Dit jaar volgden we $80M aan uitgaven voor bijna 170 door AI gegenereerde politieke advertenties – dat is bizar

arXiv:2610.02224v1 — Type aankondiging: nieuw — Samenvatting: Het snel en betrouwbaar identificeren van farmaceutische residuen is belangrijk voor het beschermen van de volksgezondheid, het waarborgen van voedselveiligheid en het mogelijk maken van praktische Raman-gebaseerde screening. In deze studie stellen we HyMLRaman voor, een hybride Raman-spectroscopie-framework dat diepe spectrale kenmerkextractie, generatieve modellen en klassieke machine-learningclassificatoren combineert om zes farmaceutische stoffen te identificeren, waaronder amoxicilline, chlooramfenicol en ciprofloxac