电力物联网终端远程管理平台应配置基于角色的访问控制策略，不同运维人员只能操作其权限范围内的终端设备

电力人工智能常用深度学习框架TensorFlow中有哪些优化方法？（）①Gradient Descent Optimizer；②Adagrad Optimizer；③Optimizer；④优化最小代价函数（难度：★★★）

基于深度学习的电力设备故障检测主要采用（）的方法，通过对大量历史数据进行线下训练，生成智能分析模型。（难度：★）

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）在电力语音识别任务中主要的功能是（）。（难度：★★★）

利用（），系统运营商可以通过在线学习过程自适应地确定风电转换率，解决了用户负荷需求曲线的不确定性、电价的灵活性和风力发电间歇性等带来的问题。（难度：★）

基于深度学习的电力设备图像识别问题中，面对分布不均的设备图像，模型极易产生过拟合问题，下列可解决该问题的方法是（）。（难度：★★）

智能体与其环境进行交互以获取状态信息，并在每个时间步长从动作集合中选择一个动作，然后接收当前时间步长的奖励、环境进入下个状态，该类学习方法为（）。（难度：★）

智能电网信息系统的假数据识别已采用监督学习，非监督学习，强化学习等方法，其中对于无标签的数据样本的应用场景，可采用（）算法。（难度：★★）

在构建居民用电负荷预测模型时，特征选取时需要表征不同时段用户电表数据的波动情况，可选用（）特征。（难度：★）

绝缘子在输电线路中用量庞大，针对绝缘子缺陷进行目标检测时，可先使用目标框聚类的方式确定初始目标框。可用于计算目标框向量距离的方法为（）。（难度：★★）

为解决电力系统中绝缘子图像的目标定位问题，可以基于（）进行建模。（难度：★★）