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异常检测是用于识别数据中不符合预期行为模式的过程。然而，这一领域的一个重大挑战是概念漂移，即当数据的基础分布随时间变化时发生的现象。为了解决这个问题，异常检测系统必须设计成能够适应这些变化，以便保持准确性。这通常涉及定期重新训练模型或使用在

边缘人工智能系统通过多种策略管理功耗，主要集中在高效的硬件使用、优化的算法和自适应处理。这些系统设计用于在有限的电源资源下运行，因此必须在不妥协性能的情况下尽量减少能量使用。通过使用像低功耗微控制器或专用人工智能加速器等专业硬件，边缘设备能