一、示意图设计分析 根据附件内容（尤其是3.1.2节），示意图应包含以下核心元素及其关联： 环境因素（Environmental Factors）：包括温度、湿度、气体浓度（如O₂、CO₂、乙烯）、光照等，这些因素直接影响农产品的生理状态（见3.1.1和3.1.2节）。 产品响应（Product Responses）：农产品对环境变化的生理和生化响应，如呼吸强度、成熟度变化、酶活性、微生物生长、营养损失等（见3.1.2节，例如提到“呼吸强度加速”“微生物污染”）。 传感器数据（Sensor Data）：通过多模态传感器（如视觉-嗅觉双模态生物传感器、RFID传感器）采集环境参数和产品质量指标数据（见3.1.2节，例如Eu@HOF-12传感器、COF-based传感器）。 AI模型（AI Model）：使用机器学习算法（如CNN-LSTM、PLSR、SSL）对多源数据进行融合和建模，预测质量 deterioration 风险（见3.1.2节和表1）。 决策行动（Decision Action）：基于AI模型的输出，触发动态控制行动，如调节制冷设备、发送预警、优化物流调度等（见3.2节和3.3节，例如“动态风险评估和预警”）。 示意图应呈现一个闭环流程： 环境因素影响产品响应。 传感器监测产品响应和环境因素，生成数据。 传感器数据输入AI模型进行处理和预测。 AI模型输出决策建议，触发控制行动。 决策行动反馈调节环境因素，形成闭环。 风格上，示意图应简洁、专业，使用框图、箭头和图标，适合学术论文。 --ar 1:1 --v 7 --stylize 100 --fast --no 水印
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一、示意图设计分析 根据附件内容（尤其是3.1.2节），示意图应包含以下核心元素及其关联： 环境因素（Environmental Factors）：包括温度、湿度、气体浓度（如O₂、CO₂、乙烯）、光照等，这些因素直接影响农产品的生理状态（见3.1.1和3.1.2节）。 产品响应（Product Responses）：农产品对环境变化的生理和生化响应，如呼吸强度、成熟度变化、酶活性、微生物生长、营养损失等（见3.1.2节，例如提到“呼吸强度加速”“微生物污染”）。 传感器数据（Sensor Data）：通过多模态传感器（如视觉-嗅觉双模态生物传感器、RFID传感器）采集环境参数和产品质量指标数据（见3.1.2节，例如Eu@HOF-12传感器、COF-based传感器）。 AI模型（AI Model）：使用机器学习算法（如CNN-LSTM、PLSR、SSL）对多源数据进行融合和建模，预测质量 deterioration 风险（见3.1.2节和表1）。 决策行动（Decision Action）：基于AI模型的输出，触发动态控制行动，如调节制冷设备、发送预警、优化物流调度等（见3.2节和3.3节，例如“动态风险评估和预警”）。 示意图应呈现一个闭环流程： 环境因素影响产品响应。 传感器监测产品响应和环境因素，生成数据。 传感器数据输入AI模型进行处理和预测。 AI模型输出决策建议，触发控制行动。 决策行动反馈调节环境因素，形成闭环。 风格上，示意图应简洁、专业，使用框图、箭头和图标，适合学术论文。