马黛茶（巴拉圭冬青）被广泛饮用，并应用于食品和化妆品行业。其益处包括控制胆固醇和糖尿病、改善消化和注意力，以及提供抗氧化效果。然而，由于含有咖啡因，过量饮用可能会导致紧张和失眠。本研究提出了一种用于化学成分多样的植物质量控制的替代方法，该方法利用循环伏安法和ASCA（方差分析-同时成分分析）模型来评估植物的基因型和遮荫水平。它还采用PLS-DA（偏最小二乘判别分析）来区分脱咖啡因马黛茶和高咖啡因马黛茶。结果显示，判别模型的灵敏度和特异性均为100%，证实了遗传差异以及稳健质量控制模型的可行性。所开发的方法具有经济、快速、准确且环保的显著特点。
A62 (茶饮料): 研究对象为“马黛茶 (Ilex Paraguariensis)”，归为 A62 (茶饮料/代茶饮)。
B94 (质量管理与追溯系统): 核心任务是“判别 (Discriminate)”脱咖啡因和高咖啡因样本，以及“质量控制 (Quality control)”，属于防伪与分级。
C15 (其他理化与结构表征): 使用“循环伏安法 (Cyclic voltammetry)”获取指纹图谱。电化学检测通常归为 C15 (或 C09)，区别于 C14 的光谱色谱。
D05 (植物化学物质): 关注的差异成分主要是“咖啡因 (Caffeine)”及其他植物化学成分，归为 D05。
E11 (偏最小二乘法 PLS): 摘要明确使用了 PLS-DA 进行判别。
E16 (PCA/LDA): 使用了 ASCA (ANOVA-Simultaneous Component Analysis)，这是一种基于 PCA (E16) 的统计方法，用于分离实验设计中的因素影响。
F01 (分类/鉴别): 任务是区分不同类型的马黛茶，属于分类任务。
G14 (时序传感器/物联网数据): 数据源为“伏安指纹 (Voltammetric fingerprinting)”，即电流-电压曲线，属于电化学传感器数据，类似于电子舌数据，归为 G14。

样品异质性影响了大豆粗脂肪含量（CFC）近红外（NIR）检测的准确性，传统上这需要进行破坏性研磨。现有方法缺乏实时无损的替代方案。我们假设，通过增强的机器学习框架进行拉曼-近红外融合，能够实现精确、无损的粗脂肪含量定量分析。我们开发了一种整合近红外和拉曼光谱的增强型广度学习系统（EBLS）。该增强型广度学习系统达到了与破坏性方法相当的准确性（RSQ > 0.92），优于现有的籽粒级检测技术，并且与单独使用近红外相比，减少了水分干扰。统计验证证实，其结果与国家标准无显著差异（95%置信度）。这种多模态光谱融合模式可用于大豆交易过程中的实时粗脂肪含量分析以及自适应工业参数优化，满足了无需预处理的测量需求。
A14 (豆类): 研究对象为“大豆 (Soybean grains)”，属于豆类/油料作物，归为 A14。
B03 (品质、结构与理化性质): 核心任务是测定“粗脂肪含量 (Crude fat content, CFC)”，属于品质理化指标检测。
C14 (光谱/成像): 使用了“近红外 (NIR)”和“拉曼 (Raman)”光谱技术，属于 C14。
D12 (脂质与脂肪酸): 检测目标为“粗脂肪 (Crude fat)”，归为 D12。
E18 (其他传统机器学习): 使用的算法是 "Enhanced broad learning system (EBLS)" (增强型宽度学习系统)。宽度学习系统 (BLS) 是一种基于扁平网络架构（非深度堆叠）的机器学习方法，通常作为深度学习的高效替代方案，在此体系中归入 E18 (其他传统机器学习/神经网络变体)。
F02 (定量预测): 任务是“定量 (Quantification)”脂肪含量。
G13 (光谱数据): 基础数据为光谱。
G18 (多模态/融合数据): 核心创新在于 "Raman-NIR fusion" (拉曼-近红外融合)，整合了两种互补的光谱模态，符合 G18 定义。

