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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
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      • 内脏及副产物
      • 其他肉与水产品
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      • 其他乳制品
    • 水果/蔬菜与菌菇类/植物类
      • 新鲜水果
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      • 其他果蔬制品/植物类
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    • 油脂及油脂制品
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      • 其他焙烤与糖果制品
      • 蜂蜜等天然糖
    • 发酵食品及酱腌制品
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      • 谷物发酵食品
      • 肉类发酵制品
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      • 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
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      • 罐头菜肴
      • 餐饮菜品与团餐
      • 其他复合食品
    • 新资源食材
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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
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      • 其他添加剂与配料
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      • 多层复合材料
      • 探针与分析传感材料
      • 其他材料
    • 食品加工设备与机械系统
      • 热处理设备
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      • 灌装/封口/包装设备与生产线
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      • 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
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      • 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
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      • 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
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      • 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
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      • 发酵工艺与动力学
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      • 其他微生物/发酵方法
    • 组学与高通量技术
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      • 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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      • 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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      • 不溶性膳食纤维
      • 抗性淀粉
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      • 其他维生素或前体
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      • 钙
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      • 其他矿物质
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      • 多酚与黄酮
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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
    • 功能性脂类与糖替代品
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      • 中链脂肪酸
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      • 盐替代品与其他代谢敏感因子
    • 其他特殊成分
      • 咖啡因
      • 茶氨酸
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      • 其他特殊成分

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共 393 条结果

  • 化学指标可视化:红茶发酵期间的空间和时间质量形成与分布

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Yujie Wang, Zhengyu Ren, Yuyu Chen, Chengye Lu, Wei-Wei Deng, Zhengzhu Zhang & Jingming Ning

    计算机标签

    分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据

    食品标签

    茶/茶饮料 颜色与外观品质 过程监测与在线检测 微生物与发酵实验 显微与成像技术

    发酵是红茶加工的关键工序,对茶叶品质的形成具有重要作用。目前现有的发酵监测方式成本较高,或仅局限于实验室检测场景。本研究首次评估了在线机器视觉技术在茶厂红茶发酵品质检测中的应用潜力。采用自研工业相机采集不同发酵时长的茶叶样本,验证了从图像中提取的颜色参数与茶叶关键品质指标之间的相关性。随后,基于颜色参数构建的偏最小二乘回归模型具备较高预测精度,其对儿茶素、茶黄素和叶绿素的剩余预测偏差分别为4.13、3.53和3.39。最后,绘制了发酵过程中各品质指标的时空分布图谱,实现发酵品质可视化表征。本研究实现了红茶发酵低成本、在线化与实时化检测,为红茶工业化、智能化生产提供了技术支撑。

  • 将比色传感器阵列结合可见光近红外光谱法应用于抹茶分类

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Qin Ouyang, Yanna Rong, Jiaqi Wu, Zhen Wang, Hao Lin & Quansheng Chen

    计算机标签

    深度学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 红外/拉曼光谱数据 时序传感器/物联网数据

    食品标签

    茶/茶饮料 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法

    抹茶粉因其极高的健康价值,被视作健康饮食中不可或缺的组成部分。本研究采用可见近红外(Vis-NIR)与比色传感器阵列(CSA)技术对抹茶等级进行鉴别。显色染料与抹茶挥发性成分发生反应,再通过可见近红外光谱采集相关信息,构建可见近红外-比色传感器阵列(Vis-NIR-CSA)检测体系。研究对比了三种线性分类模型与三种非线性分类模型,结果显示反向传播人工神经网络(BPANN)模型的鉴别效果最优,其校正集与预测集鉴别准确率分别达到99%和98%。研究结果表明,该传感器结合反向传播人工神经网络模型可有效应用于不同等级抹茶的等级鉴别。此外,本研究明确了不同等级抹茶挥发性成分的差异,并筛选出八种特征挥发性物质,进一步验证了传感器的鉴别结果。本研究为抹茶生产过程中的品质稳定性把控提供了一种科学且新颖的检测方法。

  • 基于BCNO量子点的比率荧光平台与便携设备集成:基于深度学习的高灵敏度次黄嘌呤传感技术用于肉类新鲜度现场评估

    2023
    Chemical Engineering Journal
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Xinyi Liu, Ziling Li, Ziyu Wang, Xipeng Cui, Wenhao Li, Manman Wang & Yu He

