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生物传感器由于能够在广泛的应用中检测和量化生物学分析物的能力而变得越来越流行，成为诊断工具。随着对更快，更可靠的生物传感设备的需求不断增长，机器学习已成为增强生物传感器性能的宝贵工具。在本报告中，我们回顾了机器学习对生物传感器的应用的最新进展。我们讨论了在生物传感器中使用机器学习的潜在好处，包括提高灵敏度，选择性和准确性。我们还讨论已应用于生物传感器的各种机器学习技术，包括数据预处理，特征提取以及分类和数据分析模型。讨论了机器学习在生物传感器中的潜在优势，包括分析大型和复杂数据集的能力，检测生物分子相互作用的细微变化，并提供对生物过程的实时监测。还解决了与机器学习和生物传感器集成相关的挑战，包括数据可用性，传感器性能和计算要求。我们进一步强调了机器学习和生物传感器（包括便携式和低成本生物传感器的开发）以及使用机器学习算法进行有效数据分析所面临的挑战和机会。最后，我们在该领域提供了对未来趋势和新兴技术的展望，包括对生物传感器的使用人工智能和深度学习算法以及创建完全自主的生物传感系统的潜力。
生物传感器的机器学习-WVU研究存储库
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