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类目筛选(计算机学者)

清除筛选
  • 模型类型
    • 机器学习/统计学习
      • 偏最小二乘法
      • 支持向量机
      • 随机森林
      • K-近邻
      • 梯度提升决策树
      • 主成分分析/判别分析
      • 逻辑回归/贝叶斯
      • 智能手机/其他
    • 深度学习
      • 卷积神经网络
      • 循环神经网络
      • 目标检测网络
      • 图像分割网络
      • 生成对抗网络
      • 图神经网络
      • 序列到序列/编码-解码
      • 其他深度学习结构
    • 大模型与 LLM
      • 大语言模型
      • 视觉基础模型
      • 多模态基础模型
      • 知识图谱与 LLM 集成
      • 垂直领域微调/指令调优
      • 检索增强生成
    • 模型设计/优化策略
      • 迁移学习/领域自适应
      • 小样本学习
      • 模型可解释性
      • 模型轻量化/边缘计算
      • 特征工程与选择策略
      • 超参优化/自动机器学习
      • 强化学习
  • 模型任务
    • 分类/鉴别/等级评定
    • 定量预测/回归分析
    • 缺陷/异物检测与定位
    • 过程控制与实时优化
    • 知识抽取与语义理解
    • 设计/生成与推荐
    • 模拟与数字孪生
  • 模型数据
    • 来源
      • 可见光/RGB/视频数据
      • 高光谱/多光谱光谱
      • 红外/拉曼光谱数据
      • 时序传感器/物联网数据
      • 组学数据
      • 质构/流变/感官数据
      • 文本/知识库/法规数据
      • 多模态/融合数据
    • 量级
      • 小规模数据集
      • 中等规模数据集
      • 大规模数据集
      • 超大规模/工业级数据集
      • 公开数据集
      • 合成/仿真数据为主

深度筛选(食品学者)

