A.不對創(chuàng)意進行批評
B.盡量減少參與人數
C.保持創(chuàng)意討論的靈活性
D.確保每個人都有發(fā)言機會
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.僅在設計階段
B.僅在生產階段
C.僅在銷售階段
D.在不同階段生成滿足不同需求的視圖
A.確定目標
B.收集數據
C.分析現(xiàn)狀
D.系統(tǒng)開發(fā)
A.書面報告
B.正式演講
C.非正式討論
D.通過第三方傳遞信息
A.數據存儲
B.計算資源的分配
C.數據加密
D.文件壓縮
A.可用性目標更關注產品的基本功能
B.用戶體驗目標關注用戶的情感和享
C.用戶體驗目標更容易衡量
D.可用性目標只關注效率
A.選擇合適的預測模型
B.收集大量歷史數據
C.定義清晰的預測目標
D.選擇高性能的計算平臺
A.確認業(yè)務目標
B.驗證項目需求
C.測試解決方案的可行性
D.評估潛在的風險
A.目標
B.操作
C.方法
D.選擇規(guī)則
A.用戶可控原則
B.一致性原則
C.易取原則
D.容錯原則
A.提高訓練效率和模型性能
B.降低計算資源消耗
C.簡化用戶界面
D.增加數據存儲量
最新試題
在處理文本數據時，人工智能訓練師不需要進行文本清洗和預處理。
人工智能訓練師只需要理解業(yè)務需求，不需要了解技術實現(xiàn)。
人工智能訓練師只需要關注模型的訓練結果，無需關注模型的訓練過程。
人工智能訓練師應該定期與業(yè)務團隊溝通，了解業(yè)務需求的變化。
人工智能訓練師的工作完全依賴于自動化工具，不需要人工干預。
數據標注的準確性只影響模型的訓練階段，不影響模型的推理階段。
人工智能訓練師只需要處理文本數據，不需要處理圖像或音頻數據。
人工智能訓練師可以通過參與模型評估來改進數據標注的策略。
人工智能訓練師在處理多分類問題時，可以使用相同的標注策略來處理所有類別。
在人工智能訓練過程中，模型的性能提升是一個線性過程，隨著訓練時間的增加，性能會逐漸提高。