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据《工业与工程化学研究》杂志30日报道，日本北海道大学的研究人员开发了一种机器学习模型，只需使用样品的照片就可以区分固体化学混合物的组成比例。该模型是以糖和盐的混合物作为测试案例来设计和开发的。为了创建更多用于训练和测试的子图像，团队对样品的原始照片进行随机裁剪、旋转。结果，仅使用300张原始图像进行训练就开发出了该模型。经过训练的模型的精确度大约是团队中最专业的成员肉眼精确度的两倍。（科技日报）
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