清除筛选
  • 研究对象/基质维度
    • 谷物/块根/豆与坚果类
      • 小麦
      • 玉米
      • 大米
      • 杂粮
      • 马铃薯
      • 其他根茎类
      • 其他谷物与块根
      • 豆类与坚果(及籽类)
    • 肉类/蛋类与水产品
      • 畜肉
      • 禽肉
      • 鱼肉
      • 甲壳类
      • 软体与贝类
      • 内脏及副产物
      • 其他肉与水产品
      • 蛋类及其制品
    • 乳及乳制品
      • 液态乳
      • 发酵乳/酸奶
      • 奶酪
      • 乳粉
      • 乳清及乳清制品
      • 其他乳制品
    • 水果/蔬菜与菌菇类/植物类
      • 新鲜水果
      • 新鲜蔬菜
      • 果蔬汁/浓缩汁
      • 果蔬干/果脯/蔬菜干
      • 其他果蔬制品/植物类
      • 食用菌菇
      • 食用花卉
    • 油脂及油脂制品
      • 植物油
      • 动物油脂
      • 起酥油/人造脂肪
      • 油炸食品
      • 其他油脂制品
    • 饮料
      • 果蔬饮料
      • 茶/茶饮料
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      • 功能/运动饮料
      • 碳酸饮料
      • 酒精饮料
      • 其他饮料
    • 糖、焙烤与糖果制品
      • 面包
      • 蛋糕/糕点
      • 饼干/薄脆制品
      • 糖果
      • 巧克力及含可可制品
      • 其他焙烤与糖果制品
      • 蜂蜜等天然糖
    • 发酵食品及酱腌制品
      • 大豆发酵制品
      • 蔬菜发酵制品
      • 发酵豆制品
      • 谷物发酵食品
      • 肉类发酵制品
      • 水产发酵制品
      • 其他酱腌/发酵食品
    • 复合/即食/餐饮食品
      • 方便面及速食米面
      • 预制菜/即食菜肴
      • 冷冻方便食品
      • 罐头菜肴
      • 餐饮菜品与团餐
      • 其他复合食品
    • 新资源食材
      • 昆虫蛋白
      • 微藻及藻类产品
      • 单细胞蛋白
      • 细胞培养肉
      • 其他新资源食材
    • 食品添加剂与配料
      • 碳水化合物配料
      • 脂肪/油脂配料
      • 蛋白质配料
      • 乳化剂/稳定剂/增稠剂
      • 甜味剂
      • 香精香料
      • 酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
      • 营养强化剂
      • 其他添加剂与配料
    • 新材料/包装与接触材料
      • 塑料材料
      • 纸及纸板
      • 金属材料
      • 玻璃材料
      • 生物基/可降解材料
      • 多层复合材料
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      • 其他材料
    • 食品加工设备与机械系统
      • 热处理设备
      • 干燥设备
      • 挤压/混合/成型设备
      • 分选/分级/检验设备
      • 灌装/封口/包装设备与生产线
      • 清洗/CIP/卫生相关设备
      • 输送/搬运/机器人系统
      • 其他加工设备与系统
  • 研究主题/科学问题维度
    • 加工与新加工技术
      • 传统热加工
      • 非热加工技术
      • 物理辅助加工
      • 3D 打印与结构构筑
      • 挤压膨化与共挤技术
      • 其他加工技术
    • 保藏与贮藏
      • 冷藏与冷冻保藏
      • 干燥保藏
      • 改良气调/控气贮藏
      • 保鲜涂膜与保鲜剂
      • 货架期预测与品质劣变动力学
      • 其他保藏技术
    • 品质、结构与理化性质
      • 质构与流变性质
      • 颜色与外观品质
      • 微观结构与成像
      • 氧化、褐变等化学变化
      • 其他品质相关性质
      • 特征风味
    • 营养与生物功能
      • 基本营养价值评价
      • 抗氧化/抗炎等功能
      • 血糖、血脂与代谢相关功能
      • 肠道健康与微生物相关功能
      • 其他生物活性与健康效应
    • 食品安全与风险评估
      • 微生物安全
      • 化学污染物
      • 加工污染物
      • 过敏原与毒性问题
      • 暴露评估与风险表征
      • 其他安全问题
    • 包装与智能监测
      • 包装设计与机械性能
      • 活性包装
      • 智能/指示型包装
      • 包装系统中的监测与标签应用
      • 其他包装相关研究
    • 可持续性与资源高值化
      • 副产物与废弃物高值利用
      • 能耗/水耗与环境影响分析
      • 生命周期评价与碳足迹
      • 循环经济与绿色供应链
      • 其他可持续性主题
    • 感官科学与消费者研究
      • 感官评价与方法学
      • 消费者偏好与接受度
      • 市场细分与消费行为
      • 标签、营养声称与信息呈现
      • 其他感官与消费者研究
    • 过程控制与数字化
      • 过程监测与在线检测
      • 过程优化与控制策略
      • 生产管理与数字化工厂
      • 其他过程控制与数字化研究
  • 研究方法/证据层级维度
    • 理化与结构表征
      • 常规理化指标测定
      • 质构与流变测试
      • 显微与成像技术
      • 光谱/色谱/质谱等分析方法
      • 其他理化与结构表征
    • 微生物与发酵实验
      • 微生物计数与生长曲线
      • 菌种筛选与特性评价
      • 发酵工艺与动力学
      • 生物膜与耐受性研究
      • 其他微生物/发酵方法
    • 组学与高通量技术
      • 基因组学
      • 转录组学
      • 蛋白质组学
      • 代谢组学
      • 微生物组/宏基因组学
      • 其他组学方法
      • 风味组学
    • 体外模型
      • 体外消化模型
      • 体外发酵模型
      • 细胞模型
      • 模拟胃肠/肠道系统
      • 其他体外模型
    • 动物实验/人体试验
      • 小动物实验
      • 大动物实验
      • 人体干预试验
      • 观察性人群研究
      • 其他体内/人群研究
    • 统计建模与仿真
      • 传统统计分析与回归
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      • 动力学建模
      • 数值仿真
      • 其他统计建模方法
    • 问卷/市场与消费者研究
      • 问卷设计与实施
      • 访谈与质性研究
      • 行为实验与选择实验
      • 其他消费者研究方法
    • 标准/法规/数据库分析
      • 标准与法规对比分析
      • 政策评估与影响分析
      • 食品成分/消费数据库分析
      • 其他标准法规相关方法
    • 其他方法
      • 专利分析
      • 德尔菲法与专家咨询
      • 情景分析与情景模拟
      • 其他难以归类的方法
  • 关键营养素/成分维度
    • 常量营养素(宏量)
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      • 碳水化合物与糖类
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      • 可溶性膳食纤维
      • 不溶性膳食纤维
      • 抗性淀粉
      • 其他膳食纤维类成分
    • 维生素
      • 脂溶性维生素 A/D/E/K
      • 维生素 C
      • 维生素 B 族
      • 其他维生素或前体
    • 矿物质与微量元素
      • 碘/硒等微量元素
      • 钠/钾/镁等常量矿物质
      • 其他矿物质
    • 植物化学/生物活性成分
      • 多酚与黄酮
      • 花青素与类胡萝卜素
      • 酚酸类
      • 含硫植物化合物
      • 其他植物化学物质
    • 益生菌/益生元/合生元
      • 益生菌菌株
      • 益生元
      • 合生元产品
      • 可发酵底物与其他肠道相关成分
    • 功能性脂类与糖替代品
      • 植物甾醇/甾烷醇
      • 共轭亚油酸
      • 中链脂肪酸
      • 糖醇类
      • 非营养性甜味剂
      • 盐替代品与其他代谢敏感因子
    • 其他特殊成分
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2456 条结果