    计算机标签

    目标检测网络 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据

    食品标签

    肉类/蛋类与水产品 货架期预测与品质劣变动力学 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法

    深度学习算法已被应用于数字图像比色法(DIC)以改进颜色测量与分析,实现了分析物的识别与定量检测。本研究首次开发了基于比率荧光探针(RF-probe)和深度学习算法的智能手机辅助平台用于次黄嘌呤(Hx)检测,具有高灵敏度、现场便捷操作和准确检测等优势。通过酶级联反应,黄嘌呤氧化酶(XOD)将Hx降解为尿酸(UA)和H₂O₂,邻苯二胺(OPD)在辣根过氧化物酶(HRP)催化下与H₂O₂反应生成2,3-二氨基吩嗪(DAP)。由于内部过滤效应(IFE),DAP的存在导致BCNO量子点(BCNO QDs)在440 nm处的荧光猝灭,同时DAP在570 nm处荧光增强。随着Hx的加入,荧光颜色由蓝色变为黄色。在3-100 µM浓度范围内,I/I与次黄嘌呤(Hx)浓度呈现良好的线性关系,检测限为50 nM。通过我们设计的微型设备智能手机获取并提取溶液和试纸条的荧光彩色图像,该设备可建立数字图像比色(DIC)方法分别用于0-100 μM和0-40 μM浓度范围的Hx检测。随后采用YOLOv5辅助的深度学习技术进行图像识别与处理,该方法具有更高的准确度、更快的推理速度、更强的灵活性以及更高效的训练优势。因此,我们构建的简易DIC平台实现了实际肉类样品中Hx的现场检测,这对肉类新鲜度分析具有重要意义,并为食品安全领域其他目标物的分析提供了广阔的应用前景。

  • 多块数据评估牛肉质量的方法:ComDim 高光谱成像分析,1氢核磁共振、电子鼻和质量参数数据

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Qian You, Ziyuan Wang, Xingguo Tian & Xiaoyan Xu

    计算机标签

    主成分分析/判别分析 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据 高光谱/多光谱光谱 时序传感器/物联网数据 多模态/融合数据

    食品标签

    畜肉 颜色与外观品质 基本营养价值评价 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法

    影响牛肉品质的因素有多种。在化学计量学领域,多块数据分析方法适用于分析样本的多源信息。本研究以多块数据分析方法ComDim为研究对象,将其应用于结合高光谱图谱与图像纹理信息、氢核磁共振指纹图谱、品质指标及电子鼻数据,对不同部位牛肉进行品质评价。与基于低层数据融合的主成分分析(PCA)方法相比,ComDim方法效率更高、分析能力更强,能够揭示所研究各类分析方法与技术之间的关联,同时反映牛肉品质在多项指标上的差异特征。研究实现了牛里脊与牛后腿肉在品质及代谢物组成上的区分:牛里脊亮度L值更低、剪切力更高,而牛后腿肉则呈现相反特征。该研究方法证实,当采用多种检测技术表征同一组样本时,ComDim算法可有效用于样本特征解析与品质表征。

  • 利用分子间电子转移效应构建石墨烯量子点比例荧光探头,实现日常饮品中奥氟沙星及其L-异构体的智能实时视觉检测

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Changxing Wang, Feifei Qin, Siyuan Tang, Xiaomeng Li, Tingting Li, Guoqiang Guo, Chenjie Gu, Xu Wang & Da Chen

    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

    饮料 化学污染物

    智能实时传感器件的设计在医药监测领域具有重要意义,但仍面临极大挑战。本文报道了基于三掺杂石墨烯量子点(T-GQDs)构建的氧氟沙星(OFL)及其左旋异构体左氧氟沙星(LEV)比率荧光检测方法,借助分子间电子转移(分子间ET)效应,对氧氟沙星、左氧氟沙星的检出限低至46纳摩尔/67纳摩尔。加入氧氟沙星/左氧氟沙星后,静电键的形成为三掺杂石墨烯量子点边缘向氧氟沙星/左氧氟沙星的分子间电子转移提供了通道,进而使414纳米处荧光猝灭、498纳米处荧光增强。此外,可利用智能手机识别试纸与饮品样品的红绿蓝(RGB)色彩数值,实现对氧氟沙星和左氧氟沙星的可视化定量检测。该研究不仅揭示了比率检测的物理作用机理,还开发出一种便捷的氧氟沙星、左氧氟沙星智能手机检测诊断方法。

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

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食品胶体与AI

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2026.12.03

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2027.02.01

应用分子食品科学与AI

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2026.12.01

分子靶点与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=6.0!征稿丨foods:Flavor Formation Mechanisms,Targeted Regulation Strategiesand Al-Enabled Research inAnimal-Derived Foods

2027.01.10

动物源性食品风味与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=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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