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動態(tài)評價指標 (DEMs) 是一種用于衡量變化程度的指標，它通過測量在每個時間點的值的變化或改變而得到。它們有助于更好地識別系統(tǒng)的變化，無論是由于自然因素還是其他因素。DEMs的計算方法包括相關性、運動性、均值、方差、極值、比較和集合更新等。 DEMs特征通常包括：簡化范圍、去除噪音、定期更新和自適應更新等。簡化范圍意味著將龐大的數(shù)據(jù)集簡化成較小的數(shù)據(jù)集，而去除噪音意味著從數(shù)據(jù)集中消除虛假信號。此外，定期更新意味著在給定時間間隔內，指標將會被重新計算，以確保指標能夠及時更新以反映當前數(shù)據(jù)狀況，而自適應更新則意味著它可以有效地識別和更新數(shù)據(jù)中的變化。 此外，可以考慮其他拓展知識，包括深度學習模型（如深度神經網絡）可以實現(xiàn)動態(tài)評價指標的計算，并可以以更精細的方式偵測和追蹤變化。深度學習模型的 DEM學習技術可以通過分析多維標簽數(shù)據(jù)來自動學習該指標，這種方法可以更加有效地預測系統(tǒng)中潛在的變化，從而改善結果。