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摘要 - 化学物质的准确检测和分析对于通过人工智能（AI）方法的整合（AI）的整合而变得越来越重要。但是，某些化学物质的稀缺性对AI学习过程构成了重大挑战。本文为这种有限的可用性化学品提出了一种全面的AI方法和战略方向，用于生成合成气相色谱法（GC-MS）数据。我们对GC-MS数据进行了探索性数据分析（EDA），并应用了高级AI驱动的生成算法，重点是变异自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），承认当前AI技术在从化学数据中学习时面临的挑战。此外，我们通过开发基于自定义的Python的工具来引入次要贡献，用于3D可视化GC-MS数据，从而增强了直观的理解和分析精度。我们的发现为AI在化学分析中的广泛应用提供了新的可能性和方向。索引术语 - 数据产生，深度学习，化学数据，生成模型
化学数据中的先驱AI：带有GC- ...
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