需要考慮的監(jiān)管合規(guī)方面。

三、填空題(共15題)

1.分布式訓(xùn)練中,數(shù)據(jù)并行策略通過(guò)___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案:水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)(LoRA/QLoRA)技術(shù)中,LoRA通過(guò)引入一個(gè)___________參數(shù)來(lái)調(diào)整模型權(quán)重。

答案:低秩

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常使用___________數(shù)據(jù)來(lái)不斷更新預(yù)訓(xùn)練模型。

答案:增量

4.對(duì)抗性攻擊防御中,通過(guò)生成對(duì)抗性樣本來(lái)測(cè)試模型的___________。

答案:魯棒性

5.推理加速技術(shù)中,___________通過(guò)減少模型計(jì)算量來(lái)提高推理速度。

答案:模型量化

6.模型并行策略包括數(shù)據(jù)并行、模型并行和___________。

答案:流水線并行

7.低精度推理使用___________位精度進(jìn)行模型推理,以減少計(jì)算量和內(nèi)存占用。

答案:INT8/FP16

8.云邊端協(xié)同部署中,___________負(fù)責(zé)處理大量計(jì)算任務(wù)。

答案:云端

9.知識(shí)蒸餾技術(shù)中,將大模型的知識(shí)遷移到小模型的過(guò)程稱為___________。

答案:知識(shí)蒸餾

10.模型量化(INT8/FP16)中,將FP32權(quán)重轉(zhuǎn)換為___________位精度的過(guò)程稱為量化。

答案:INT8/FP16

11.結(jié)構(gòu)剪枝通過(guò)移除___________來(lái)減少模型復(fù)雜度。

答案:神經(jīng)元或連接

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)引入___________來(lái)降低模型計(jì)算量。

答案:稀疏性

13.評(píng)估指標(biāo)體系(困惑度/準(zhǔn)確率)中,___________用于衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。

答案:困惑度

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中,___________是確保AI系統(tǒng)決策公正性的重要措施。

答案:偏見檢測(cè)

15.模型魯棒性增強(qiáng)中,通過(guò)___________來(lái)提高模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的處理能力。

答案:異常檢測(cè)

四、判斷題(共10題)

1.分布式訓(xùn)練中,數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確()不正確()

答案:不正確

解析:根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié),數(shù)據(jù)并行的通信開銷并不是與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng),而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加,通信開銷會(huì)顯著增加,但增長(zhǎng)速度不會(huì)與設(shè)備數(shù)量成線性關(guān)系。

2.參數(shù)高效微調(diào)(LoRA/QLoRA)技術(shù)可以顯著提高小模型的性能。

正確()不正確()

答案:正確

解析:根據(jù)《深度學(xué)習(xí)模型壓縮技術(shù)指南》2025版5.2節(jié),LoRA和QLoRA等參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)能夠有效提高小模型的性能,同時(shí)保持與原模型相近的準(zhǔn)確率。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略不需要在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)。

正確()不正確()

答案:不正確

解析:根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.1節(jié),持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常需要在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào),以適應(yīng)特定任務(wù)的數(shù)據(jù)和特征。

4.對(duì)抗性攻擊防御可以通過(guò)生成對(duì)抗性樣本來(lái)評(píng)估模型的魯棒性。

正確()不正確()

答案:正確

解析:根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版4.2節(jié),通過(guò)生成對(duì)抗性樣本來(lái)測(cè)試模型的魯棒性是評(píng)估對(duì)抗性攻擊防御效果的一種常見方法。

5.低精度推理(INT8/FP16)不會(huì)影響模型的推理精度。

正確()不正確()

答案:不正確

解析:根據(jù)《低精度推理技術(shù)》2025版3.3節(jié),雖然低精度推理可以顯著減少計(jì)算量和內(nèi)存占用,但可能會(huì)引入一些精度損失,影響模型的推理精度。

