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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御乾堂红木独家赞助3D《清明上河图》东阳首秀,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:诸葛贝威)

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    • 浦松姬🚺LV2六年级
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      顺应历史大势携手推进全球南方团结合作🔈
      2024/03/29   来自岳阳
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    • ⬇鲍秀言LV0大学四年级
      3楼
      以中华文化之美 攀竞技体育之巅🚚
      2024/03/29   来自拉萨
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    • 戴瑶梅✦LV7幼儿园
      4楼
      钢铁猛虎荒野出击!直击东部战区练兵备战现场🆗
      2024/03/29   来自衡阳
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    • 丁鸿芸LV3大学三年级
      5楼
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      2024/03/29   来自潮州
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    • 陶淑娣🕍👟LV6大学三年级
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      2024/03/29   来自舟山
      3回复
    • 卢新欢LV4大学四年级
      7楼
      8岁女童被13岁邻居杀害 嫌犯已羁押🚦
      2024/03/29   来自香格里拉
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