在电力场所电气火灾隐患监测中，以下哪项技术手段能够通过实时采集电流、电压等参数，并运用算法分析识别过载、短路等典型风险特征？

在使用k-means对居民用电负荷数据进行聚类时，事先不需要确定聚类的种类数量。（难度：★）

电力监测可基于线性回归等算法进行设备状态识别。线性回归就是试图学习一个以连续值为输出的线性模型，解法为最小二乘法，不可以使用一般的梯度下降法求解。（难度：★★★）

在工业领域，时域分析通常用于对设备的健康状态进行评估以及运行故障监测，时域特征能够反映设备的总体状态。（难度：★）

通过监测电网设备的电气数据，利用人工智能技术和大数据技术挖掘出能够表征设备某种特性的特征点，然后将多个维度的特征点聚合起来，这种技术叫做电力指纹技术。（难度：★）

绝缘子在输电线路中用量庞大，由于长期运行在户外，其表面极易发生破损。针对绝缘子的缺陷检测可采用图像聚类的方法。（难度：★★）

应用于电力行业的图像识别技术包括图像增强与分割、特征提取、识别模型构建等关键技术。（难度：★）

电网故障诊断是指利用故障发生后所产生的警报信息快速有效地识别故障元件和故障类型。（难度：★）

以下哪些是大模型在多任务学习中的优势

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