- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏成套网站
基于深度学习的健康饮食推荐系统
此外，用户间的饮食经验分享缺乏有效互动与专业指导，进一步加剧了健康饮食的实践难度。在此背景下，数字健康饮食推荐系统应运而生。 2、研究意义在理论方面，该研究为健康饮食推荐领域带来新的理论突破。传统推荐系统在处理健康饮食相关数据时，往往难以充分挖掘数据背后的复杂关联和潜在规律。 在公共卫生领域，大规模的健康饮食推荐系统有助于引导公众形成科学的饮食观念，降低因不健康饮食导致的疾病负担，节约医疗资源。 3、研究现状当前，基于深度学习的健康饮食推荐系统研究已成为健康管理与个性化营养领域的热点。随着人工智能技术的突破，深度学习在健康饮食推荐中的应用日益广泛，展现出显著的技术优势。 在应用层面，国内外已涌现出多种基于深度学习的健康饮食推荐系统。
44910编辑于 2025-11-20 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【饮食推荐】基于大数据分析的应季食材推荐
自古以来，吃在当季都是备受推荐的健康饮食方式。 经过一番思考，观察，收集数据，整理数据，分析数据，展现数据后，于是有了以下成果： 2014年05月01日 2014年06月10日 2014年10月01日 蔬菜 蔬菜 蔬菜 水萝卜木耳菜甘蓝洋白菜蚕豆口蘑甘蓝圆白菜西胡芦 四、现状和进展 分析结果已作为产品上线，名字是『今日饮食』，可通过搜索微信公众号“今日饮食”体验，Android应用也可在各大手机应用中心下载，搜索关键词为“今日饮食”，产品定位为基于大数据分析的应季食材推荐 五、其它 今日饮食是基于大数据的应季食材推荐具有实用，新颖，和首创性，目前在市场上没有类似产品。分析结果数据也可提供API方式调用，传入地理位置信息，返回特定地理区域当前的应季食材列表。 ，作为推荐食材和点菜的参考； 4）养生健康医疗机构，把吃应季作为一种健康饮食方式。
1.8K40发布于 2018-04-20 - 来自专栏VoiceVista语音智能
饮食行业的Voice-First变革
原文链接如下 - https://www.qsrmagazine.com/outside-insights/voice-first-revolution-takes-shape-restaurants 饮食行业的巨头如 用户人口统计学信息如性别，年龄等可以在客户说话下单的时候迅速获取，从而可以优化订单流程推荐。 其他一些信息，比如男性化（Masculine） vs 女性化（Feminine）,和千禧一代(Millennial) Vs 婴儿潮一代(Baby-boomer)等信息，可以帮助优化推荐与特定消费者达成共鸣
74110发布于 2019-09-16 - 来自专栏全栈程序员必看
10款sublime插件推荐
10. DocBlockr 如果你遵循的编码的风格很严格，这款插件能够使你的任务更容易。DocBlokr 帮助你创造你的代码注释，通过解析功能，参数，变量，并且自动添加基本项目。
7K20编辑于 2022-09-12 - 来自专栏专知
【论文推荐】最新7篇聊天机器人（Chatbot）相关论文—触动你的心、DeepProbe、饮食推荐、知识学习、交互、挑战、管理
: Addressing Challenges of Chatbot Application for Meal Recommendation（聊天机器人能决定我的饮食吗? :解决聊天机器人在饮食推荐中的挑战） ---- ---- 作者：Ahmed Fadhil 机构：University of Trento 摘要：Poor nutrition can lead to reduced 期刊：arXiv, 2018年2月10日 网址： http://www.zhuanzhi.ai/document/540358ca01368c02590441b464d01da7 7.
