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如何在主治医师考试人机对话中做题？
一般规定，在发卷后五分钟之内不能答题，考生应先检查试题的名称、页码顺序有无错误，每一页卷面是否清晰、完整，同时一定要听清监考老师提出的要求及更正试题错误之处。
答题时，一定要全神贯注，千万不要东张西望，对于大题量不要害怕，从容应对，要相信自己一定能够顺利完成。
一般考生为了赶快做完试卷题目，于是就分秒必争，做完一题之后，马上做下一题。
虽然考试时间对考试结果影响很大，但是这种方法不妥当。
因为回答一个问题的思考模式并不一定适合其他的问题，必须让头脑冷静下来。
为了以新的思考模式去回答下一题，就必须暂停或10秒钟。
在心中暗示自己；又顺利解决一题“同时认真地读下一道题，使头脑改变思路，这种表面上看来似乎是浪费时间的做法，实际上却是在节省时间。
绝对答不出的问题，就干脆放弃，这叫；弃卒保帅”绝对答不出的题，磨半天也是徒劳，放弃它，而在会做的题上确保高分，才是执考获胜的战术。
决定放弃的时间是每道题所分配时间的三分之一。
假如，每题有10分钟的解答时间，如果碰上该放弃的题目，大致做题约3～4分钟，仍然觉得无从下手即可决定放弃。
如果思考到分配的时间全部用完才放弃，则整个时间都浪费了。
考试时，放弃问题后所剩的三分之二时间，可用来做其他的题目，以把放弃的分数弥补回来。
想不出答案时，可以换一种思考方式，拐个弯解决问题。
改变角度，就能简单解决束手无策的问题。
无法答出问题时，还可预先列举与问题有关的一切条件，再配合需要来确认问题，将这些条件以各种角度来进行检查，也许能找到解题的“钥匙”。
做不出来时先留下记号，继续答下一个题目。
一旦遇到难题无法再继续下去时，应暂时放弃，先做其他的题目比较理想，但是在做下一题时，先替前面的问题做一些备忘，下次再重新检查时，可节省重新阅读该题内容的时间，省去了重复的思考。
突然忘记时千万不要慌张。
考试时常会出现这种情况：本来某个题目记得很清楚，可是突然什么也记不起来。
这时切记不要慌乱，可以放松一下，也可以想想该项知识内容在书的哪一部分，这部分又有哪些知识等。
这样的回忆会使你茅塞顿开。
抓住答题要点，不必赘述。
有的考生答题时惟恐答不全，其实答题时要抓住中心问题，再拟出答题提纲，然后简单地一挥而就。
这样能充分利用有限的时间。
举棋不定时，坚持第一印象。
考试中常会遇到一题有几个答案，而自己又不能肯定哪个是正确的情况，这时应选择先想到的那个。
接触一道题后想到的第一个答案往往是我们因长期练习而产生的本能反应，选择它，正确的概率会相对大一些。
如果完全没有信心时，就用猜题。
在答题时，如果幸运猜中，就可对一些一知半解的问题及客观题拿到分数，尤其判断题猜中的机率，在先天上就占了一半，而选择题也有25%～33.3%的机率得分，将试卷放空是很可惜的。
检查试卷时，要变换思路，采取另外的方法论证答案，同时要自信，不要无端怀疑自己，将原来正确的答案改掉，匆匆忙忙的做另一道题，结果得不偿失。
很多经验都标明，第一印象往往是偏向于正确的，这可能就是所谓的题感吧。
参考资料：
人机对话的发展阶段：
第一代人机对话时代，人机交流使用的语言全部是经过定义并有数量限制由字符集组成的被双方牢记的密码式语言，在此体系外的人基本不了解语言含义。
第二代人机对话时代，则采用的是接近人类自然思维的“所见即所得”的图形式交流方式，可以说在交流的内容上已经非常接近人类的自然交流习惯，但其交流方式仍主要是通过按键（键盘、鼠标等）实现，而不是按照人类本来得交流方式进行。
第三代人机对话则完全与第一第二代人机对话方式不同，人机交流的内容主要是人习惯的自然交流语言，交流方式也是人习惯的自然语言交流方式（包括智能语伴、语音和手写等，甚至包括人的表情、手势、步态等）。
