恐怖!肯德基的鸡!!!

本文揭露了某些快餐品牌采用激素加速鸡肉生长的内幕,指出这些做法可能导致消费者健康受损,特别是儿童群体。

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以下的整篇文章是一个香港朋友发过来的,我看完之后,全身打冷抖···天哪,怎么会这样有这样的事情啊···好晕··大家都一起看看吧···看你以后还敢不敢到KFC或M去···

                     

 

 有些时候,一提肯德基,我真的控制不住自己的情绪。在这里,我只能以一种十分客观的态度把肯德基的一些内幕告诉大家,只希望每个中国人能真正认识肯德基。

                    

 我慢慢说吧,本人是个在外漂泊的大学生,说来惭愧,在外也认识了不少朋友,我的一个朋友的父亲是中国银行某市的一位高层领导,他和美国的肯德基之间有些合作的关系,一次高层领导之间的互访使我朋友的父亲有幸参观了肯德基的鸡场,那是个对外严格保密的地方,任何人都不能随便入内的,那天我和我的朋友正在上自习,朋友突然接到他父亲的电话,是从美国打来的越洋电话,“以后绝对不允许再吃肯德基了”,他父亲说完就挂了,一星期后,他父亲从美国回来后专门来了一趟我们学校,我和他们父女在一起聊天,也有幸听到了肯德基鸡场的内幕、

             

 每只鸡身上全插着管子,一只鸡从孵出来到成品鸡的时间是两个星期。管子给它们输的是激素啊!每个鸡身上根本没有毛,就像我们看到的已经开膛破肚拔完毛之后的鸡一样!

                   

  朋友们,你们知道我们在肯德基里面吃的是鸡的腿和翅是最多的,几乎全是腿和翅,你们想想,哪里来的那么多的腿和翅,其它的部位哪去了呢?差不多每只鸡身上有4-5个翅膀,3-4个腿。我真的都已经愤怒了,看着城市里那一块块肯德基的牌子,我···无语了


      朋友们可以到肯德基里面去考察一下,在里面吃的都是什么人,你一定不会看到外国人的,全是中国人啊。尤其多的是中国的小孩子,在这些年一直受到激素困扰非正常发育的中国未成年人。外国人自己发明的东西自己却不喜欢吃,聪明的中国人啊,大家都想想这是为什么呢???


       据说,不管肯德基还是麦当劳或者其他的西方快餐连锁企业,为了在中国市场开创“大好”局面,都有专门研究特别适合中国人口味的,让中国人喜欢的配方,一次作为企业开发重点。另外就是研究开发一只鸡身上能长出多条鸡腿和多只鸡翅的技术催生技术。

                 


       现在已经能催生6条鸡腿和6只鸡翅了,但是由于是针对中国消费者--世界上最盲目的消费者,所以只是粗放式激素配方喂养,所以往往有一只鸡身上长有3条腿3只翅膀,或者4只、5只、6只等等不一而足。


       过去把鸡翅膀和鸡腿切割下来运输到中国市场,其他身体部位还原成饲料。现在又有企业为了减少成本和产生更多的经济效益,把这种鸡身体的绝大部分加工成鸡柳,也一并运输到中国市场倾销,因此而产生极大的经济利润。外国人在获取极大的利润的同时,我们国人的身体健康和子孙后代的身体健康却受到极大的伤害!
为什么现在的小孩都比较肥胖呢,就是吃了这些含有大量激素的洋垃圾食品啊!
不管是爱国的中国人,还是爱国意识淡漠的中国人,总肯定是会为自己的孩子的身体健康要考虑的吧?拒绝洋快餐!!!


    为了自己的孩子,也为了祖国的明天,请大力转载!!!

 

 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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