4D printed deformation labels with machine learning for monitoring and preservation of respiring climacteric fruits
Notice bibliographique
Résumé
4D printed labels that change color and shape were developed to achieve the dual functions of quality assessment and maintenance of respiring climacteric fruits. The effect of addition of essential oil emulsion and different geometric structures on deformation as well as the corresponding mechanisms were explored. Cast, 3D printed, and 4D printed labels were compared based on their responses to fruit quality and compatibility with machine learning. The addition of emulsion significantly affected the degree of deformation by altering the printing fidelity, hydrophilicity, and flexibility of the network structure. Geometric designs (Including printing layers, filament intersection angles, and infill ratios) changed both the direction and degree of deformation. Unlike cast and 3D printed labels, 4D printed labels simultaneously changed color and shape in response to variations in humidity and carbon dioxide levels in the package, enabling more accurate visual monitoring the turning points of fruit quality. The MobileNet model achieved recognition accuracy of 97% for 4D printed labels, which played an active role in achieving intelligent warnings. Additionally, deformation along with microstructure destruction positively impacted the controlled release of essential oils through a non-Fickian mechanism, resulting in a better preservation effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».