某制造企业计划在生产线部署物联网设备实现实时监控，以下哪项是评估该技术应用时最需要关注的新型风险？

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：★★）

训练故障诊断模型时，如果故障种类增加，可直接增加模型输出的分类数，不需要更改模型结构或增加模型的复杂度。（难度：★）

随着训练集样本数据量的提升，模型的泛化误差上界越小，模型的泛化能力也随之提升。（难度：★）

为构建台风灾害下架空输电线路损毁预测模型，采用自适应增强迭代算法，可以不断更新训练数据的权重，由弱分类器得到强分类器，具有精度高、不易过拟合的特点。（难度：★★）