AI食品

本文使用AI算法检测披萨是否变质，为食品检测提供一个新的思路。

该研究首次提出运用高效液相色谱-二极管阵列检测器采集样本的二维指纹图谱(2D HPLC-DAD)用于中国绿茶的原产地识别。通过多元曲线分辨-交替最小二乘算法(MCR-ALS)盲分辨提取了绿茶样本的62种化学成分，并对其进行不同尺度化(UV和Par)下的主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘-判别分析(OPLS-DA)。结果表明，浙江、山东两产地茶叶样本具有明显的聚类趋势。最终筛选出17个特征成分可作为区分浙江茶和山东茶的化学标志物，识别准确率达92.86%。

文章中利用反胶束模拟限制环境，采集了不同温度下蛋白质溶液及反胶束溶液的近红外光谱。通过化学计量学方法对光谱进行解析，发现限制环境下蛋白质的热稳定性显著提高，并且发现了特殊桥连水结构的存在可能是其热稳定性提高的原因之一。

今天介绍一篇由Morgenstern Jason D等人于2021年在Advances in Nutrition上发表的文章。营养流行病学领域面临着测量误差、饮食复杂，和残余混杂所带来的挑战。本文的目的是强调大数据和机器学习的发展如何帮助应对这些挑战。

该研究将静态顶空-气相色谱-离子迁移谱（SHS-GC-IMS）技术首次应用于葡萄酒香气分析，通过预测模型将香气化学与葡萄酒感官质量分级联系起来。对6种机器学习模型进行了比较，结果表明人工神经网络(ANN)的预测精度最高，达到95.4%。

今天介绍一篇由Andrea Morales-Garzon等人于2021年2月在IEEE Access上发表的文章。本文提出了一种新的无监督食谱调整方法，用于根据用户偏好调整食谱成分。为了学习食物表征和关系，创建并应用一个特定领域的单词嵌入模型。将一个单词嵌入模型与一个基于模糊的文档距离相结合，以找到适应任务中最相似的成分。作者根据营养偏好、适应类似的成分和素食以及纯素饮食限制，进行了三种不同的食谱调整。结果证实了使用特定领域语义模型来处理食谱适应任务的潜力。

过去十年，随着消费者对来自世界各地的食品有了更多的认识，全球高质量的进口食品市场急剧增长。许多国家要求食品贴上原产地标签，以保护消费者对食品真实特征和原产地的需求。本文介绍了利用各种分析工具结合多元分析对油品地理来源的验证所作的努力。对流行的分析工具进行了讨论，并指出了强调地理认证研究趋势和用于传播的首选期刊的科学计量评估。

今天介绍一篇最近由伊朗阿达比大学生物系统工程系Ahmad Jahanbakhshi等人发表在COMPUT BIOL MED （Q1, IF: 4.589）期刊上的文章。文章研究中，采用改进的卷积神经网络(CNN)对姜黄粉末图像进行分类，以检测参假。结果表明，计算机视觉，特别是与深度学习(DL)相结合，可以成为评价姜黄粉质量和检测参假的一种有价值的方法。

本文提出了一种基于机器学习的双层香蕉分级图像处理系统。支持向量机是根据提取的由颜色和纹理特征组成的特征向量对香蕉进行第一层分类，接着YOLOv3对香蕉进行分类，进一步定位果皮上的缺陷区域，判断输入的是中熟类还是成熟类。第一层的精度达到了98.5%，第二层的精度达到了85.7%。总体准确率为96.4%。

天给大家介绍一篇由Larissa Oliveira Chaves等人，于2021年7月29日上发表在Food Science and Nutrition（IF=11.171）的一篇综述性文章。该综述使用5个计算机数据库进行文献搜索，旨在确定使用ML算法评估不同人群食物摄入量的研究。