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Huawei HCIP-AI-EI Developer V2.5 認定 H13-321_V2.5 試験問題 (Q10-Q15):

質問 # 10
The development of large models should comply with ethical principles to ensure the legal, fair, and transparent use of data.

A. TRUE
B. FALSE

正解：A

解説：
Ethical AI development requires ensuring that large models are trained and deployed in a way that respects laws, fairness, and transparency. This includes preventing bias, ensuring user privacy, protecting intellectual property, and being transparent about data usage and decision-making processes.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"The development and deployment of large models must follow ethical principles to ensure legal, fair, and transparent use of data, avoiding bias and misuse." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Ethical AI Practices

質問 # 11
Among image preprocessing techniques, gamma correction is a common non-linear brightness adjustment method. Which of the following statements are true about the application and features of gamma correction?

A. When # > 1, the input low grayscale range is compressed, and the high grayscale range is stretched, enhancing the bright areas while compressing the dark areas.
B. Gamma correction is an enhancement technique based on exponential transformation mapping. It is used for non-linear contrast stretching.
C. When # < 1, the input high grayscale range is compressed, and the low grayscale range is stretched, enhancing the dark areas while compressing the bright areas.
D. Gamma correction applies only to grayscale images and does not apply to color images.

正解：A、B、C

解説：
Gamma correction is anon-linearimage processing method used to adjust brightness and contrast. It is not limited to grayscale images - it can be applied to both grayscale and color images by operating on individual channels.
* # < 1:Enhances dark regions (brightens shadows) and compresses highlights.
* # > 1:Enhances bright regions and compresses dark regions.It is based onpower-law (exponential) transformation, making it effective for adjusting human-perceived luminance.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Gamma correction is a non-linear brightness adjustment based on power-law transformation. It applies to both grayscale and color images. For #<1, dark regions are brightened; for #>1, bright regions are enhanced." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Image Enhancement

質問 # 12
In an HSV color space, H is for hue, S is for saturation, and V is for value. Which of the following statements about the HSV color space are true?

A. Value is a measure of brightness. The image brightness can be enhanced by processing the V component of the HSV color space.
B. Saturation describes how vivid the color is. The lower the saturation, the closer the color is to gray. The higher the saturation, the more vivid the color.
C. The HSV color space perceives colors differently from human eyes, so it is not suitable for image segmentation or color analysis.
D. Hue indicates the basic color attributes, such as red, green, and blue.

正解：A、B、D

解説：
The HSV model separates chromatic content (Hue, Saturation) from brightness (Value):
* H (Hue):Defines the type of color (e.g., red, blue).
* S (Saturation):Measures vividness - low S means muted colors, high S means vivid colors.
* V (Value):Controls brightness - increasing V brightens the image.Contrary to option D, HSV aligns more closely with human perception than RGB, making itsuitablefor segmentation and color-based analysis.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"HSV separates hue, saturation, and brightness, making it closer to human vision perception and suitable for color-based image analysis." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Color Spaces

質問 # 13
Overfitting is a condition where a model is overly simple and excessive generalization errors occur.

A. TRUE
B. FALSE

正解：B

解説：
Overfitting occurs when a model learns the training data too well, including its noise and outliers, to the extent that it negatively impacts performance on unseen data. Contrary to the statement, overfitting is not caused by an "overly simple" model but typically by an overlycomplex modelwith too many parameters relative to the amount of training data. Such models have high variance and low bias, meaning they fit the training data perfectly but fail to generalize to new datasets. In the HCIP-AI EI Developer V2.5 curriculum, overfitting is described as a scenario where the model's complexity captures random fluctuations in training data instead of general patterns, leading to poor predictive performance.
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"Overfitting means that the trained model performs very well on the training dataset but poorly on new data.
It usually results from excessive model complexity, insufficient data, or lack of regularization." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Model Training Challenges

質問 # 14
In an image preprocessing experiment, the cv2.imread("lena.png", 1) function provided by OpenCV is used to read images. The parameter "1" in this function represents a --------- -channel image. (Fill in the blank with a number.)

正解：

解説：
3
Explanation:
In OpenCV:
* cv2.imread(filename, 1) reads the image incolor mode.
* This loads the image as a3-channelBGR image (Blue, Green, Red).
* Other modes: 0 for grayscale, -1 for unchanged (including alpha channel).
Exact Extract from HCIP-AI EI Developer V2.5:
"When the second parameter of cv2.imread is 1, the image is read in color mode, resulting in a 3-channel BGR image." Reference:HCIP-AI EI Developer V2.5 Official Study Guide - Chapter: Image Reading and Writing with OpenCV

質問 # 15
......

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