深度学习技术可利用海量金融交易数据，自动识别欺诈交易行为，进而实时拦截，以降低风险。典型应用场景有基于知识图谱技术的征信与风险控制、反欺诈等。（）

A.客户画像

B.业务经验

C.场景行为

D.计划目标

E.实时画像

A.快速部署应用

B.批量复制弹性云服务器

C.传统业务上云

D.实时同步数据

A.个性化

B.智能投顾

C.保险定价

D.标准化

A.机器学习，全量特征

B.数据背后事件关联性分析

C.基于海量数据为基础

D.基于精确样本为基础

A.Kafka作为高并发实时接入缓存，解决接入量的问题

B.Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBase

C.HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力

D.Hive为海量历史数据提供实时分析能力

A、深度理解

B、深度学习

C、海量数据发掘

D、数据归纳

A.基于NVDIA.M60的云主机实例，可以应用与图像处理、深度学习场景

B.基于NVDIA.P100的云主机实例，可以应用与图像处理、深度学习场景

C.通过控制中心可对GPU云主机执行开机、关机、重启等操作

D.可通过VNC(远程登录)登录GPU云主机

A.移动实时

B.远程交融

C.海量物联

D.精准控制

A.实时营销

B.实时服务

C.实时监控

D.用户画像