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1. Given the following code snippet using NVIDIA Triton Inference Server for deploying a multimodal model:

What does 'format: FORMAT NCHW' signify for the 'image_input'?

A) The image data is represented as a NumPy array.
B) The image data is normalized to a range between 0 and 1.
C) The image data is in a channel-first format (Number of Images, Channels, Height, Width).
D) The image data is in a channel-last format (Number of Images, Height, Width, Channels).
E) The image data is in a compressed JPEG format.

2. You're training a conditional GAN (cGAN) to generate images of handwritten digits conditioned on the digit label. You notice that the generated images are blurry and lack fine details, even after extensive training. Which of the following techniques could you implement to improve the sharpness and realism of the generated images?

A) Use spectral normalization on both the generator and discriminator.
B) Increase the learning rate of the generator.
C) Add batch normalization layers to the generator and discriminator.
D) Increase the dimensionality of the latent space.
E) Implement a perceptual loss function in addition to the adversarial loss.

3. In a multimodal sentiment analysis task involving text and images, you find that your model performs well on datasets with clear emotional cues in both modalities but struggles on datasets where the sentiment is subtle or requires nuanced understanding. Which of the following techniques would be MOST helpful in improving the model's performance on these more challenging datasets?

A) Randomly flip the images during training
B) Use a simpler model architecture.
C) Reduce the learning rate.
D) Increase the size of the training dataset.
E) Implement a contrastive learning approach, training the model to distinguish between samples with similar and dissimilar sentiments.

4. You are developing a virtual assistant using NVIDIAACE. You want to ensure that the avatar's facial expressions and lip movements are synchronized with the generated speech in real-time. Which NVIDIA SDKs and ACE components are essential for achieving this?

A) Riva for speech recognition, Triton Inference Server for model deployment, and Omniverse for 3D rendering.
B) NeMo for text-to-speech, Audio2Face for generating blendshape weights, and a real-time rendering engine (e.g., Unity or Unreal Engine) to drive the avatar.
C) Triton Inference Server for deploying all AI models, Riva for voice cloning, and Omniverse for character creation.
D) CUDA for GPU acceleration, TensorRT for model optimization, and Audi02Emotion for expression generation.
E) Riva for speech synthesis, NeMo for language modeling, and Audi02Face for animation.

5. You are building a conditional GAN (cGAN) to generate images conditioned on text descriptions. The generator takes a noise vector and a text embedding as input. Which of the following approaches would be most effective for combining the noise vector and text embedding before feeding them into the generator's first layer?

A) Using a cross-attention mechanism where the noise vector attends to the text embedding.
B) Adding the noise vector and text embedding element-wise.
C) Concatenating the noise vector and text embedding directly.
D) Applying a learned linear transformation to both the noise vector and text embedding, then concatenating the results.
E) Treating the text embedding as a set of attention weights applied to the noise vector.

질문과 대답: