在电力巡检图像标注平台中，导入数据时系统提示"标注文件格式不匹配"，但文件扩展名正确。这种情况下应该首先检查文件的内容结构是否符合平台要求

基于机器学习的智能电网假数据识别可采用各类有监督学习算法，包括支持向量机、深度学习等，这些算法都依赖于（）的历史数据。（难度：★）

（）是一种通过构建多个个体学习器并采用特定组合策略将各学习器结合起来从而产生一种有更强性能的强学习器的方法。（难度：★）

传统配电网的可靠性评估可以建模为一个二分类问题，以下可应用于该问题的算法是（）。（难度：★★）

在居民用电负荷预测问题中，基于负荷波动和居民行为特征，试图将未打标签的居民用户用电负荷划分为几个类别，可使用的机器学习算法为（）。（难度：★）

利用“电力指纹”技术可以实现对用电设备的监测、控制、管理和友好交互。“电力指纹”技术的研究主要包括特征研究和（）。（难度：★）

利用Faster R-CNN可对导地线进行视觉监测，其中（）激活函数可计算特征映射图中每一个特征点属于线夹目标的概率。（难度：★）

电力设备及线路的智慧巡检广泛使用目标检测技术，以下选项不属于常用的目标检测技术的神经网络结构的是（）。（难度：★）

电力设备的（）技术是指有目的地强调设备整体或局部特性，将原来不清晰地设备图像变得清晰或强调设备的某些特征，扩大图像中不同设备或部件之间的差别。（难度：★）