世卫公布的全球十大垃圾食物

此博客介绍了油炸、腌制等十类不健康食品的危害,如含致癌物质、破坏营养等。同时公布了世卫组织经约3年研究得出的最佳食品榜,包括最佳蔬菜、水果、肉食、食油、汤食和护脑食物等。

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一、油炸类食品

1、 导致心血管疾病元凶( 油炸淀粉) 2、 含致癌物质 3、 破坏维生素,使蛋白质变性

二、腌制类食品

1、导致高血压,肾负担过重,导致鼻咽癌 2、影响粘膜系统(对肠胃有害) 3、易得溃疡和发炎

二、加工类肉食品(肉干、肉松、香肠等)

1、含三大致癌物质之一:亚硝酸盐(防腐和显色作用) 2、含大量防腐剂(加重肝脏负担)

四、饼干类食品(不含低温烘烤和全麦饼干)

1、食用香精和色素过多(对肝脏功能造成负担) 2、严重破坏维生素 3、热量过多、营养成分低

五、汽水可乐类食品

 1,含磷酸、碳酸,会带走体内大量的钙 2、含糖量过高,喝后有饱胀感,影响正餐

六、方便类食品(主要指方便面和膨化食品)

 1、盐分过高,含防腐剂、香精(损肝) 2、只有热量,没有营养

七、罐头类食品(包括鱼肉类和水果类)

1、破坏维生素,使蛋白质变性 2、热量过多,营养成分低

八、话梅蜜饯类食品(果脯)

1、含三大致癌物质之一:亚硝酸盐(防腐和显色作用) 2、盐分过高,含防腐剂、香精(损肝)

九、冷冻甜品类食品(冰淇淋、冰棒和各种雪糕)

1、含奶油极易引起肥胖 2、含糖量过高影响正餐

十、烧烤类食品

1、含大量"三苯四丙吡"(三大致癌物质之首) 2、1只烤鸡腿=60支烟毒性 3、导致蛋白质炭化变性(加重肾脏、肝脏负担)

世卫组织推出"最佳食品榜"

前不久,世界卫生组织公布了一份经过约3年时间研究得出的最佳食品榜,揭开谜底。

最佳蔬菜:由于红薯既含丰富的维生素,又是抗癌能手,所以被选为所有蔬菜之首。其次分别是芦笋、卷心菜、花椰菜、芹菜、茄子、甜菜、胡萝卜、荠菜、苤兰菜、金针菇、雪里红、大白菜。

最佳水果:10份最佳水果的排名依次是,木瓜、草莓、橘子、柑子、猕猴桃、芒果、杏、柿子与西瓜。

最佳肉食:鹅鸭肉化学结构接近橄榄油,有益于心脏。鸡肉则被称为"蛋白质的最佳来源"。

最佳食油:玉米油、米糠油、芝麻油等尤佳,植物油与动物油按1比0.5至1的比例调配食用更好。

最佳汤食:鸡汤最优,特别是母鸡汤还有防治感冒、支气管炎的作用,尤其适于冬春季饮用。

最佳护脑食物:菠菜、韭菜、南瓜、葱、花椰菜、菜椒、豌豆、番茄、胡萝卜、小青菜、蒜苗、芹菜等蔬菜,核桃、花生、开心果、腰果、松子、杏仁、大豆等壳类食物以及糙米饭、猪肝等。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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