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为了克服这一难题，研究人员开发了一种名为“OWSum”的分子气味预测算法，并同时引入了另一种基于神经网络的算法。这两种算法的任务是通过分析气相色谱法和质谱分析提供的分子组成数据，来确定实验酒类样本强烈的香气，并判断其产地。
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为了进一步验证该无创血糖检测技术的准确性和通用性，在第二阶段，研究团队通过针对200例糖尿病和30位正常健康人群的临床研究，共收集30多万套由金标准静脉血血糖值所标定的mμSORS光谱数据集。血糖预测模型建模及分析结果表明，mμSORS无创血糖检测值与静脉血血糖值之间绝对误差的平均值MARD为14.6%，无创血糖检测值落在共识误差网格临床可接受区CEG（A+B）的占比高达99.4%。（记者王春）
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