01 / 01

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
      • 咖啡饮料
      • 乳饮料
      • 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
      • 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
      • 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
      • 响应面分析与多因素优化
      • 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)
      • 蛋白质与氨基酸
      • 脂质与脂肪酸
      • 碳水化合物与糖类
    • 膳食纤维与抗性淀粉
      • 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
      • 咖啡因
      • 茶氨酸
      • 胆固醇
      • 嘌呤
      • 其他特殊成分

标签记录(计算机学者)

清除全部筛选
暂无筛选

标签记录(食品学者)

暂无筛选

2456 条结果

  • 利用具有宽范围三色发射的双发射金属有机框架,通过纸基和溶液平台检测食品中残留的氧氟沙星

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

    Sameera Sh. Mohammed Ameen, Faisal K. Algethami, & Khalid M. Omer

    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 红外/拉曼光谱数据

    食品标签

    化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分

    开发多发射和多功能荧光探针对于可靠的食品安全监测至关重要。在这项工作中,我们提出了一种基于三重发射传感系统的宽色调方案,用于复杂食品基质中氧氟沙星(OFL)的检测。由双配体组装的杂金属铕/锌金属有机框架(BiL-Zn/Eu-MOF)在单波长激发下显示出强烈的蓝色和红色发射。在暴露于OFL时,两种发射均被猝灭,同时出现一个新的黄绿色发射带,从而实现高可靠性和高灵敏度的三通道比值评估。其机制整合了配位诱导发射、聚集驱动荧光以及内滤效应,同时双天线设计通过高效能量转移增强了红色发光。这一协同过程产生了高度稳定且灵敏的三重发射通道。该系统已成功应用于荧光测定(溶液中)以及智能手机辅助的溶液中和/或纸基平台,实现了对牛肉、鱼类和牛奶中OFL的准确定量。结果凸显了其作为一种实用且用户友好的食品安全分析工具的潜力。

  • 开发一种非语言方法,通过视觉图像捕捉和表征香气引发的情感概念

    2026
    Food Quality and Preference
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Anne Churchill, Stephen R. Green, Julia D. Brooks, & David M.H. Thomson

    计算机标签

    机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 中等规模数据集

    食品标签

    特征风味 感官科学与消费者研究 问卷/市场与消费者研究

    在整个香水行业中,人们普遍认为需要开发新的香水研发方向,这些方向应超越仅基于平均喜好评分的基准。与此相关的是一种关于情感非效价方面的概念,这些方面超越了喜好本身,却会影响消费者的情感和行为。如果香水开发者能够获取这些情感的非效价方面的信息,可能会提供此前未曾考虑过的新产品开发方向。然而,当进行口头提问时,消费者很难超越喜好进行思考。据推测,以图像为基础的研究方法可能提供了一条前进的道路。第一阶段描述了一种以图像为基础的方法,将110张图像与85个概念描述词联系起来。分析产生了一个四因素模型,其中因素1与积极性与消极性(价性)相关,而因素2、3和4与因素1正交,从定义上讲,这些因素通常是非价性特征。进一步分析显示,因素2、3和4包含22个非价性概念。在现有文献中,没有证据表明其他研究工具能够将价性与非价性概念区分开来。第二阶段涉及使用代表性子集的30张图像对79种商业香水进行消费者画像。将这些图像映射到第一阶段开发的图像概念空间,从而为每种香水生成概念画像。从中可以了解到每种香水如何引发价性和非价性概念,以及即使被同样喜爱的香水可能引发非常不同的非价性概念。这些方法论被详细描述,是基于这样的信念:它们可能为基于喜好的方法提供替代方案。

  • 人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉在食品科学中的综合分析

    2026
    Journal of Future Foods
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Premkumar Borugadda, & Hemantha Kumar Kalluri

    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

    食品标签

    食品安全与风险评估 品质、结构与理化性质 显微与成像技术

    提供安全和优质的食品对每个家庭都至关重要,并且在任何社会的发展中具有极其重要的意义。这是一个复杂的过程,涉及所有关注从种子到收获、储存、加工和消费的食品加工发展的问题。本文旨在揭示人工智能、机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和计算机视觉 (CV) 在确保食品安全和质量方面的重要性。通过强调这些技术的重要性,观众会对其潜力感到放心和自信。这些技术对解决此类问题非常有用,可以保证食品安全。CV 在当今时代具有极大的价值,因为它提高了食品加工的质量,并对企业和研究人员产生了积极影响。因此,在当前的生产阶段,丰富的图像处理和计算机视觉被融入食品生产的各个方面。在该领域,深度学习(DL)和机器学习(ML)被用于识别食品类型以及质量。关于数据和结果导向的认知,人们发现了各种方法的相似性。因此,本研究的结果将对寻找合适方法以识别食品质量的学者有所帮助。它有助于指出其他学者讨论过的食品产品,并让读者了解其他学者的论文,从而倾向于进一步研究。此外,深度学习被准确地应用于识别市场上食品的质量和安全性。本文描述了机器学习、深度学习的当前实践与关注点,以及其未来发展的可能趋势。

