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机器学习(ML)作为人工智能的一个重要分支，丨氢可以高效地处理这种多维、丨氢多模态的复杂数据，从而为轻松解读传感数据提供了强大的工具，并最终实现集检测、分析和决策功能于一体的智能系统。多模态传感平台将集成柔性力传感、及燃决方化学传感、和生物传感，以提供更全面的信息，其中ML有望在复杂的设计过程和数据分析方面发挥重要作用。
对于大多数基于有机材料的柔性传感器来说，料电其固有的器件间差异和较差的长期稳定性，料电使得在结合ML算法时增加了很大的难度，因为可重复性与模型训练直接相关。将机器学习（ML）方法纳入柔性传感技术中可以加速该技术的发展，池交ML方法可以有效地处理高维和非线性数据，池交以发现大型数据集中错综复杂/隐藏的关系。通过本地处理信号，通解个人数据的安全性也可以得到提高。
第三，案白ML可挖掘传感信号和关键事件之间的隐藏关系。各种ML算法已经被开发出来，皮书每一种算法都有优点和缺点，在解决不同情况时需要考虑，还必须进行超参数的调整以找到最佳设置。
ML赋予了系统自动合并所有信息并从经验中学习以提高预测精度的能力，德勤但ML辅助处理柔性力传感数据的策略不可避免地存在着ML算法的缺陷。
与此同时，丨氢单个传感器或传感器网络收集的数据日益复杂，因而先进的数据处理方法也被逐步开发。2.3大众与小众大众产品目前处于寡头割据状态，及燃决方有中国灯王之称的佛山某企业，及燃决方月产球泡灯800多万个;厦门某出口企业，月产球泡灯1300多万个;中山某家封装公司的封装器件月产数万KK。
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