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药用植物行业遇到了许多挑战，包括错误识别和伪造商品。这些问题有可能损害质量标准，从而损害医疗产品的安全性。通过使用CNN（基于Python的ML算法）CNN，本文为药用植物供应链中的药物图像识别问题提供了一种新颖的方法。开发的系统将基于药用植物图像的大型数据库，该数据库将用于指导CNN模型进行了严格的训练，以准确识别和验证整个供应链中的植物材料。通过利用ML系统进行图像处理，该系统提供了最可靠的保证，即药用植物是真实的，并且具有高质量。实验结果提供了证据表明该提议的解决方案具有宝贵的价值，因为它具有增强供应链安全，消除假冒产品并促进药用植物的鉴定的潜力。系统解决方案的Python实现有助于用户自定义和集成。这将使利益相关者能够有效解决其要求，从而促进迅速的决策。该项目的目的是提出一种特定的ML和CNN技术，该技术涉及伪造商品问题，并有助于医疗工厂的连锁安全。
通过ML- ...
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