国家电网推进“数字化转型战略”，要求加强设备状态实时监测。以下哪两项技术组合最能支撑该战略实施？（多选）

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：★★）

电力设备的故障诊断多为复合故障，即故障种类为一个多种分类的集合，以下可用于该类问题的算法是（）。（难度：★）

采用卷积神经网络对用于故障诊断的原始振动一维数据进行建模时，可选用的方法是（）。（难度：★★★）