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• tzy789 2021-04-23

图像分割技术是电力设备图像识别的关键前提。（难度：★）

电力人工智能技术

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• MEISHAONV 2021-04-23

状态监测信息的数据质量是影响电力变压器状态评估及预测模型准确度的重要因素。数据清洗即识别并修复所有无效异常数据及有效异常数据的过程。（难度：★）

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• 吴昊 2021-04-23

结合人工智能技术对电力变压器多模态数据进行自动分析，对于及时、准确地掌握设备运行状况，提高运维管理水平具有重要的技术价值。（难度：★）

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• 舅姥爷 2021-04-23

现在非结构化数据已经占人类数据总量的25%左右。（难度：★）

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• VV8 2021-04-23

标注过程中可以修改在创建标注任务时设置的标签。（难度：★）

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• 子豪、 2021-04-23

基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。（难度：★★★★）

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• 杨小咩 2021-04-23

数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。（难度：★★）

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• jim19970316 2021-04-23

语音识别的技术框架阶段顺序是：训练、编码、解码。（难度：★★）

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• 91510681214285398E 2021-04-23

现有的电力系统稳定性预测方法主要分为两大类，一类是传统的基于物理机理模型的分析方法，另一类是以人工智能技术为代表的基于数据关联关系挖掘的分析方法。（难度：★）

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• quyu1 2021-04-23

电力主设备知识库包括一站式搜索引擎、资料库模块、知识应用模块、智能问答模块、语音转写模块。（难度：★★★★）

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• ToopBook 2021-04-23

电力机器人关键技术包括智能感知技术、分析决策及运动规划技术、机器人本体结构及控制技术、协同控制技术、智能运检技术等。（难度：★）

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• 姚建龙 2021-04-23

电网故障诊断是指利用故障发生后所产生的警报信息快速有效地识别故障元件和故障类型等，依据识别结果快速切除故障区域并立即恢复供电。（难度：★）

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• Jamesjin 2021-04-23

关于风电功率的点预测方法已有大量的研究成果，预测方法主要可以分为物理预测方法和统计预测方法。（难度：★★）

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• y123456 2021-04-23

电力指纹识别分为类型识别、参数识别、状态识别、行为识别、身份识别五个部分，这五个识别是串联关系。（难度：★★★★）

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• hytzyj 2021-04-23

电力指纹技术研究主要分为特征研究和识别算法研究两部分。（难度：★★）

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• xuexi 2021-04-23

针对电力指纹识别，通常有两大类算法，分别是机器学习算法和启发式算法。（难度：★★）

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• fengshan 2021-04-23

巡检缺陷样本标注时，缺陷目标框大小与照片的比例应尽可能保持不变。（难度：★★）

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• 77650023 2021-04-23

无人机巡视过程中，无人机应尽可能贴近设备进行拍照。（难度：★★★）

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• lzq 2021-04-23

训练样本数量和样本的标注质量都会影响一个电力智能分析系统的识别准确率。（难度：★）

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• 24678 2021-04-23

一个变电站远程智能巡视系统的识别速度与具体缺陷类别无关。（难度：★★）

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