  • 工业 4.0 背景下食品行业传感器技术的系统综述

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

    Mattia Braggio, Tsega Y. Melesse, Simone Arena, Pier Francesco Orrù, & Federico Briatore

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据 文本/知识库/法规数据

    食品标签

    复合/即食/餐饮食品 食品安全与风险评估 品质、结构与理化性质 标准/法规/数据库分析

    食品行业正在先进传感器技术与工业 4.0 数字赋能技术融合的推动下快速转型。随着供应链日益复杂,保障食品质量、安全、可持续性和可追溯性需要实时、可扩展且数据驱动的监测方案。本文在工业 4.0 框架下,对食品行业传感器技术相关科学文献进行综合分析,采用文献计量和内容分析两种方法。文献计量分析旨在考察发表趋势、地理分布和关键词共现模式,识别主要研究主题和技术方向;内容分析则聚焦食品系统中使用的主要传感器类别,包括化学、生物、光学、物理和纳米赋能传感器。研究进一步考察这些传感技术如何与物联网、人工智能、机器学习、云计算、区块链和增材制造等关键数字赋能技术集成,并重点讨论传感器在食品供应链各环节中的作用,包括种植、加工、贮藏、运输、销售和消费。结果表明,基于传感器的解决方案正逐渐成熟,并有潜力改善食品安全、运营效率、可持续性和可追溯性。同时,文章也指出仍限制其大规模应用的主要挑战,并提出迈向完全整合智能食品系统的未来研究方向。

  • 基于智能手机成像的无离心小型化还原糖测定新方法

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

    Gorka Albizu, Irati Berasarte, Haizea Belaunzaran, Rosa Garcia-Arrona, Ane Bordagaray, Maider Vidal, & Miren Ostra

    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 质构/流变/感官数据

    食品标签

    酒精饮料 品质、结构与理化性质 营养与生物功能 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术 碳水化合物与糖类

    还原糖在食品和饮料的营养、加工和感官特性中发挥关键作用,因此其定量测定对质量控制和过程监测十分重要。Lane-Eynon 滴定法和分光光度法等传统方法结果可靠,但通常耗时、产生大量废弃物,并需要专门仪器。本研究提出两种基于数字图像分析的低成本小型化比色方法,用于测定还原糖。经典 Benedict 反应和 3,5-二硝基水杨酸反应被改造为微孔板分析方法,省去了通常需要的离心步骤,并使用智能手机采集图像。研究优化了试剂与样品比例、温度、加热时间和 RGB 通道选择等关键实验参数,以确保稳健分析性能。两种方法在各自工作范围内线性良好,Benedict 法为 1.0-7.0 g/L,DNS 法为 1.0-10.0 g/L,检出限分别为 0.81 g/L 和 0.92 g/L;日内和日间精密度均低于 10%。在糖浆、软饮料和啤酒等真实样品中的应用显示,其结果与 AOAC 参考滴定法一致,相对误差低于 12.4%。考虑到方法的小型化、低能耗和半自动化特点,研究采用 AGREE 指标评价分析绿色性,得分显著高于经典滴定法,证实了该方法的环境效益。总体而言,所提出的基于 DIA 的 Benedict 和 DNS 测定法为饮料分析中的日常还原糖测定提供了快速、廉价、高通量和可持续的替代方案,反应时间低于 30 min。

跳转至

学术日历
学术日历

特刊征稿

特刊名称

截稿时间

收录范围

会议链接

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

了解更多

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

2026.12.03

风味化学与AI

了解更多

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

了解更多

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

了解更多

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

了解更多

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

了解更多

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

2026.05.31

发酵食品与AI

了解更多

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

了解更多

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

了解更多

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

2026.05.31

葡萄酒与AI

了解更多

活动详情请关注“食品AI荟”微信公众号