Spectroscopy and Machine Learning Tools for Food Quality and Safety
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Publishing Co Inc, US, 2025
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- Nuovo

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Spectroscopy and Machine Learning Tools for Food Quality and Safety, Volume 115 in the Advances in Food and Nutrition Research series, highlights new advances in the field, with this new volume presenting interesting chapters related to Spectroscopy and Machine Learning Tools. Chapters in this new release include NIR applications in livestock farming systems and derived products, Fluorescence spectroscopy in grape and wine composition and quality control, From Farm to Fork: Spectroscopy in Meat Quality and Safety Assurance, Raman and Mid infrared in food safety and composition, Spectroscopy food functionality and safety, and Handheld NIR spectroscopy for real-time on-site food quality and safety monitoring.
Codice articolo LU-9780443345937
- Titolo
- Spectroscopy and Machine Learning Tools for Food Quality and Safety
- Autore
- Daniel Cozzolino
- Editore
- Elsevier Science Publishing Co Inc, US
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443345937
- ISBN 13
- 9780443345937
- Peso dell'articolo
- 450 grammi
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Informazioni sull’autore
Associate Professor Cozzolino research focusses on the utilization of chemometric and spectroscopic methods (e.g. UV-VIS, NIR, MIR) to develop applications in agriculture (e.g. crops, animal products), environment and food (e.g. composition, process, authentication and provenance). Recent research projects have spanned to the authentication, fraud and origin of foods, the effect of climate change in food quality (e.g. grain), process analytics, in field and high-throughput spectroscopic techniques, monitoring plastics in the food chain, identification of markers in biological tissues (e.g. cancer cells).
In 2013, he was presented with the Thomas Hirschfeld Award by the International Council for NIR Spectroscopy for his outstanding contributions in the field of NIR spectroscopy.
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