参考资料：网络百科——人机对话
红警（尤里的复仇），有一个图人机超难。你们可以试试。
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《最强大脑》人机大战第二期声纹识别的难点有几个？
声纹识别任务，简单地说就是判断给定的一句话到底是谁说的任务。
主要分为声纹确认技术（1:1）和声纹识别技术（1:N）两类。
声纹确认技术回答的是两句话到底是不是一个人说的问题，而声纹识别技术回答的则是”给定的一句话属于样本库中谁说的”问题，见下图。
本次节目就是采用了“声纹识别”任务，在21位声音特性及其相似的歌手中，凭借着有限的声音样本，来回答样本属于谁的问题。
本次任务的难点在哪？
难度一：泛化能力。
目前机器学习算法大多采用数据驱动的方法，什么是数据驱动呢？简单来说，就是“你给了机器什么样的数据，机器以后就只认识这样的数据。
”而在面对与学习时不一样的数据时，机器则往往会存在识别障碍。
衡量一个机器学习算法好坏的一个重要指标，就是机器能够处理学习时没有遇见过的样本的能力，这种能力被称之为”泛化能力”。
例如，如果我们让机器学习识别狗时，用的学习样本都是成年的阿拉斯加，那么算法在遇到泰迪时，就会极有可能告诉你泰迪不是一只狗。
在声纹识别中我们也会面临着同样的问题，传统的声纹识别任务都是注册和测试都是非常匹配的，即注册采用正常说话，测试也是正常说话。
而在本次比赛中，注册的语音则变成了唱歌，测试的才是正常说话。
因此，我们需要让我们的模型能够学到同一个人在唱歌和说话时的差异。
这对声纹识别算法的泛化能力提出了更高的要求。
难度二：注册语音的趋同效应
一般而言，正常人说话时的声音特征是具有明显的差异的。
而本次节目采用的大合唱形式能显著的降低了不同人的差异性。
由于合唱的要求大家的声音能像一个人那样的整齐，因此不同的合唱队员的唱歌样本就会有趋同效应，大家会刻意的通过改变发音习惯等来使得合唱的效果更好。
这就好比分类难度从猫和狗的识别变成了阿拉斯加和哈士奇的区别。
二者的难度有明显的差异。
并且，合唱的内容有长时间的语气词内容，更进步增加了注册语音的混淆程度。
难度三：线人测试声音的断断续续
由于人在发音时，存在协同发音的效应，即前后相连的语音总是彼此影响，后面说的内容会受前面说的内容的影响。
而这些特性会被机器已数据驱动的方式学习到模型中，而在面临断断续续的语音时，特定说话人的一些发音习惯就有很大可能被损坏掉，从而加大了说话人特征提取表征的难度。
难度四：线人测试声音时长过短
由于目前的机器学习的算法要能够有效的表征出一段语音能够表示的说话人信息，那么这段语音必须要有足够长。
否则，语音过短，提取出来的特征不足以有效的表征该说话人的信息，就会导致系统性能出现严重下降。
这就是声纹识别领域中的短时语音声纹验证难题。
在实际测试中，线人说话的声音过短，不超过10个字，有效时间长短也小于3s。
这就给我们的算法带来了极大的难度，我们需要更为鲁棒的来提取出短时的、断断续续的线人说话声音所能够表征的线人特性。
难度五：1:N？1:1
目前国际上的声纹任务，大多是声纹确认任务，也就是1:1的任务。
识别的任务要更难一点，比如说目标人的得分在二十人里排在第二，作为确认任务，可以认为准确率是95%，而作为识别任务，准确率就是0%。
难度六：信道问题
信道问题一直是声纹识别领域的一个难点。
而这次比赛时现场的信道，和我们之前积累的语音数据有很大的不同，想要收集到大量同信道的数据非常困难，我们必须要想办法将跨信道的影响降到最低。
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