Applications of deep learning in tea quality monitoring: a review

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	The Artificial Intelligence Review vol. 58, no. 11 (Nov 2025), p. 342
1. Verfasser:	Wu, Tao
Weitere Verfasser:	Zhou, Lei, Zhao, Yiying, Qi, Hengnian, Pu, Yuanyuan, Zhang, Chu, Liu, Yufei
Veröffentlicht:	Springer Nature B.V.
Schlagworte:	Quality management Fermentation Quality assessment Deep learning Tea Artificial intelligence Electronic noses Neural networks Sensors Sensory perception State-of-the-art reviews Consumption Data processing Polyphenols Malware Computer vision Algorithms Chromatography Chemical composition Plant diseases Local economy Cultivation Models Evaluation Customers Consumers Learning Data Uptake
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