在制造业企业数字化转型过程中，以下哪项最能体现数字技术应用的关键节点，通过实时数据采集与分析实现生产流程优化？

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：★★★）

在构建配电网可靠性分类模型的过程中，元件是否正常运行可作为模型的特征，元件故障率的影响因素可作为模型的标签。（难度：★★★）

构建电力用户画像可有效辅助制定用户的用电建议，但对支撑客户的负荷预测影响有限。（难度：★★★）

绝缘子图像的目标检测中，若训练集样本较少，可先使用COCO数据集对模型进行预训练，然后将绝缘子图像输入预训练模型进行微调。（难度：★★）

在基于深度学习的电力设备图像处理技术中，图像分割可作为一种扩充数据集的手段。（难度：★★★）

在基于深度学习对电力设备图像进行识别时，图像质量不佳会增加图像处理过程中的无用信息，甚至影响图像的识别效果。（难度：★）

针对高压输电线路的故障监测，可采用自编码器通过无监督学习的形式来学习数据的特征表示，降低特征序列的维度。（难度：★★）