  • 基于金属有机框架-人工智能整合的智能食品保鲜系统:技术突破与发展趋势

    2026
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Xin Ding, Nasi Ai, Yiming Zhao, Lingyun Li, Ge Chen, Donghui Xu, Xiaomin Xu, Lin Qin, Jing Chen, & Guangyang Liu

    计算机标签

    机器学习/统计学习 深度学习 设计/生成与推荐 时序传感器/物联网数据

    食品标签

    保藏与贮藏 包装与智能监测 智能/指示型包装 包装系统中的监测与标签应用

    智能保存系统结合功能性纳米材料,具有广泛的适用性并呈现良好的发展趋势。金属有机框架(MOFs)是一种新型多孔晶体材料,由于其超高的比表面积、可调孔隙和多功能化特性,表现出卓越的气体吸附、受控释放和环境响应能力。作为新兴纳米材料,MOFs通过与人工智能(AI)技术的结合,在智能食品保存应用中显示出巨大的潜力。它实现了从分子级材料设计到智能终端包装的全面创新,体现出显著的跨学科价值。本文回顾了AI指导的MOFs新型合成策略,并系统性地综述了其结构特征和分类方案。本综述系统地分析了金属有机框架(MOFs)的结构参数--金属离子、孔隙结构和负载能力--如何影响智能保鲜中的抗菌、气体/湿度调控及刺激响应特性。此外,本文还全面回顾了基于MOF的智能食品保鲜的最新进展,同时充分展示了MOF与人工智能整合在下一代智能保鲜技术中的巨大潜力。

  • 融合高光谱分析和 WGAN-GP-MMoE 框架的猕猴桃品质多指标预测

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Zihan Liu, Qian Chen, Jiali Li, Haosong Liu, Boyu Shuai, Linghuan Ouyang, Zihan Bian, Junyi Wang, Jiabin Yu, & Jianping Qian

    计算机标签

    支持向量机 小样本学习 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱 红外/拉曼光谱数据

    食品标签

    新鲜水果 质构与流变性质 干燥保藏 显微与成像技术 质构与流变测试 碳水化合物与糖类

    高光谱成像广泛用于水果品质无损评价,但多数应用集中于单一指标,并依赖充足标注样本。本研究提出 WGAN-GP-MMoE 框架,在小样本条件下同步预测采后猕猴桃的干物质、可溶性固形物和硬度。研究采集 380 个“中猕 2 号”猕猴桃,并分别通过冷冻干燥、折光法和质构测试测定 DM、SSC 和硬度参考值。研究采集 400-1000 nm 范围内的高光谱图像,并按 70% 训练集、15% 验证集和 15% 测试集划分。WGAN-GP 用于生成合成高光谱反射数据及对应品质标签;训练 2000 轮后的生成样本因其光谱与标签分布与真实样本高度一致而被选用。随后进行 MSC 预处理和 CARS 特征选择,并建立具有共享专家网络和任务特异门控的 MMoE 多任务模型。与 SVR 和多任务 MCNN 相比,Mixed-CARS-MMoE 在验证集上表现最佳,DM、SSC 和硬度的 R2 分别为 0.8908、0.9128 和 0.7492,RMSE 分别为 0.1442、0.0699 和 0.1794,RPD 分别为 3.0261、3.3864 和 2.6633。该框架支持猕猴桃品质多指标在线监测和智能分级。

  • 智能手机辅助荧光探针用于食品新鲜度检测:综合综述

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Tong-Tong Jia, Lirong Jiang, Dandan Guo, Yuxiang Li, Jian-Hua Qin, & Huawei Niu

    计算机标签

    智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据 可见光/RGB/视频数据

    食品标签

    复合/即食/餐饮食品 食品安全与风险评估 质构与流变性质 常规理化指标测定 其他植物化学物质

    全球对食品安全的重视提高了对创新新鲜度监测方案的需求。传统方法受到破坏性取样和流程耗时的限制,而荧光探针技术的最新进展提供了有前景的替代方案。本文考察用于监测食品新鲜度指标的荧光探针的设计、传感机制和性能,这些指标包括生物胺、挥发性有机化合物、pH 水平和硫化氢。不同于以单一技术为重点的既有综述,本文旨在通过将这些技术与智能手机应用集成来弥合食品新鲜度检测中的技术差距。文章还重点讨论荧光探针与试纸、凝胶和薄膜的集成,以实现无损、现场评估。此外,本文探讨当前进展、未来方向和克服挑战的策略。尽管已有进步,探针灵敏度、响应时间和实际适用性等问题仍然存在。未来研究应强调分子工程、纳米材料创新和安全的智能手机集成,以促进其广泛应用。

