遥感图像数据在农业、气象、环保等领域具有重要应用。但由于云层遮蔽、地表反射、设备噪声等因素影响，遥感数据中常出现不完整或误判信息。例如，在热带地区，卫星图像常被高频次的云层覆盖，导致农作物监测困难。为应对此类特殊数据问题，研究者开发了图像修复算法与多时相数据融合技术，有效填补数据缺口，提高了分析的可靠性与精度。
七、自然语言中的多义歧义问题
在文本数据分析中，中文语义的多义性和歧义问题尤为突出。例如，“苹果”既可以 cash app 电话号码列表 指水果，也可以是科技品牌；“银行”既是金融机构，也可能是河岸。此类歧义在情感分析、命名实体识别等任务中容易引发误判。为解决这一问题，研究者采用了预训练语言模型（如BERT、ERNIE）并结合上下文动态权重机制，有效提升了对特殊语义场景的理解能力。
八、能源系统中的突发断供数据
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。