下面关于推理引擎的描述中，正确的说法是哪个？

A.DLDT分为两个部分：模型优化器和推理引擎。

B.模型优化器是一个python脚本工具，用于将开源框架训练好的模型转化为推理引擎可以识别的中间表达。

C.模型优化器不能进行Dropout操作和内存方面的优化。

D.模型优化器负责模型转换，推理引擎是部署在设备上运行的AI负载。

A.模型优化器（model optimizer）

B.推理引擎（inference engine）

C.训练模型的开源平台，例如TensorFlow等

D.调用OpenVINO的用户程序

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.机器学习可以看做是一种演绎推理

B.演绎更适合人类推理

C.计算机如果要实现自动推理，最可行的方法就是采用反向、演绎的方法

D.推理的确定性是推理的三个特性中最复杂的

A.不确定性推理与确定性推理有基本一致的结构，只不过前者包含不确定的环节

B.不确定推理的推理规则应当是确定的

C.不存在不确定性推理，否则推理毫无意义

D.推理策略，但不需要推理知识

A.OpenVINO和TensorRT都是开源的。###SXB###B.OpenVino和TensorRT类似，是硬件厂商针对自家的硬件平台开发的一套深度学习工具库，包含推断库，模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。###SXB###C.OpenVINO针对Intel的多代CPU以及其他硬件平台做了针对的优化。###SXB###D.OpenVINO的工作流程是先训练好模型，然后解析成OpenVINO专用的.xml和.bin，再传入Inference Engine中进行推理。

A.若一个推理的形式是有效的，则该推理的前提都真且结论真。

B.若一个推理的形式不是有效的，则该推理的前提都真且结论假。

C.若一个推理的形式是有效的且该推理的前提都真，则该推理的结论真。

D.若一个推理的形式不是有效的且该推理的前提都真，则该推理的结论假。

A.RTB API

B.RT API

C.MKT API

D.BID API