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计算机视觉是一种人工智能（AI）的一种方法，从概念上讲，“计算机和系统可以从数字图像中获取有用的信息”，可访问更高级别的信息并“采取行动或根据该信息提出建议”。全面的二维杂志使访问了样本化学组成的高度详细，准确但非结构化的信息，并可以在数据处理级别（例如，通过计算机视觉）利用AI概念来合理化原始数据探索。目标是理解与特定/诊断化学签名相关的生物学现象。这项研究介绍了基于模式识别算法的计算机视觉的新型工作流量（即，未靶向和有针对性的UT finfingerpinting），其中包括代表样品的综合类图像的产生，用于代表样品的类别，其有效的重新对准和对全面的特征特征的视觉分析进行对比的视觉分析。作为一种说明性的应用，探索了源自关于手工黄油的研究项目（从原始的甜奶油到成熟的黄油），探索了沿生产链的挥发性成分的演变以及不同微生物培养物对实用产品挥发组的影响。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）与经典的一步成对比较过程相比，工作流具有显着的优势，因为对重新调整和成对比较了与许多不同样品具有内在生物学可变性的类似化学图像的靶向和未靶向色谱特征进行比较。
贝叶斯非参数推断``物种采样...色谱学杂志
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