芋头

每100g含:胡萝卜素160μg、视黄醇当量27μg、硫胺素0.06mg、核黄素0.05mg、尼克酸0.7mg;维生家C 6mg,维生素E 0.45mg;钾378mg,钠33.1 mg,钙36mg,镁23mg、铁1mg,锰0.3mg、锌0.49mg,铜0.37mg,磷55mg,硒1.45μg。另有报道,尚含多量的皂甙等药用成分。

【主要用途】营养丰富,含有大量的淀粉、矿物质及维生素,既是蔬菜,又是粮食,可熟食、制干或制粉。由于芋头的 淀粉颗粒小,仅为 马铃薯淀粉的十分之一,其消化率可达98.8﹪,在芋头加工方面可制成芋粉及 芋泥馅以延长保存。

芋头含有醣类、膳食纤维、维生素B群、钾、钙、锌等,其中以膳食纤维和钾含量最多。不含龙葵素,易于消化而不会引起中毒。是一种很好的碱性食物。

芋头中含有多种微量元素,能增强人体的免疫功能,可作为防治癌瘤的常用药膳主食。在癌症手术或术后放疗、化疗及其康复的过程中,有较好的辅助作用。

芋头为碱性食品,能中和体内积存的酸性物质,调整人体的酸碱平衡,产生美容养颜、乌黑头发的作用,还可用来防治胃酸过多症;

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
### 实现土豆、红薯和芋头分类识别的机器学习方法 要实现对土豆、红薯和芋头这三类物品的分类识别,可以采用监督学习的方式训练一个图像分类模型。以下是具体的实现方式和技术细节: #### 数据准备 为了训练一个有效的分类模型,需要收集大量标注好的图片数据集,其中包含清晰标记为“土豆”、“红薯”或“芋头”的样本。这些数据应尽可能覆盖不同光照条件、背景环境以及拍摄角度下的物体形态。 #### 特征提取与表示 现代深度学习技术通常利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 自动完成特征的学习过程。相比传统手工设计特征的方法(如SIFT[^2]),CNN能够更高效地捕捉到复杂模式并适应多种变化情况。 #### 构建分类模型 可以选择经典的架构比如VGG16[^3], ResNet50等作为基础框架来进行迁移学习或者微调操作。对于小型项目而言,使用预训练权重初始化网络参数往往能带来更好的泛化性能,并减少所需的计算资源消耗。 ```python from tensorflow.keras.applications import VGG16 from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras.models import Model base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) predictions = Dense(3, activation='softmax')(x) # 输出层设置为三个类别 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) for layer in base_model.layers[:]: layer.trainable = False model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy') ``` 上述代码片段展示了如何基于VGG16搭建一个新的顶层结构用于特定任务上的应用实例[^4]。 #### 训练流程优化 考虑到实际应用场景可能存在类别不平衡等问题,在损失函数的选择上可考虑加权交叉熵等方式加以调整;另外还可以引入数据增强(Data Augmentation),增加模型鲁棒性和抗干扰能力。 --- ###
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