4. 本案例中，我们通过( )来表达图像的数值信息？
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5. 本案例中，我们用( )来定义两块碎纸片图像之间“匹配程度”。
A. 一个灰度矩阵的第一个列向量，与另一灰度矩阵的最后一个列向量之间的距离
B. 一个灰度矩阵的第一个列向量，与另一灰度矩阵的第一个列向量之间的距离
C. 一个灰度矩阵的最后一个列向量，与另一灰度矩阵的最后一个列向量之间的距离
6. 本案例中，我们定义两块碎纸片图像之间“匹配程度”时，所用的距离为( )。
A. Hamming距离(绝对值距离)
B. Euclid距离(欧氏距离)
Chebyshev距离(最大分量距离)
本案例中预测最低收购价模型中的自变量2017年值只能用灰色理论。
根据问题的分析，问题(1)总体上可以归结为( )来解决。
A. 标准指派问题
B. 广义指派问题
C. 综合评价问题
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