本研究提出了KERL系统，结合食品知识图谱与大语言模型，能够根据自然语言问题提供个性化食谱推荐，并生成含微量营养信息的食谱。实验结果显示，该方法在食物推荐和营养分析方面显著优于现有技术。

KERL: Knowledge-Enhanced Personalized Recipe Recommendation Based on Large Language Models
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该研究提出了一种新型多模态方法（FIRE），能够通过食品图像生成标题、配料和烹饪说明，支持个性化食谱和自动化烹饪。实验验证了其有效性，显示出在食品计算领域的广泛应用潜力。

深度图像至食谱翻译
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