以完全监督之深度卷积神经网络为主要标志的人工智能加速发展，已经成为重塑人类社会的基石。

提出深度卷积神经网络新算法的是（）。

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影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。

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利用深度卷积神经网络提取出图片的内容和风格，然后进行替换，可以创造出名家艺术风格的画作。

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在大数据和大计算能力的支撑下，深度卷积神经网络的视觉识别能力，在许多国际公开测评中，达到或超过了人类水平。

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广义的网络文化是指以网络技术广泛应用为主要标志的信息时代的文化，可以分为（）三个要素。

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以深度学习为主要代表的人工智能开始进入产业化开发与深耕阶段。

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卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（）

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