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片上纳米量波导传感器是一种有前途的解决方案，用于使用中红外（miR）区域中的吸收菌印刷物进行微型化和无标记的气体混合物检测。然而，由于吸收光谱的重叠，有机气体混合物的定量检测和分析仍然具有挑战性，报道较少。在这里，将人工智能（AI）辅助波导“光子鼻”作为MIR中的气体混合物分析的增强传感平台提出。凭借支持的波导设计和机器学习算法的帮助，将二元有机气体混合物的miR吸收光谱与任意混合率区分开，并分解为单组分光谱以进行浓度预测。结果，实现了19个混合比的93.57％的分类。此外，气体混合物频谱分解和浓度预测显示，平均根平方误差为2.44 vol％。这项工作证明了MiR波导平台的更广泛的感测和分析能力的潜力，用于多个有机气体成分，用于MIR片段光谱。
liu-人工智能增强波导光子鼻子
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