在电网故障诊断场景中，需要快速追溯设备关联关系和历史故障记录，以下哪种存储架构最适用于此类分析需求？

基于机器学习的柔直线路故障测距产出连续性的结果，可采用均方误差和交叉熵函数作为损失函数来训练模型。（难度：★★）

在典型的电力现场作业目标检测任务中，针对未佩戴安全帽的安全隐患可采用图像分类的方式进行检测。（难度：★★★★）

在典型的电力现场作业目标检测任务中，高处作业未佩戴安全带属于行为违章类别。（难度：★★★）

采用聚类算法对居民用电负荷数据进行预测时，可利用乌鸦算法对初始聚类中心进行优化，防止聚类结果陷入局部最优。（难度：★★★）

能源领域的数据驱动方法具有“离线建模-在线评估”的特点，即离线完成模型的构建和训练，然后对训练好的模型进行在线评估。（难度：★）

金具作为输电线路的重要组成部分，利用深度学习模型可对金具缺陷进行目标检测。（难度：★）

Faster R-CNN模型可以用于变压器部件图像的目标检测任务。（难度：★）

电力安监场景智能识别需求均可采用图像目标检测技术解决。（难度：★★★）

目前电力设备智能诊断方法中广泛使用基于统计学习方法的分类器，即机器学习方法，包括k-近邻算法、随机森林算法、支持向量机和人工神经网络等。（难度：★）

系统状态选取与评估是配电系统可靠性评估的核心内容。（难度：★★）