系统介绍了人工智能的核心算法及其在电力、工业等领域的典型应用。人工智能涵盖符号推理、机器学习、强化学习等方向，其中深度学习（如CNN、RNN、GAN）是当前主流。监督学习、无监督学习、集成学习等算法分别解决回归、分类、聚类等问题，需注意过拟合与欠拟合。应用方面，电力行业利用机器学习实现窃电检测、台区线损预测、户变关系辨识、表计OCR识别等，提升运维效率与服务质量；工业领域通过图像识别进行产品故障检测与元器件质量分析，准确率达95%以上；自然语言处理则支撑智能问答机器人。整体而言，算法与场景深度融合，推动智能化转型。

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