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序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
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1 | 2025-05-19 |
Detection of ninhydrin-glyphosate in groundwater via the colour chart-assisted digital camera method
2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.126253
PMID:40273772
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研究论文 | 本研究介绍了一种新颖的一次性多标准色卡应用,通过三种仪器(颜色可见分光光度计、数码单反相机和手机摄像头)定量检测地下水样品中的草甘膦 | 首次将一次性多标准色卡应用于三种不同仪器进行草甘膦检测,并实现了实时监测 | 数码单反相机存在离子干扰导致浓度高估,而颜色可见分光光度计受磷酸盐和硝酸盐影响 | 开发一种经济高效、用户友好的即时检测技术,用于地下水草甘膦污染监测 | 地下水样品中的草甘膦 | 环境监测 | NA | 颜色可见分光光度法、数码相机成像分析 | NA | 图像数据、光谱数据 | 75 mL 地下水样品(浓度范围50-500 ng/mL) |
2 | 2025-05-19 |
Application of deep learning on quantitative analysis of binary solid dispersions by UV Raman spectroscopy for planetary exploration
2025-Oct-15, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy
DOI:10.1016/j.saa.2025.126154
PMID:40279879
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研究论文 | 本研究提出了一种名为IRMSE的深度学习模型,用于UV拉曼光谱的定量分析,以支持行星探索任务 | 提出结合深度残差网络和注意力机制的IRMSE模型,用于拉曼光谱的定量分析,优于传统方法 | NA | 验证深度学习在行星探索任务中拉曼光谱定量分析的可行性 | 矿物和有机化合物的固体分散体 | 机器学习 | NA | UV拉曼光谱 | Inception-ResNet-v1 with squeeze-and-excitation block (IRMSE) | 光谱数据 | NA |