在人工智能（AI）应用程序中，数据质量是保证模型准确性和稳定性的关键因素。然而，现实世界中的数据往往是复杂和混乱的，包含了各种异常数据。这些异常数据可能由传感器故障、人为错误、噪声等引起，对于构建稳健的人工智能模型而言是一个极具挑战性的问题。因此...