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fluorescence spectroscopy
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基于领域适应的荧光光谱解释的深度学习
该研究提出了一种新方法,利用预训练的视觉模型进行领域适应,并结合新的可解释性算法,以解决荧光光谱数据(尤其是激发 - 发射矩阵)分析中的挑战。通过对特定特征工程的神经网络的描述,我们现在能够更深入、更有意义地理解数据背后的物理化学过程。该方
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22 days ago
利用 1D 卷积神经网络从荧光谱中提取物理化学特性:以橄榄油为例
通过荧光光谱学和卷积神经网络的结合,可实现对橄榄油生产过程中五种质量指标的实时监测,不仅成本低廉,而且能很好地实现对橄榄油的质量控制和符合欧洲标准的规定。
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2 years ago
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