在能源系统如电网或天然气输送网络中，突发断供事件是一类典型的特殊数据场景。例如，由于设备故障或自然灾害导致某区域短时断电或压力骤降，这类数据往往极为稀有，却影响巨大。传统的预测模型由于训练时未见过类似场景，往往无法应对。研究人员尝试利用增强学习和异常检测机制，通过模拟生成罕见情景数据，提升系统的预测和响应能力，保障基础设施稳定运行。
九、法律文本中的情境逻辑冲突
法律文书属于高结构、高逻辑的文本数据，但在一些复杂或新颖案件中，可能存在法 facebook 电话号码列表 规冲突、逻辑矛盾等特殊问题。例如，同一事件在不同省市司法判决中适用法律条款不同，导致语义分析和案例匹配出现偏差。此类问题需要引入知识推理能力，结合法律规则图谱与类案推理模型，构建更智能的法律分析框架。该方法已被部分智慧法院系统采用，用于提升判例推荐准确性。
十、生物信息中的多尺度杂讯
在基因组学、蛋白质组学等生物信息领域，数据维度高、尺度跨度大，同时伴随大量随机噪声。例如，某些微量分子标志物在血液检测中的表达极不稳定，传统特征选择方法难以提取有效信息。研究者采用稀疏表示、深度特征融合等方法，结合实验生物知识，建立跨尺度整合模型，提升了在高噪声环境下的特征识别能力，为精准医疗提供了数据基础。