《食品科学》：武汉大学崔晓晖教授等：深度学习在食品安全检测与风险预警中的应用

本文系统综述了深度学习技术在食品安全检测与风险预警中的应用进展。背景方面，食品安全问题日益严峻，深度学习因其强大的数据处理和预测能力成为重要工具。研究目的上，文章探讨了CNN、RNN、Transformer和GNN等技术在食品质量检测、供应链监控和风险预警中的具体应用，分析了典型案例。结论指出，这些技术显著提升了食品安全管理的效率和精准度，但也面临数据质量、隐私保护和模型可解释性等挑战。未来发展方向包括与区块链、联邦学习等技术的融合，以及生成式人工智能的应用，以进一步优化食品安全的智能化监管。