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来自剑桥大学的学者提出了rGO与CuCoOx二元金属氧化物作为传感材料的杂化。使用喷墨打印演示了具有50 ppb检测范围的高度稳定的室温NO2传感器。然后开发一个框架，用于具有良好可见性的机器智能识别，以识别特定气体并从单个传感器预测干扰气氛下的浓度。研究人员从传感器响应中提取的十个唯一参数，然后利用基于机器学习的分类器提供了一个准确率为98.1%的决策边界，最终能够正确预测干扰环境中以前看不见的NO2浓度。
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