2019年人工智能与健康考试精选问题及答案解析

该文档提供了2019年度人工智能与健康考试的答案，涵盖了多个选择题部分。以下是部分内容的解析： 1. Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出了长短期记忆模型（LSTM），这是一种递归神经网络结构，用于解决传统RNN中的梯度消失问题，D选项正确。 2. 在大数据隐私保护中，大数据使用的风险主要包括如何确保数据的访问控制，即B选项，即如何在合适的时间、地点和用户权限下提供数据。 3. 2019年的考试题目提到了美国启动的几个科研计划，如“先进制造伙伴计划”、“人类连接组计划”和“创新神经技术脑研究计划”，这些计划反映了美国在人工智能领域的投入和战略。 4. 美国2005年的癌症统计报告显示，癌症是导致死亡的常见原因之一，在所有死亡原因中占比为1/4。 5. 据世界卫生组织(WTO)统计，大约70%的肿瘤患者需要接受放疗作为治疗手段。 6. 随着深度学习的发展，到2014年，几乎所有的算法都开始采用深度学习方法，这标志着机器学习技术的一个重要里程碑。 7. 在《健康中国2030规划纲要》中，健康被视为经济社会发展的重要基础条件，B选项符合题意。 8. 根据《中国心血管病报告2017》，中国心血管病患者数量庞大，达到约2.9亿人。 9. 50年前的人工智能先驱认为逻辑是智能的关键，B选项正确，反映了早期人工智能研究对逻辑处理能力的重视。 10. 2016年，Google的AlphaGo在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石，标志着人工智能在复杂策略游戏中的突破。 11. 最后，文档指出当前人工智能的研究重点集中在若干大领域，但具体是哪些领域并未在提供的内容中详述，可能包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。 这份文档对于准备类似考试的学生或对人工智能与健康领域感兴趣的人来说，提供了重要的复习资料，涵盖了理论知识和实际应用案例。