人工智慧多層次網路就是有好多層的神經網路。它就像一個超級大腦，可以從複雜的數據里找到關鍵信息。因為它有很多層和很多神經元，所以能處理非常複雜的任務。就像前面提到的，它能模擬出任何連續變化的函數關係，這讓它在圖像識別（比如認出照片里的東西）、自然語言處理（像理解我們說的話並回答問題）、語音識別（聽出你說什麼）、預測分析（預測未來的情況）等好多方面都能發揮很大作用，讓模型把任務完成得更好。根據以上對人工智慧多層次網路的定義，下列說法不正確的是？
題目：回老家
我在沒有人的站前等待著。
爸爸媽媽不知道還好嗎。
好久沒有和家人團聚了啊。
帶著爸爸喜歡的當地酒和點心，
等著電車的到來。
看著鋪滿路面的石頭，
也想起了小時候的一些記憶。
用腳踢著一塊塊的石子走在路上。
感覺到了一股愉快的童心。
抬起頭來往前一看，
已經看到電車了，
馬上就能和雙親見面了。
問：下列選項中可能性最大的我的結局是？
接到市民報警，CSR市H工地發現一名死者。霖叔到達現場上，發現死者疑似上吊自縊，據悉死者是一名工地工人，卻極其嗜賭，拖欠其他人債務。因為工人圍觀現場足跡等已經被破壞，霖叔發現屍體上只有一處明顯的勒痕，經對比和上吊工具完全一致。警員F走過：「霖叔，你看這是一起自殺案嗎？」霖叔拍著他的肩膀說：（？）
【O省迷案 9】—— 多事的馬戲團
近日，O省省城來了一家馬戲團，並決定常駐，生意極其火爆。全球各地的馬戲團愛好者紛紛慕名而來，不誇張地說，每天排隊的人比迪斯尼樂園的還多，往往現在下單隻能預定到明年的表演。與此同時，周邊的盜竊案頻率有所上升，往往都是隨身物品丟失，彷彿個別小偷就潛伏在人流中伺機作案。
休假的周警官帶著妻兒老小也來觀看馬戲團表演，聽說附近的盜竊案頻率上升，就偷偷地展開走訪。最終，他把目標鎖定在三名嫌疑人身上:
餐廳招待，32歲。此人負責接待一家本地知名餐飲的顧客，面上溫文爾雅，但這家店每天都有食客報案說丟東西。
酒店服務員，45歲。此人在當地一家三星級酒店工作，雖然檔次不是最高，但價位實惠，受廣大遊客的青睞。該酒店內也發生了多起盜竊案，但是監控解析度太差
租賃公司前台接待，38歲。他負責這一片的租車業務，但這家公司經常接到強買強賣和強制推銷、霸王條款等投訴。
在審訊中，三個人分別做出以下交代:
餐廳招待:「我就是一個招待，不可能偷那麼多東西，店裡確實經常發生盜竊案，但我估計是流竄作案，我本人絕對沒有參與。」
酒店服務員:「不可能是我。我非但不沒有非分之想，還在前台牆上貼了一條『請小心扒手』的字幅，你們看，就在我身後。」
租車公司接待:「霸王條款是我老闆定的，我也沒辦法。強制消費也是根據這些條例定的，我怕丟飯碗才幹這些缺德事。實際上我每天下班都會去附近的廟裡燒一炷香表示懺悔。」
周警官仔細想了想，有了些眉目
那麼，究竟誰的嫌疑最大？
【X先生之死】
一切非常規整，一封遺書顯目的放在辦公桌上，右邊放著一支派克鋼筆和已經涼透的咖啡。
X先生躺椅子上，致命一槍在前胸心口，白襯衫大部分已經被血染透了，顯得十分恐怖。
地板也流了一大片血跡。可能是由於緊張，即使左手已經低垂下來，槍還是被握的緊緊的。
周圍的門、窗緊閉，也並無打鬥過的痕迹。
遺書經鑒定為X筆跡。
大概內容為：
我即將不久於人世，死後財產分配如下：
。。。。。
安未來閉目沉思，對自殺和他殺的可能性做了大致的判斷。
那麼，哪種可能性更大？
