本文探讨利用压力传感器和机器学习算法自动记录和分类婴儿运动，以提高运动数据质量，助力早期发现发育不良。研究提出的WO-GMA方法能在弱监督环境中定位儿童动作，缩短脑瘫诊断时间，并通过自监督预训练和深度学习提升婴儿运动分析的准确性，为神经发育障碍的预防和治疗提供新思路。

本文提出了一种基于少量位置布置的压力传感器的数据驱动空气动力学力预测模型，结合线性项和非线性校正，验证了其在无人机气动力预测中的快速准确性。同时，研究探讨了流体动力学中的模态分解分析方法及机器学习在飞机动态载荷预测中的应用，展示了多种算法的有效性。