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This mini review summarizes some of the recent advances in machine-learning (ML)-driven chemical and biological sensors. Specificfocus is on field-effect-transistor (FET)-based sensors with a description of their structures and detection mechanisms. Key MLtechniques are briefly reviewed for an audience not familiar with the basic principles. We mainly discuss two aspects: (1) data analysisbased on ML and (2) ML applied to sensor design. In conclusion, the challenges and opportunities for the advancement of ML-basedsensors are briefly considered.
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M. Kaisti / 2017 / Detection principles of biological and chemical FET sensors / Biosens. Bioelectron 98:437~448
T. Lee / 2018 / Recent advances in AIV biosensors composed of nanobio hybrid material / Micromachines 9(12):651
T. Lee / 2019 / Development of the Troponin Detection System Based on the Nanostructure / Micromachines 10(3):203
M.-Z. Li / 2020 / Recent Advances in Flexible Field-Effect Transistors toward Wearable Sensors / Adv. Intell. Syst. 2(11):2000113
Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521(7553):436~444
T. Lee / 2018 / Recent advances in AIV biosensors composed of nanobio hybrid material / Micromachines 9(12):651
T. Lee / 2019 / Development of the Troponin Detection System Based on the Nanostructure / Micromachines 10(3):203
M.-Z. Li / 2020 / Recent Advances in Flexible Field-Effect Transistors toward Wearable Sensors / Adv. Intell. Syst. 2(11):2000113
Y. LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521(7553):436~444
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