本研究探讨了葡萄酒固体残渣中碳、氮同位素以及半定量挥发性有机化合物用于表征瑞士西南部不同产区黑皮诺葡萄酒的潜力。这些葡萄酒在¹³C/¹²C（-30.6至-26.4毫乌尔）、¹⁵N/¹⁴N（0.6–6.7毫乌尔）、碳氮比（25–102）以及38种挥发性物质含量方面存在显著差异。主成分分析识别出三个不同的葡萄酒产区集群：瓦莱州、沃州南部–日内瓦以及三湖地区。这些集群与海拔、降水量、温度和空气湿度的梯度变化相对应。通过对同位素比值和摩尔比（预测准确率84.8%）、选定的挥发性化合物（预测准确率90.9%）以及两者的组合（预测准确率95.5%）进行线性判别分析，葡萄酒样品按其地理来源得到了令人满意的分类。土壤因素和橡木桶陈酿并未影响基于同位素比值和半定量挥发性化合物对葡萄酒进行分类的能力。
A67 (酒精饮料): 研究对象为“黑比诺葡萄酒 (Pinot noir wines)”，属于 A67。
B94 (质量管理与追溯系统): 核心任务是“地理产地分类 (Classification of geographical origin)”，属于产地溯源。
C14 (光谱/色谱/质谱): 使用了“同位素 (isotopes)”（通常使用 IRMS）和“挥发性有机化合物 (volatile organic compounds)”（通常使用 GC-MS），属于仪器分析技术。
D85 (其他特殊成分): 检测指标为 VOCs 和同位素比值，归为 D85。
E16 (PCA/LDA): 摘要明确使用了 "Principal component analysis (PCA)" 和 "Linear discriminant analysis (LDA)" 进行聚类和分类。
F01 (分类/鉴别): 任务是区分葡萄酒的地理来源（Valais, Vaud–Geneva, Three Lakes），属于分类任务。
G18 (多模态/融合数据): 核心亮点在于结合了 "isotopes" (同位素) 和 "volatile organic compounds" (挥发物) 两种不同类型的数据，且联合使用时预测精度最高 (95.5%)，属于数据融合。

本研究结合超高效液相色谱-高分辨质谱（UHPLC-HRMS），采用多变量分析（MVA）和机器学习（ML）技术，通过对鲜榨苹果汁的分析来评估用于榨汁生产的苹果的新鲜度。研究共检测了代表不同新鲜度水平的八个阶段的苹果汁。包括主成分分析（PCA）和斯皮尔曼等级相关热图在内的无监督多变量分析技术，揭示了随着腐烂程度加剧，苹果汁成分发生的生化变化。新鲜样品（J1–J3）表现出相似的化学特征，聚类紧密，而腐烂阶段的样品（J6–J8）则呈现出分散状态，反映出显著的代谢变化。线性支持向量机（SVM）模型在交叉验证中达到了100%的分类准确率，在测试样品中也展现出较高的分类准确率（91.3%）。研究鉴定出15种与腐烂相关的关键生物标志物，为新鲜度区分提供了有力证据。本研究表明，多变量分析和机器学习提高了苹果汁新鲜度分类的准确性，为食品质量监测和安全保障提供了一种可靠的方法，具有潜在的应用价值。
A61 (果蔬饮料): 研究对象为“鲜榨苹果汁 (freshly squeezed apple juice)”，属于 A61。
B03 (品质、结构与理化性质): 核心任务是“新鲜度评估 (evaluate the freshness)”和分类，属于品质分析。
C14 (光谱/色谱/质谱): 使用了 "UHPLC-HRMS" (超高效液相色谱-高分辨质谱)，属于 C14。
D85 (其他特殊成分): 通过分析“15个关键生物标志物 (15 key biomarkers)”来表征腐败程度，归为 D85 (或可归为 D05，但此处作为腐败/新

美拉德反应会产生有害的加工污染物，包括丙烯酰胺（AA）和Nε-（羧甲基）赖氨酸（CML），因此需要有效的抑制剂。本研究采用机器学习方法，预测儿茶素处理如何减少空气炸薯条中典型有害美拉德反应产物（hMRPs）的同时形成。儿茶素能显著抑制薯条中AA、游离CML和结合态CML的共同形成，其中（-）-表没食子儿茶素没食子酸酯的抑制率最高，分别为50.16%、48.73%和33.60%；茶多酚的缓解率分别为48.05%、50.21%和31.87%，呈现出非线性的剂量依赖性抑制效应。深入的动力学分析进一步表明，儿茶素显著抑制了AA和CML生成的产生阶段，但对其消除阶段无影响。随机森林模型显示出较高的预测准确性和可靠性，R2值均在0.9以上，RPD值超过3，表明该模型对AA和CML水平的估算具有优异的预测准确性和可靠性。这些发现有助于油炸食品行业对hMRPs的控制和食品安全管理，同时为开发智能预测模型以预测和减轻热加工污染物的形成提供了新见解。