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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
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      • 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
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      • 功能/运动饮料
      • 碳酸饮料
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      • 其他饮料
    • 糖、焙烤与糖果制品
      • 面包
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      • 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
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      • 其他新资源食材
    • 食品添加剂与配料
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      • 蛋白质配料
      • 乳化剂/稳定剂/增稠剂
      • 甜味剂
      • 香精香料
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      • 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
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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
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      • 抗性淀粉
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      • 钠/钾/镁等常量矿物质
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    • 植物化学/生物活性成分
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      • 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
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      • 可发酵底物与其他肠道相关成分
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2456 条结果

  • 一种便携式智能手机辅助比率荧光传感器用于智能和可视化检测孔雀石绿

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Xiaoyue Yue, Yan Li, Sheng Xu, Junguang Li, Min Li, Liying Jiang, Mingsha Jie & Yanhong Bai

    计算机标签

    智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据

    食品标签

    鱼肉 化学污染物 显微与成像技术

    开发灵敏、可视化的智能快速检测方法用于兽药残留筛查,是保障食品质量与安全的关键。本研究以荧光性铝基金属有机框架纳米片(Al-MOF nanosheet)与罗丹明 B(RhB)为荧光探针,成功构建一种便携式、智能手机辅助的比率荧光传感器,以满足孔雀石绿(MG)的检测需求。所构建的比率荧光传感器可对孔雀石绿实现高灵敏、高选择性检测,在0.5–200 μg/mL宽范围内呈现良好的线性关系;定量线性范围为5.3–200 μg/mL。经计算,检出限(LOD)与定量限(LOQ)分别为1.6 μg/mL和5.3 μg/mL。以高效液相色谱法(HPLC)为参比,在加标鱼组织样品中对该方法进行实用性验证,得到了理想的回收率与相对标准偏差(RSD)。此外,本研究还制备了智能手机辅助的便携式荧光检测试纸,用于孔雀石绿的智能化检测。智能手机与荧光试纸联用的方案经济高效、省时便捷,可为现场开展孔雀石绿的定性鉴别与半定量分析提供一种可选策略。

  • 基于LC-MS/MS的代谢组学和感官评价表征正常和腐败干腌火腿的代谢物和质地

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Renyong Liao, Qiang Xia, Changyu Zhou, Fang Geng, Ying Wang, Yangying Sun, Jun He, Daodong Pan & Jinxuan Cao

    计算机标签

    偏最小二乘法 分类/鉴别/等级评定 组学数据

    食品标签

    肉类发酵制品 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸

    变质干腌火腿通常会产生令人不悦的滋味与气味。为深入阐明变质火腿不良滋味的形成机制,本研究对比分析了正常火腿与变质火腿的感官属性、质构参数、蛋白质降解程度及代谢物,并采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)进一步探究干腌火腿感官品质与代谢物之间的关联。变质火腿的浓郁度与总体可接受性评分显著降低,其黏附性数值是正常火腿的 12.5 倍以上。变质火腿中肌原纤维蛋白(包括肌动蛋白、肌钙蛋白 - T 与肌球蛋白轻链)发生过度降解。通过液相色谱 - 串联质谱(LC-MS/MS)共鉴定出 42 种主要来源于蛋白质降解的代谢物,PLS-DA 结果表明,氨基酸衍生物与寡肽是区分正常火腿与变质火腿的关键物质。嘌呤代谢、嘧啶代谢与蛋白质降解是变质火腿中的主要代谢通路。

  • 利用地面高光谱图像估算绿茶田间新梢中儿茶素浓度

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Ye Seong Kang, Chanseok Ryu, Masahiko Suguri, Si-bum Park, Shigenobu Kishino & Hiroyuki Onoyama

