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在大部分智能化产品的设计过程中，电力已经认识到了智能分析算法的重要性，电力但是，留给算法使用的资源却很有限，如计算资源不足，目标在图像中的分辨率不够等问题，最终体现出来现象就是算法准确率、实时性等指标达到不预期。但是，市场短期来看，基于深度学习的算法仍然无法从根本上解决算法对实际场景的依赖。

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算法在设计的时候，电力需要对问题进行建模，电力这些模型是对场景的抽象和近似，由于实际场景非常复杂，单一的模型无法准确描述，就需要假设场景满足某些约束条件，如果这些条件与实际场景不符，算法的性能就会下降。

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