本文提出了一种基于图结构和机器学习的电力传输网络动态IR丢失预测方法，减少了39.3%的预测误差，并实现545倍加速。同时，利用深度学习技术检测自然视频中的显著区域，优化网络参数可节约计算成本12倍。研究还展示了多种显著性检测模型在多个数据集上的优越性能。