A.GM模型
B.線性回歸
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.經(jīng)驗(yàn)預(yù)測
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A.光
B.溫
C.肥
D.水
A.早生快發(fā)
B.群體整齊度
C.促進(jìn)煙株穩(wěn)長
A.茬口的時間要合適
B.前作收獲后土壤中N素的殘留量不能過多
C.前作與煙草不能有同源病蟲害
D.前作收獲后土壤中要留有豐富的K素
A.復(fù)種指數(shù)
B.耕地產(chǎn)出率
C.產(chǎn)量
D.質(zhì)量
A.身份
B.葉片結(jié)構(gòu)
C.油分
D.殘傷
A.爐膛
B.爐體
C.換熱器
D.加熱室
A.供熱設(shè)備
B.通風(fēng)排濕設(shè)備
C.溫濕度控制設(shè)備
D.換熱設(shè)備
A.晴天
B.陰天
C.早上
D.傍晚
A.趨光
B.趨性誘劑
C.趨色
D.偽死
A.省、市植保站專業(yè)化統(tǒng)防統(tǒng)治模式
B.市、縣植保站專業(yè)化統(tǒng)防統(tǒng)治模式
C.植保專業(yè)合作社+農(nóng)戶
D.村級植保組織+農(nóng)戶
最新試題
智能載運(yùn)車輛的數(shù)據(jù)標(biāo)注只需要關(guān)注道路和車輛信息，其他如天氣、光照等環(huán)境因素不重要。
在智能載運(yùn)車輛電氣系統(tǒng)集成中，數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠提高車輛對周圍環(huán)境的感知能力和決策準(zhǔn)確性。
在智能載運(yùn)車輛模型訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個可選的環(huán)節(jié)，可以跳過以節(jié)省時間。
汽車維修車間內(nèi)應(yīng)定期檢查電氣設(shè)備，確保用電安全。
在智能載運(yùn)車輛模型訓(xùn)練完成后，就可以直接將模型部署到實(shí)際應(yīng)用中。
在智能載運(yùn)車輛數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，使用自動化工具可以大大提高標(biāo)注效率，但完全依賴自動化工具可能會導(dǎo)致標(biāo)注質(zhì)量下降。
Dijkstra 算法是一種常用于智能載運(yùn)車輛路徑規(guī)劃的啟發(fā)式搜索算法。
結(jié)構(gòu)光測距相機(jī)需要投影一個已知的光學(xué)圖案到被測物體上，然后分析圖案的變形來計算距離。
智能載運(yùn)系統(tǒng)只能用于貨物運(yùn)輸，不能用于人員運(yùn)輸。
車載通訊系統(tǒng)僅用于車輛之間的通信，與車輛和基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信無關(guān)。