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[单选题]

大數據推動智能製造的三個方向的正確順序是什麽()①從數據中挖掘隱性問題的綫索,在其發展成爲顯性問題之前進行解决②將問題的産生過程利用數據進行分析、建模,從解决可見的問題到避免可見的問題③利用反向工程,從産品設計和製造系統設計端避免問題④對不可見的問題進行有效預測到從不可見問題中發現可見問題

A.①②③

B.②④③

C.②④①

D.②①③

E.②①④

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第1题

就大數據的數量而言,製造業的數據産生數量遠遠超過其他行業,且可被接入的設備數量也遠超移動互聯網,這句話所揭露的本質問題是()

A.這是工業大數據發展的機遇

B.工業大數據數量多

C.工業大數據可被接入的設備數量多

D.其它行業大數據數量少

E.其它行業可被接入的設備數量少

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第2题

引擎爆炸事故中哪個數據是我們不需要收集的()

A.適航認證記錄

B.製造/維修記錄

C.運行記錄

D.同類型發動機運行記錄

E.機箱加油記錄

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第3题

李傑教授在工業大數據一書中所提的製造的6M是指蛋黃的部分()
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第4题

Traceability系統架構共包含()

A.底層數據

B.數據採集層

C.數據呈現

D.以上都是

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第5题

()關於機器學習的分類與分群敘述何者正確

A.分群問題被定義為:將未知的新訊息歸納進已知的資訊中

B.機器學習領域中的分群問題,重點在於新的資料和已分類的資料互相比較,看看新資料在分類過的資料中,和哪一類資料比較類似

C.分類問題就是一群資料中沒有明確的分類或群體,而是必須透過它們所具有的特

D.分群的問題要事先幫資料做標籤 (label)

E.分群的基礎在於要根據可以區分出兩種群體的特徵來分群

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第6题

大數據在工業領域中興起的因素不包含()

A.設備自動化所產生的資料價值未被挖掘

B.深度學習技術的發明

C.隨著技術的發展取得即時資料的成本降低

D.設備運算能力大幅提升

E.只靠人的經驗及分析無法滿足複雜的管理系統

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第7题

()人工智慧歷經兩波浪潮,此次人工智慧風潮再度崛起是因為

A.大量數據變的可得

B.PU計算能力的提升

C.GPU計算能力的提升

D.社群網路的發達

E.深度學習的發展

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第8题

爲减少汽車車身裝配過程波動,()被用來描述複雜的産品流和數據流

A.SoV算法

B.模擬退化算法

C.遺傳算法

D.迪杰斯特拉算法

E.蟻群算法

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第9题

預測製造系統的核心技術是一個包含智能軟件來進行預測建模功能的智能計算工具()
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第10题

標準作業順序定義是:為確保過程及兼顧【下列何者】而必須遵守的作業順序()

A.效率和質量

B.頻率和數量

C.人和設備

D.老闆的要求

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第11题

以下哪項不屬於德國在向智能製造轉型中的主要優勢()

A.關鍵裝備與核心零部件技術優勢

B.生產過程與生產系統技術優勢

C.務實的學徒制雙元教育

D.通過服務增強盈利能力與競爭力

E.工業數據量是世界最多的

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