在电网标准数字化语义标注模型中，以下哪项是用于描述实体特征或性质的核心构成要素？

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：★）

强化学习算法的目标可以是在双有源全桥直流变换器的整个运行范围内求解最小的损耗获得最优控制策略。（难度：★★）

电力设备的图像增强是指有目的地强调设备整体或局部特性，将原来不清晰的设备图像变得清晰或强调设备的某些关键特征，从而改善图像质量、丰富图像信息量。（难度：★）

由于在电力电子变换器的FPGA中，同一层的多个神经元可以并行计算，因此在构建神经网络时，多神经元的单层网络比每层少量神经元的多层网络效果要好。（难度：★★★★）

针对电力元件故障的预测模型需要较高的泛化能力这一问题，可选用Adaboost集成算法提升性能。Adaboost算法是一种带有自适应功能，可以自动调整权值的Bagging集成算法。（难度：★★★）