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首页> Polymers> Exploring the Feasibility of Deep Learning for Predicting Lignin GC-MS Analysis Results Using TGA and FT-IR.

Exploring the Feasibility of Deep Learning for Predicting Lignin GC-MS Analysis Results Using TGA and FT-IR.

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第一作者： Mingyu,Park
第一单位： Department of Computer Engineering, Kyungnam University, Changwon 51767, Gyeongsangnam-do, Republic of Korea.
作者： Mingyu,Park [1] ; Byung Hwan,Um [2] ; Seung-Hyun,Park [3] ; Dae-Yeol,Kim [4]
作者单位： Department of Computer Engineering, Kyungnam University, Changwon 51767, Gyeongsangnam-do, Republic of Korea. [1] Carbon-Neutral Resources Research Center, Hankyong National University, 327, Jungang-ro, Anseong 17579, Gyeonggi-do, Republic of Korea.;School of Food Biotechnology and Chemical Engineering, Hankyong National University, 327, Jungang-ro, Anseong 17579, Gyeonggi-do, Republic of Korea. [2] Fivenode, Seoul 07549, Republic of Korea. [3] Department of Artificial Intelligence, Kyungnam University, Changwon 51767, Gyeongsangnam-do, Republic of Korea. [4]
关键词 GC-MS analysisbiomass valorizationdeep learningdepolymerized lignin predictionmultimodal spectroscopic analysis
DOI 10.3390/polym17060806
PMID 40292675
发布时间 2025-05-01
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