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论文通讯作者、比利时鲁汶大学Kevin Verstrepen和同事及合作者一起,从250种比利时商业啤酒(包括22种啤酒风格)中提取超过200种化学性质,并将这些数据与来自16名训练有素的品鉴小组成员的描述性感官分析数据,以及来自在线啤酒评论数据库(RateBeer)的18万多条公众消费者评论数据联系起来。他们利用这一大型数据集,训练了机器学习模型从啤酒的化学特征中关联并预测其风味和消费者评价,进一步用模型的预测改造了一种含酒精和无酒精商业啤酒来测试其有效性,结果在盲品中获得了训练有素的品鉴小组成员整体上更高的评价。

🌙(撰稿:邢娇梵)

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    • 伏翰聪🥠LV5六年级
      2楼
      俄驻美大使:未收到任何有关恐袭的通知🔸
      2024/03/29   来自寿光
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    • 🌤连露林LV0大学四年级
      3楼
      念好“三字真言”做好调查研究“后半篇”文章⛔
      2024/03/29   来自肇庆
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    • 柯炎保✟LV8幼儿园
      4楼
      习近平看望全国政协委员🛍
      2024/03/29   来自焦作
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    • 尚言启LV4大学三年级
      5楼
      国台办:马英九将率台湾青年来大陆交流参访😸
      2024/03/29   来自西昌
      9回复
    • 令狐枫和🥜❎LV1大学三年级
      6楼
      杨建顺:以检察建议助推涉住建领域的合法规范运营📚
      2024/03/29   来自南京
      3回复
    • 宗震俊LV9大学四年级
      7楼
      贴春联、扫房子、准备年夜饭……超九成受访青年会坚持过年的传统习俗✶
      2024/03/29   来自宿迁
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