  • 不同处理方式对柑橘贮藏货架期影响的系统比较及保鲜措施筛选:一项频次网络 Meta 分析

    2026
    Food Chemistry: X
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Shiyi Xu, Xinyue Dai, Weifeng Zhao, Xuehu Yang & Ran Tang

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析

    食品标签

    新鲜水果 保鲜涂膜与保鲜剂

    背景柑橘果实采后极易发生损耗,亟需高效且环境友好的保鲜策略。本研究对多种处理方式进行综合评价,旨在筛选出延长柑橘货架期的最优措施。方法采用贝叶斯网络 Meta 分析对随机对照试验进行整合,比较 27 种保鲜处理,并通过合并关键指标的标准化均数差对保鲜效果进行排序。结果不同处理在特定目标上表现更优:肉桂油 - 魔芋葡甘聚糖涂膜可保持果实硬度并减少失重;羟丙基甲基纤维素 - 壳聚糖复合处理能抑制腐烂并调控酸度;生物活性处理可提升次生代谢产物含量与抗氧化酶活性。结论本 Meta 分析为柑橘保鲜处理提供了循证排序,可为降低采后损耗、提升果实品质及推动可持续发展提供指导。不存在普适性最优的单一处理方式,未来研究应聚焦多目标优化,构建均衡的综合保鲜方案。

  • AI、物联网和区块链在食品微生物分析与安全中的应用进展:综合综述

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    S. Priyadharsshini, & Samuel Ayofemi Olalekan Adeyeye

    计算机标签

    深度学习 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱 红外/拉曼光谱数据

    食品标签

    复合/即食/餐饮食品 微生物安全 品质、结构与理化性质 显微与成像技术 标准/法规/数据库分析

    本文综述了人工智能、物联网和区块链技术在微生物分析与食品安全中的应用进展,重点探讨这些技术如何提升微生物检测、可追溯性和食品质量控制。研究系统检索 PubMed、Scopus 和 Web of Science 等数据库,覆盖 2010-2025 年发表的同行评议研究,关键词包括 AI、IoT、blockchain、microbial analysis 和 food safety。最终纳入 92 项研究,筛选标准强调主题相关性、英文文献和实证数据,并排除重复文献、非同行评议来源和不符合要求的研究。综述指出,微生物污染是重要食品安全风险,全球供应链复杂化进一步加剧了这一问题。传统微生物检测方法可靠,但速度慢、劳动强度高,难以满足实时监测需求。AI、物联网和区块链等数字技术为微生物监测提供了更快速、更准确的方案:高光谱成像和深度学习等 AI 工具有助于病原体检测;智能包装和冷链监测等物联网系统可连续监控微生物生长条件;区块链可在供应链中安全、透明地追踪微生物风险和污染事件。这些技术推动微生物风险管理由被动检验转向主动控制。文章同时指出,数据整合、传感器校准、网络安全和监管衔接仍是主要挑战,未来需要发展可扩展的数字化食品安全系统。

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IF=13.8!征稿 | Food Hydrocolloids: 20th Food Colloids Conference: past, present and future of food colloids

2026.09.30

食品胶体与AI

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IF=9.6!征稿 | npj science of food: Flavor Chemistry

2026.12.03

风味化学与AI

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IF=7.3!征稿 | Food Science and Human Wellness: Special Issue on Identification of New Targets for Food-derived Compounds

2026.12.01

分子靶点与AI

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IF=7.3!征稿 | Postharvest Biology and Technology: Ready-to-use, added-value, fresh fruit and vegetables: the new scenario in terms of recent innovations and prospective industry needs

2026.09.16

果蔬与AI

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IF=7.0!征稿 | Food Control: Food authentication and traceability in high-risk products: analytical approaches for regulatory control

2027.05.30

食品快速检测与AI

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IF=5.9!征稿 | Food Quality and Preference: Sensory is everywhere, beyond food. Expanding the horizon of sensory and consumer science

2026.09.30

感官科学与AI

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IF=5.7!征稿 | International Journal of Food Microbiology: Fermented Foods

2026.05.31

发酵食品与AI

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IF=6.2!征稿 | Food Bioscience: Chemistry and Emerging Techniques in Food Bioactive Development: A Special Issue Honoring 20 Years of NAJUA

2026.04.30

成分分析与AI

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IF=6.6!征稿 | Future foods: Food Informatics, Artificial Intelligence, and Large Language Models in Future Food Research

2026.05.01

食品科学与AI

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IF=9.2!征稿 | Food Chemistry X:Wine Chemistry

2026.05.31

葡萄酒与AI

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