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人工智能技术对食品安全影响的研究进展

说明

基于深度学习的食品安全风险预测模型在提升预测精度和效率方面具有显著优势。随着数据采集技术、深度学习算法以及计算资源的不断进步，未来的模型将更具鲁棒性和适应性。在实际应用中，如何克服数据的多样性与复杂性、提升模型的可解释性和实时性，仍然是该领域持续研究的重点。未来，随着技术的不断创新，深度学习在食品安全领域的应用前景将更加广阔，有望在保障人民健康、提高食品安全管理效率方面发挥更大作用。

特征工程是深度学习模型训练中的一个核心环节。在食品安全风险预测中，特征的选择与提取直接影响模型的预测效果。通过深度学习