ウェルター級（-76kg）グランプリのトーナメント準決勝および決勝が行われ、マリウス・ザロムスキーが準決勝で桜井"マッハ"速人、決勝でジェイソン・ハイに連続KO勝ちで優勝を果たし、初代DREAMウェルター級王座に認定された。
1999年に「日本におけるフランス年」の文化財海外交流展の一環として、この絵画がルーブルから東京国立博物館に1ヶ月間貸し出された。この際に、日本からフランスに貸し出されたのが、法隆寺の百済観音像である。日本でも「日本におけるフランス年」を記念してこの絵画の記念切手が発行されたが、フランス本国では、ドラクロワの肖像と共に、旧100フラン紙幣にその一部が描かれた。なお、日本への運送には大型貨物機のエアバス ベルーガが使われた。日本では慣習的に『民衆を導く自由の女神』と題されることが多いが、原題の La Liberté guidant le peuple は、正確には「民衆を導く自由」（自由 Liberté はアレゴリー）という意味である。このためこの絵画を『民衆を導く自由』として紹介する文献も存在する。
前述の通り衰退した後も、儀礼用の装飾を施したパレードアーマーは残り続け、その存在感や装飾性から美術品として現代にいたるまでも珍重されている。これらは彫金や見栄えのする飾りなどが取り付けられており、また実戦よりも儀礼的に利用されるため、軽量化のために実際の耐久性は考慮されていないなどの特長も見られる。馬上槍試合用の鎧は重点を固める方向で重量化、こちらも衝撃を受けない部分が簡略化されるなど、戦闘に於ける実用性は失われ、槍試合に特化したものに変化していった。バチカンのスイス衛兵は入隊式において制服の上から上半身にプレートアーマーを着て宣誓を行う。新規入隊者が着用するものには飾りが無いのか特徴である。これらの装飾用プレートアーマーは現代でも製作され続けているが、一部では趣味の製作者が自動車のスクラップやドラム缶の板金で製作されることもある。現代のものはほぼ装飾用で、一部では歴史再現物などのコスプレの一種（→Historical reenactment）として着用可能なものが流通しており、パレードや歴史再現劇、ジョストのイベント、アーマードバトル用など目的に合わせた鎧が流通している。
しかし、この時代より火器の発達により、それらの貫通力に対抗する必要に迫られる事となる。前述のフリューテッドアーマーのような厚みを減らして軽量化したプレートアーマーでは銃弾には耐えられず、逆に厚さを増していく事になる。そのような防御力を増したプレートアーマーは、同時に重量が増し、着用者にとって耐えられないものになっていく。そこで半甲冑として、足、腕などの防御を諦め、徐々に面積を減らしていく事になる。つまりは古代ギリシャの胸甲に近い状態へと、逆戻りしていく事になり、やがて歩兵については甲冑の装着は廃れる事となる。それでも胸甲騎兵として、頭部と胸部のみの甲冑を装着した騎兵が第一次世界大戦まで命脈を保つものの、騎兵そのものが時代遅れとなっていった。ここにプレートアーマーの時代は終焉し、現代は頭部のみヘルメットで防御する事となる。
その後、ニュルンベルクやミラノでプレートアーマーは発展していったが、こうした鎧は完全オーダーメイドであることから非常に高価で、身につけられるのは上流階級に位置する貴族、騎士のみであり、一種のステータスシンボルでもあった。このため貴族などは意匠を凝らした鎧を着け贅を競う風潮も始まっている。しかし、水力ハンマーや足ふみ研磨機の導入などの工業化が進み、様々な異なるサイズを量産することが出来るようになった。その結果、兵士身分でもプレートアーマーを着ることが出来た。彼らは装甲兵士と呼ばれる。それ以外に一般人がプレートアーマーを手に入れる方法としては、戦死者から鎧を剥ぎ取るなどがある。15世紀後半には、ドイツ様式の鎧が見られるようになる、これは板金に畝をつけ、つま先などをとがらせているのが特徴的で、ゴシックアーマーなどと呼ばれる。16世紀初頭、神聖ローマ帝国では最後の騎士とも呼ばれた皇帝マクシミリアン1世の名を取ったマクシミリアン式とも呼ばれる甲冑が登場した。これは、脛等を除くほぼ全身に畝をつけて鎧の強度を保ったまま軽量化した物で形状からフリューテッドアーマーとも呼ばれる。また、ほぼ同時期のイギリスでも、ヘンリー8世が1519年にグリニッジに甲冑製作所を設けるなど、プレートアーマーの制作に力をいれていた。
統計的機械学習とは、機械学習のうちデータの確率的な生成規則を学習するものを指す。統計学は母集団と標本、そこに存在する確率分布に着目した方法論である。統計的機械学習ではデータが母集団から確率的に得られると考え、データの生成過程を確率分布を用いてモデル化し、実際のデータに基づいてモデルの学習（あるいはモデル選択自体の学習）をおこなう。母集団からデータが得られる、母集団からのサンプリングによってデータが生成されると解釈できるため、統計的機械学習のモデルは生成モデル・統計モデルとも呼ばれる。標本に基づいた母集団（パラメータ）の推定・選択は統計学において長く研究され、多くの理論が存在する。統計的機械学習における学習はまさに母集団の推定・選択であるため、統計学の理論が機械学習に適用できる。学習の収束や汎化性能など様々な機械学習の課題が統計学の知識体系を用いて研究されている。統計的機械学習の例としては、ニューラルネットワークにおける生成モデル、例えば自己回帰型生成ネット、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）などが挙げられる。これらのモデル（＝母集団）から実際にサンプリングすれば画像や音声といったデータが生成できるため、特にニューラルネットワークの分野では2010年代後半に非常によく研究され大きな成果をあげている（WaveNet、VQ-VAE-2、BigGANなど）。