11月1日，普法微鲸投影发布了最小巧的1080P全高清智能投影M1，普法不仅彰显品牌实力所在，更是向业界证明1080P智能投影小型化大规模定制平台初显神威，标志着投影行业已经进入到以用户为核心的大规模定制小时代。
此外，签订Butler等人在综述[1]中提到，量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误，那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。此外，合同活容作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，合同活容结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。
一旦建立了该特征，易讨易该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。此外，薪更目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念，普法举个简单的例子：普法当我们是小朋友的时候，对性别的概念并不是很清楚，这就属于步骤1：问题定义的过程。
签订图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。合同活容（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。
最后我们拥有了识别性别的能力，易讨易并能准确的判断对方性别。
需要注意的是，薪更机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。研究人员还将磁化线嵌入手套中，普法作为手机的手势控制器，织物本身不需要任何电子设备或电池支持。
格拉科塔表示，签订他正和贾斯汀试图找出如何在织物上储存更多数据的方法。研究人员可以让智能手机识别出六种戴着磁线手套做出的手势，合同活容但只有90%的时间能识别它们。
虽然这条线的磁场强度在1周后下降了，易讨易但他们发现，即使在清洗、烘干和熨烫织物之后，它们也可以使用Android智能手机读取里面编码的数据。然而，薪更华盛顿大学网络与移动系统实验室主任希亚姆·格拉科塔(ShyamGollakota)与实验室研究生贾斯汀·陈(JustinChan)认为，薪更他们的研究可被用于制造智能服装和饰品，因为它专注于磁化现成的、更便宜的以及不引人注目的导电线面料。