内容摘要佛罗里达国际大学的研究人员开发了机器学习 (ML) 模型，旨在预测电子烟释放的尼古丁量以及进入使用者血液循环的尼古丁量。这些模型通过分析吸食模式（力度、时长、频率）、使用者及设备详情以及电子烟油的使用量来进行预测。
为了验证这些模型，研究人员对 259 名 21 至 35 岁的电子烟使用者进行了测量。研究过程中，首先记录使用者的自然吸食行为，随后利用“吸食机器人”在实验室中精确重现这些模式，以便精确测量释放的尼古丁量。参与者的血浆尼古丁水平通过液相色谱-质谱联用技术 (LC–MS) 进行测定。该研究成果已发表在《Scientific Reports》杂志上。
(来源：Newsbreak)
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