这部分是属于数据分析，组里不太可能让他们涉及这部分任务。
“听！只是现在没关系而已。”英子回答很自信。
不仅是对她自己的学习能力自信，更是对池远非人般的学习能力自信。
“好吧。”池远笑了笑，在英子无语的眼神下，从裤兜里掏出随身携带的笔。
只见他将纸张翻转了一面，在上面写道：
【1高纬度和多模态数据：测试数据可能来自多个传感器，涉及多种参数，因此数据是高维度和多模态的。例如，包括温度、压力、速度等多种测量。】
【2时序性：测试数据通常是时序数据，因为航天器的状态和性能参数会随着时间的推移而变化。】
【3复杂的非线性关系……】
【4缺失数据和异常值……】
【5实时性要求……】
【6数据标签的稀疏性……】
“这是你对测试数据特性的分析？”
池远点了点头：
“基于这些特征分析，我放弃了限制小规模数据量的梯度提升算法（xgboost、lightgbm）和要求维度较低的ls-svm算法，决定用深度学习算法，准确来说是模型，不止一个算法。”
“它的要求并不苛刻，复杂的数据结构，也可以通过多层神经网络学习输入数据的表示后进行处理。特别是它能自动学习高级抽象特征，发现隐藏在数据背后的模式和规律，达到识别异常甚至预测的目的。”
说完，他又将自己的模型构思一一写下来：
【1时间序列分析：使用专门针对时间序列数据的深度学习模型，如长短时记忆网络（lstm）或门控循环单元（gru）等。】
【2数据预处理：……】
【3学习模型预训练：……】
【……】
【7增强学习：在某些情况下，可以考虑使用增强学习来实时监测中遇到的决策问题。】
一整页都写满了。
没有在意小小稿纸承受的不该有字数，池远期待地等待着英子的回答：
“这模型怎么