人工智能

本期分享中科院计算所蒋树强研究员团队和美团合作发表于IEEE TPAMI2023的研究工作“Large Scale Visual Food Recognition” (Weiqing Min, Zhiling Wang, Yuxin Liu, Mengjiang Luo, Liping Kang, Xiaoming Wei, Xiaolin Wei, Shuqiang Jiang*) 。IEEE TPAMI全称为IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 是模式识别、计算机视觉及机器学习领域的国际主流期刊，2022年公布的影响因子为24.314。

今天介绍一篇由中南林业科技大学张琳教授团队发表的一篇研究性论文，由肖冉等人于2022年12月发表在国际营养学TOP期刊Frontiers in Nutrition上（JCR:Q1 IF:6.59）。本文尝试设计一种基于化学信息学方法这种有效的智能筛选模式，从蓝莓中寻找抗阿尔茨海默病（AD）的新型有效成分，并通过实验验证了预期成分的生物活性。该方法集成了先进的人工智能和化学信息学方法，实现了对所有成分的逐步分析和过滤。最后，获得了预期的新化合物氯化锦葵色素-3-O-半乳糖苷（Ma-3-gal-Cl）。这篇文章采用的创新性方法为。这项工作采用的筛选策略能够为研究者从天然产物和食物中筛选活性成分提供新的参考。

今天介绍一篇由英国布鲁内尔大学Manoj Dora等人于2021年8月在线发表在International Journal of Production Research上的文章。该研究旨在通过文献综述，确定人工智能在食品供应链中应用的关键成功因素。

今天介绍一篇由悉尼科技大学土木与环境工程学院工程与信息技术学院高级建模和地理空间信息系统中心（CAMGIS）的Anirban Adak等人今年七月发表于Foods(IF: 5.561)的一篇文章。该研究通过比较食品配送服务（FDS）领域中的简单和混合深度学习（DL）技术（LSTM、Bi-LSTM、Bi-GRU-LSTM CNN）进行了情绪分析，并使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）和Local Interpretable Model-Agnostic Explanations（LIME）解释了预测。DL模型在从ProductReview网站提取的客户评论数据集上进行了训练和测试。结果表明，LSTM、Bi-LSTM和Bi-GRU-LSTM-CNN模型的准确率分别为96.07%、95.85%和96.33%。LSTM模型相比其他两个DL模型实现了更低的假阴性率。可解释人工智能（XAI）技术，如SHAP和LIME，揭示了用于验证模型的单词对积极和消极情绪的特征贡献。

今天介绍一篇由Arthur Noin de Oliveira等人于2022年8月发表在Food Chemistry（IF=9.231）上的文章。该研究旨在开发一个使用机器学习算法的平台，分析质谱数据，对番茄进行有机和非有机的分类。决策树算法被定制用于数据分析，该模型在确定每种水果属于哪个组时达到了92%的准确度、94%的灵敏度和90%的精确度。

今天介绍一篇由Sandra Pradana-López等人于2022年8月发表在Food Chemistry上的文章。本文提出了一种基于人工智能的实时快速检测掺杂扁豆粉的方法。将“无麸质”小扁豆粉与小麦粉或开心果粉混合，然后，拍摄纯的和受污染的小扁豆粉的数字图像，并用于训练基于转移学习的模型（即ResNet34），该模型旨在根据小麦和开心果含量对图像进行分类。本文获得的结果旨在作为概念验证，以评估数字成像与深度学习技术相结合的食物过敏原检测的真正潜力。

今天给大家介绍一篇由西班牙阿尔卡拉大学Maider Greño等人在Food Chemistry（IF=9.231）上在线发表的一篇的研究性文章。该文章提出了一种非靶向代谢组学方法，该方法基于反相液相色谱与高分辨率质谱联用来检测可可粉与一些最常用的可可掺假剂。

今天介绍一篇由Andrés Sánchez-Ruiz和Gonzalo Colmenarejo于2022年8月在线发表在Journal of Chemical Information and Modeling上的文章。文章使用化学信息学统计模型 [相似性集成方法 (SEA)，结合最大 Tanimoto 系数 (TC)，标记为”SEA + TC”]预测与人类靶点的相互作用，并根据靶点类别和化合物类别、有利与不利的组合、丰富的支架以及与已发表的数据进行比较来分析结果。

今天给大家介绍一篇由Kalliopi V. Dalakleidi等人，于2021年7月8日发表在Advances in Nutrition（IF=11.567）的一篇综述性文章。该综述描述了用于饮食评估的计算机视觉方法的最新进展，并介绍了基于图像的食物识别系统 (IBFRS) 在专业饮食实践中的最新应用。

今天介绍一篇来自安徽大学翁士状副教授课题组于2022年3月发表在Food Chemistry上的文章。该研究采用电子鼻和高光谱图像相结合的方法对羊肉总挥发性盐基氮(TVB-N)进行综合评价。为准确分析羊肉新鲜度提供了一种途径，并为其他肉类品质的研究提供了技术依据。