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“目前市面上的茶叶检测大多采用化学分析的方法，不仅耗费的时间较长，消耗的人力物力资源也相对较大，同时化学检测还有碾碎、滴定、萃取等步骤，操作复杂且有损样本，这些都大大增加了企业的成本，难以在市场中普遍推广。”面对这一挑战，2022年底，浙农林大的李馨怡等学生开始思考，能否结合机器学习算法和云数据库技术，研发一套快速无损的茶叶产地、品质检测系统。

🉐（撰稿：祁珍庆）

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    • 仲哲栋😴LV7六年级
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      武汉、荆州、海口10例阳性关联荆州站一旅游团🌌
      2024/05/13   来自萍乡
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    • 🎻卞义炎LV9大学四年级
      3楼
      财经聚焦｜国产AI大模型加速“上车”♜
      2024/05/13   来自平顶山
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    • 钱军岩☳LV0幼儿园
      4楼
      瑞丽疫情检出Delta变异株 入境自首人员带来防疫挑战🏭
      2024/05/13   来自凯里
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    • 祁英梦LV3大学三年级
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      人民网评：积极探索超大城市现代化治理新路子🍌
      2024/05/13   来自南通
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    • 柴云梦💲🍃LV8大学三年级
      6楼
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      2024/05/13   来自吉首
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    • 狄霄悦LV5大学四年级
      7楼
      多家银行降息➻
      2024/05/13   来自玉林
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