来到21世纪，加州惊心LED应用领域得到了前所未有的拓展，包括照明、显示屏、背光、仪器面板等等。

事实上，史上柔性传感技术在多个新兴领域都有着重要应用前景，是构建超互联智能社会的必备要素。最后，破坏本文讨论了融合柔性力传感技术和机器学习算法带来的优势、挑战和未来展望。

性最现这篇综述将为下一代人造柔性力传感技术的发展提供重要见解。ML技术如何使柔性力传感技术受益可以归纳为三个方面：火灾首先，ML显著提高了来自大型传感阵列或/和复杂传感系统的大传感数据的处理效率。此外，触目没有阵列化图案的压阻复合材料甚至可以通过将边缘的电阻变化输入DNN来测量压力大小和所在位置。

甚至可以将视觉数据与手指上的柔性应变传感数据集成，加州惊心以准确分类手势，这在没有ML的情况下很难实现，因为数据维数和数据密度的不匹配[114]。通过本地处理信号，史上个人数据的安全性也可以得到提高。

其次，破坏与噪声或多个外部刺激之间的耦合，破坏以及相邻传感器之间的信号重叠，可以通过ML消除或解耦以提供合理的结果，与传统的数据处理技术相比，精度和分辨率都有所提高。

同样，性最现通过使用ML进行信号分解，也可以解决如弯曲、扭曲和拉伸等不必要机械变形会引起器件性能变化的常见挑战。在诸神黄昏时，火灾芬尼尔终于挣脱束缚，并在战场上吞噬了奥丁，但也被随后赶来的森林之神维达杀死。

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