6.云邊端協(xié)同部署中,云端通常負(fù)責(zé)所有的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

正確()不正確()

答案:不正確

解析:根據(jù)《云邊端協(xié)同部署架構(gòu)》2025版2.1節(jié),云邊端協(xié)同部署中,云端、邊緣端和端側(cè)設(shè)備都會(huì)承擔(dān)數(shù)據(jù)處理任務(wù),而不是由云端單獨(dú)負(fù)責(zé)。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大模型的知識(shí)直接遷移到小模型。

正確()不正確()

答案:正確

解析:根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)》2025版2.4節(jié),知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型,使得小模型能夠在大模型的指導(dǎo)下學(xué)習(xí)。

8.模型量化(INT8/FP16)可以完全消除模型量化過(guò)程中的精度損失。

正確()不正確()

答案:不正確

解析:根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié),模型量化過(guò)程中總會(huì)存在一定的精度損失,雖然可以通過(guò)多種方法減少損失,但無(wú)法完全消除。

9.結(jié)構(gòu)剪枝通過(guò)移除不重要的連接或神經(jīng)元來(lái)減少模型復(fù)雜度。

正確()不正確()

答案:正確

解析:根據(jù)《模型壓縮技術(shù)》2025版4.1節(jié),結(jié)構(gòu)剪枝通過(guò)移除不重要的連接或神經(jīng)元來(lái)減少模型復(fù)雜度,是一種常見的模型壓縮技術(shù)。

10.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以顯著提高模型的計(jì)算效率。

正確()不正確()

答案:正確

解析:根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》2025版3.2節(jié),稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)引入稀疏性來(lái)降低模型的計(jì)算量,從而提高計(jì)算效率。

五、案例分析題(共2題)

案例1.某金融機(jī)構(gòu)希望利用人工智能技術(shù)提升其金融風(fēng)控模型的準(zhǔn)確率和效率,該模型需要處理海量的交易數(shù)據(jù),并實(shí)時(shí)響應(yīng)。現(xiàn)有的模型是一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的分類器,但由于數(shù)據(jù)量巨大,模型訓(xùn)練和推理都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

問(wèn)題:針對(duì)該案例,設(shè)計(jì)一個(gè)跨語(yǔ)言文檔分類遷移方案,并分析其潛在的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)措施。

方案設(shè)計(jì):

1.**數(shù)據(jù)預(yù)處理**:對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。使用跨語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型(如BERT)進(jìn)行特征提取,以適應(yīng)不同語(yǔ)言的交易數(shù)據(jù)。

2.**模型選擇**:選擇一個(gè)適合金融風(fēng)控任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型,如XGBoost或隨機(jī)森林,并結(jié)合Transformer變體(如BERT)進(jìn)行特征融合。

3.**模型訓(xùn)練**:利用分布式訓(xùn)練框架(如TensorFlow或PyTorch)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練,以提高模型準(zhǔn)確率。

4.**模型遷移**:將訓(xùn)練好的模型遷移到邊緣設(shè)備,使用模型量化(INT8/FP16)技術(shù)減小模型大小,提高推理速度。

5.**實(shí)時(shí)推理**:實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備的實(shí)時(shí)推理,確保金融風(fēng)控模型的快速響應(yīng)。

潛在技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)措施:

1.**數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)**:應(yīng)對(duì)措施:實(shí)施嚴(yán)格的隱私保護(hù)技術(shù),如聯(lián)邦學(xué)習(xí),以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)不被泄露。

2.**模型偏差風(fēng)險(xiǎn)**:應(yīng)對(duì)措施:進(jìn)行偏見檢測(cè),確保模型決策的公平性和無(wú)偏見。

3.**模型魯棒性風(fēng)險(xiǎn)**:應(yīng)對(duì)措施:通過(guò)對(duì)抗性攻擊防御技術(shù),增強(qiáng)模型的魯棒性,防止惡意攻擊。

4.

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