AI-DRIVEN COFFEE TASTING: PREDICTING TASTE ATTRIBUTES FROM ELECTROCHEMICAL IMPRINTS
0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : ru. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- AI-DRIVEN COFFEE TASTING: PREDICTING TASTE ATTRIBUTES FROM ELECTROCHEMICAL IMPRINTS
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- posted-content
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
ITMO University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Siberian Federal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Independent pays non établi dans la noticeInstitution
ITMO University, Siberian Federal University et Independent.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Advanced Chemical Sensor TechnologiesCoffee research and impactsBiochemical Analysis and Sensing Techniques