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对于大多数基于有机材料的柔性传感器来说，备状其固有的器件间差异和较差的长期稳定性，备状使得在结合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，态监ML方法可以有效地处理高维和非线性数据，态监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，控和个人数据的安全性也可以得到提高。

第三，预防域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，浩亭护领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。

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