    计算机标签

    偏最小二乘法 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱

    食品标签

    茶/茶饮料 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 多酚与黄酮

    本研究采用高光谱成像技术,对绿茶新梢中的非没食子酰基型儿茶素(表儿茶素 EC、表没食子儿茶素 EGC)与没食子酰基型儿茶素(表儿茶素没食子酸酯 ECG、表没食子儿茶素没食子酸酯 EGCG)含量进行定量估算。研究分别针对商品化肥(CF)与有机肥(OF)处理组构建偏最小二乘回归模型,除个别情况外,各模型对不同类型儿茶素含量的预测决定系数均大于 0.79。将商品化肥组模型用于预测有机肥组高光谱反射率数据,同时将有机肥组模型用于预测商品化肥组数据,结果显示有机肥组模型的交互预测准确度优于商品化肥组模型。整合商品化肥与有机肥两组的高光谱反射率及儿茶素含量数据构建联合模型,除非没食子酰基型儿茶素总量与表没食子儿茶素(EGC)单体两项指标外,其余指标的预测决定系数均高于 0.76。上述研究结果可为绿茶品质的维持与提升提供参考数据。

  • 基于鱼眼液荧光激发发射矩阵(EEM)分析的鳙鱼头部新鲜度无损预测:比较BPNNs和RBFNNs模型

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Xin Shi, Jiaran Zhang, Ce Shi, Yuqing Tan, Hui Hong & Yongkang Luo

    计算机标签

    机器学习/统计学习 深度学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    食品标签

    鱼肉 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法

    本研究基于 激发 - 发射矩阵(EEM) 特征组分,构建了反向传播神经网络(BPNNs)与径向基函数神经网络(RBFNNs)模型,用于评估不同贮藏温度下鳙鱼头的新鲜度。通过平行因子分析(PARAFAC)从鱼眼液的激发 - 发射矩阵数据中提取出两个特征组分,该组分为表征变温条件下鱼类新鲜度相关荧光基团的最优特征变量。研究采用基于 EEM 特征组分的 EEM-RBFNNs 与 EEM-BPNNs 模型预测鱼类新鲜度。结果表明,EEM-BPNNs 模型对 硫代巴比妥酸反应物(TBARS)和细菌总数(TAC) 的预测相对误差均低于 10%,预测效果优于 EEM-RBFNNs 模型。这说明,结合平行因子分析得到的鳙鱼眼液 EEM-BPNNs 模型,在变温贮藏条件下的鱼类新鲜度预测中具备极高的应用潜力。

  • 乳清蛋白水解物的肽组学分析及其抗氧化肽预测

    2022
    Food Science and Human Wellness
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Jesus Morales García, Chibuike C. Udenigwe, Jorge Duitama & Andrés Fernando González Barrios

    计算机标签

    机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 组学数据

    食品标签

    乳清及乳清制品 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质组学

    蛋白质酶解是断裂蛋白质内部肽键的分解过程,该过程会生成多种具备潜在生物活性的肽段。现有关于乳清蛋白酶解的相关研究,尚未完整解析酶解产物中的全部肽段图谱。本研究采用两种蛋白酶,结合多种加工条件,构建了乳清蛋白酶解产物的完整肽段图谱;同时搭建集成机器学习预测模型,用于对乳清蛋白酶解所得肽段进行分类。实验设置两组重复,在两种蛋白酶、三种加工条件下共鉴定出2572种肽段,从中筛选并分类得到499种潜在乳清蛋白抗氧化肽。酶解产物中被判定为抗氧化活性肽的占全部鉴定肽段总量的13.1%~24.5%。该研究结果可为筛选乳清蛋白酶解体系中具备抗氧化活性的优质肽段提供依据,助力新型抗氧化肽的发掘。

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IF=18.1!征稿丨Nature Communications:AI-Driven Smart Agriculture for Sustainable Food Systems

2027.03.18

农业生产与AI

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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=10.6!征稿丨Journal of Future Foods:Intelligent Detection and Data-Driven Food Safety

2027.01.31

食品安全与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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