关于Inception模型的推理,下列说法正确的是哪个()?
A.exec_net.infer()方法是对推理结果的分析
B.exec_net.infer()方法的输入参数是模型推理的结果
C.exec_net.infer()方法的输出结果是模型的推理结果
D.exec_net.infer()方法直接输出分类标签值
A.exec_net.infer()方法是对推理结果的分析
B.exec_net.infer()方法的输入参数是模型推理的结果
C.exec_net.infer()方法的输出结果是模型的推理结果
D.exec_net.infer()方法直接输出分类标签值
A.模型优化会对模型进行修剪
B.多步操作可以融合成一步
C.模型优化的输出可以提升推理的性能
D.模型优化支持所有Tensorflow模型
关于法律推理,下列哪一个选项不能成立?()
A.法律推理是在法律论辩过程中运用法律理由的过程
B.本国法律和外国法律是法律推理的前提和制约法律推理的条件
C.在缺乏明确法律规定的情况下,法律原则、政策、法理和习惯都会成为法律推理的前提
D.法律推理是通过职业自律实现司法公正的重要方法
A.作为一种法律思维活动,法律推理的根本目的在于发现绝对事实和真相
B.法律解释和法律推理属于完全不同的两种思维活动.法律推理完全独立于法律解释
C.法官在进行法律推理时,既要遵守和服从法律规则又要在不同利益冲突间进行价值平衡和选择
D.法律推理是严格的形式推理。不受人的价值观影响
A.设证推理是一种效力较弱的推理,它在法的适用过程中并非是不可放弃的
B.设证推理虽然是法律人在法的适用过程中所运用的方法,但它的推论结论却是不确定的
C.设证推理要求推论人须形成一些假定背景以及相关的感性事实
D.法律推理中的设证推理,就是在所有能够解释事实的假设中优先选择一个假设的推论
A.它主要应用于计算机视觉,实现深度神经网络模型优化和推理计算加速
B.拥有预置的计算机视觉功能库和预优化的内核
C.支持来自流行的框架Caffe、TensorFlow和MXNet的模型
D.只能在Linux平台运行的机器视觉软件工具包
A.演绎推理是根据特殊性的知识,推出关于一般性的知识。只要前提真实,推理形式正确,结论必然是真实的
B.归纳推理是从两个或更多的同类特殊命题中获取一般性命题的推理。如果说演绎推理是从特殊到一般的推理,那么归纳推理就是从一般到特殊的推理
C.设证推理是一种不甚可靠的或然性逻辑,其本身不能像归纳与演绎一样总结出固定的逻辑推论形式,且设证推理的运用受到非逻辑因素的影响太深(个人知识水平、主观偏向、经验程度乃至外力的干预都会对设证推理的效力产生直接影响)
D.类比推理就其本质而言并不是严格的逻辑推论,而是一种相互关系的比较,是从已知的特殊导向未知的特殊的思想方式
A.法的适用所处理的问题,既包括法律事实问题也包括法律规范问题,还包括法律语言问题
B.法的适用通常采用逻辑中的三段论推理
C.法的适用只要有外部证成即可,毋需内部证成
D.法律论证是一个独立的过程,与法律推理、法律解释没有关系
A.法律解释和法律推理是连接法律条文和案件事实的桥梁,目的是寻找正确的法律结论
B.审判活动的开展离不开法律解释和法律推理。法官进行的审判活动,其实质就是通过法律解释和法律推理,将抽象的法律条文运用到具体的法律事实当中,从而得出法律上的结论’
C.法律解释和法律推理应当遵循基本的语法和逻辑规则
D.法律解释和法律推理中的价值因素必然导致司法专断和司法主观主义