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机译:使用具有高光谱显微镜图像的深度学习方法识别非O157滋生毒素的大肠杆菌(STEC)
Nanjing Agr Univ Coll Engn Nanjing 210031 Jiangsu Peoples R China;
ARS USDA US Natl Poultry Res Ctr Athens GA 30605 USA;
Nanjing Agr Univ Coll Engn Nanjing 210031 Jiangsu Peoples R China;
Foodborne bacteria; Classification; Food safety; Machine learning; Stacked auto-encoder; Optical method;
机译:使用具有高光谱显微镜图像的深度学习方法识别非O157滋生毒素的大肠杆菌(STEC)
机译:用于检测滋生毒素的大肠杆菌非O157 STEC,大肠杆菌O157,Histeria单核细胞增生和沙门氏菌种类的多重验证的多重验证
机译:滋阴生产大肠杆菌(STEC)O157:H7,六种非O157 Stecs,以及加拿大普遍授权的Abattoirs牛肉尸体上的Salmonella。
机译:用高光谱显微镜图像对产志贺毒素的大肠杆菌(STEC)血清型进行分类
机译:酸适应的大肠杆菌o157的存活:H7和非O157:H7滋阴生产在干燥,发酵香肠的加工过程中产生的大肠杆菌(STEC)
机译:用于检测产志贺毒素的大肠杆菌(STEC)和O157和非O157 STEC相对患病率的新型生色琼脂培养基的评价
机译:在瑞士屠宰场育肥猪中产生非O157志贺毒素的大肠杆菌(STEC)和O157大肠杆菌的患病率和特征