外观设计方面，当年的外当贝PadGO吸纳家居设计与工业设计结合的美学风格，当年的外采用更沉浸的纯平超窄边4K全面屏、更富质感的铝合金边框，以及创造性的磁吸后盖，机身更加纤薄。

对错误的判断进行纠正，相当我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，于现但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。

此外，当年的外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，相当作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，相当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，于现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，当年的外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，相当举个简单的例子：相当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。

于现图3-8压电响应磁滞回线的凸壳结构示例（红色）。

当年的外（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。这种技术可能很有用，相当因为你可以在物品不显眼的地方贴上标签，或者用衬衫或手镯代替密码和钥匙卡。

虽然这条线的磁场强度在1周后下降了，于现但他们发现，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。而当手势的数量限制为4个时，当年的外准确性会上升到99%。

演示视频展示了一件带有磁化线的衬衫，相当可以用来打开装有磁力计的门。格拉科塔表示，于现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。