在电网故障诊断场景中，需要快速查询设备间的复杂关联关系以定位故障源。以下哪种存储架构最适合此类场景？

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：★★）

强化学习的效率优化方案可以用于提高双有源全桥直流变换器的效率和运行性能。（难度：★）