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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:龙静山)

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    • 狄琴娅✞LV1六年级
      2楼
      共同续写新时代两国人民友好的故事🔁
      2024/05/14   来自桐乡
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    • 🏃袁飘霞LV6大学四年级
      3楼
      各地各部门多措并举确保春运平安有序🤹
      2024/05/14   来自高明
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    • 姚妹榕🙈LV3幼儿园
      4楼
      福厦高铁霞美村隧道顺利贯通🍅
      2024/05/14   来自信阳
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    • 国固灵LV8大学三年级
      5楼
      浪漫之花【图片】🍋
      2024/05/14   来自银川
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    • 窦康琬📧🛷LV0大学三年级
      6楼
      联合利华携多方共探压力与皮肤健康关系, 推动皮肤科学创新⛂
      2024/05/14   来自肇庆
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    • 钱荔华LV7大学四年级
      7楼
      瓣瓣同心京津冀|说走就走的“冰雪之约”⛣
      2024/05/14   来自赤壁
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