2K50发布于 2018-04-16 - 来自专栏成套网站
基于springboot的健康饮食营养管理系统
同时，系统还可以实时记录用户的饮食情况，进行营养分析和评估，帮助用户及时调整饮食结构，养成良好的饮食习惯。因此，研究并开发健康饮食营养管理系统具有重要的现实意义。 例如，对于患有糖尿病的人群，系统可精确计算碳水化合物的摄入量，推荐低糖、高纤维的食物，辅助控制血糖水平；对于健身爱好者，能根据其增肌或减脂目标，合理搭配蛋白质、碳水化合物和脂肪的比例，助力达成理想身材。 在技术层面，大数据与人工智能技术深度融合，系统借助海量饮食与健康数据构建精准模型，通过机器学习算法分析用户饮食习惯、身体指标等信息，实现个性化饮食方案的智能生成。 还有“Keep”，除健身指导外，其饮食板块结合用户运动数据，运用智能算法推荐适合运动阶段的饮食搭配，帮助用户实现健身与饮食的科学结合。 国外如“MyFitnessPal”，在全球拥有大量用户，它支持多种语言，能与国际主流健康设备同步数据，通过先进的算法为用户提供精准的卡路里追踪和营养建议，还可根据用户反馈不断优化推荐方案。
47310编辑于 2025-09-20 - 来自专栏Python数据科学
安利 10 个开源推荐系统
本次给大家安利 10 个开源的推荐系统，GitHub链接如下。然后再给大家介绍下推荐系统框架下各个环节及作用。 /lightfm https://github.com/lyst/lightfm 9、python-recsys/crab https://github.com/python-recsys/crab 10 、NicolasHug/Surprise https://github.com/NicolasHug/Surprise 工业推荐系统环节 工业中的推荐系统一般包含四个环节，分别是召回、粗排、精排和重排。 召回：根据用户的兴趣和历史行为，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节，排序环节可以融入较多特征，使用复杂模型，来精准地做个性化推荐。
3.1K10编辑于 2022-04-12 - 来自专栏产品的技术小课
效率工具推荐（第10期）
输入多个同类的对比词，比如输入对比词：小鹏汽车、理想汽车和蔚来汽车，该网站会搜出对比词在小红书、B站和抖音中的正面和负面评价对比，可用于对产品口碑营销效果的监测。
82620编辑于 2022-04-01 - 来自专栏Java技术栈
10个Eclipse珍藏插件推荐
10、Darkest Dark Theme 主题插件，可以像idea那样有黑色的主题，不过看起来怪怪的，个人不是很喜欢。
1.4K80发布于 2018-03-30 - 来自专栏linux、Python学习
10大Python开源项目推荐
本文是 Mybridge 挑选的 10 个 Python 开源项目，Github 平均star 2135，希望你能够喜欢~~ ▌Rank 1：Requests-HTML v0.9（7385 stars 项目地址： https://github.com/kennethreitz/twitter-scraper ▌Rank 10：Fast-Pandas（667 stars on Github，来自M.
1.7K21发布于 2019-04-12 - 来自专栏阮一峰的网络日志
标准体重和饮食控制计算器
为了监控体重变化，我这两天写了一个简易的"标准体重和饮食控制计算器"。只需要输入体重和身高，就可以得到你的标准体重和健康饮食的数据。 =身高-100 身高160厘米以下的女子：标准体重=身高-102.5 肥胖的定义 肥胖指数=[ ( 正常体重-标准体重 ) / ( 标准体重 ) ]x100% 正常体重：肥胖指数 ∈ [ -10% , 10% ] 超重：肥胖指数 ∈ ( 10%, 20% ] 轻度肥胖：肥胖指数 ∈ ( 20%, 30% ] 中度肥胖：肥胖指数 ∈ ( 30%, 50% ] 重度肥胖：肥胖指数 饮食控制的计算公式 已知 1克蛋白质=16.8千焦耳（4千卡）的热量 1克脂肪=37.8千焦耳（9千卡）的热量 1克糖类=16.8千焦耳（4千卡）的热量 根据营养学的研究，标准体重的人每日每公斤需要摄入蛋白质
2.7K60发布于 2018-04-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
ICLR 2022的10篇论文推荐
id=uxxFrDwrE7Y 10、Autonomous Reinforcement Learning: Formalism and Benchmarking Archit Sharma, Kelvin
44320编辑于 2022-06-04 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
推荐 | 机器学习开源项目 Top 10
编译 | AI科技大本营 一直为开发者提供优质学习资源的Mybridge最近又发布了一篇资源性文章：机器学习领域开源项目Top 10，AI科技大本营做了简要编译。 [Github 55颗星] github链接：https://github.com/for-ai/CipherGAN ▌Rank 10 PirateAI：由Hugo开源，PirateAI是一个人机交互的项目 颗星] github链接：https://github.com/HugoCMU/pirateAI 原文：https://medium.mybridge.co/machine-learning-top-10
73780发布于 2018-04-26 - 来自专栏数据派THU
ICLR 2022的10篇论文推荐
来源：DeepHub IMBA本文约4800字，建议阅读10+分钟本文与你分享ICLR 2022的机器学习研究相关论文。
61240编辑于 2022-05-18 - 来自专栏目标检测和深度学习
推荐 | 机器学习开源项目 Top 10
一直为开发者提供优质学习资源的Mybridge最近又发布了一篇资源性文章：机器学习领域开源项目Top 10，AI科技大本营做了简要编译。 [Github 55颗星] github链接：https://github.com/for-ai/CipherGAN ▌Rank 10 PirateAI：由Hugo开源，PirateAI是一个人机交互的项目 颗星] github链接：https://github.com/HugoCMU/pirateAI 原文：https://medium.mybridge.co/machine-learning-top-10
1.8K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏AI进修生
10+ 个神级MCP推荐
Cline 官方推荐MCP盘点： 来看看A2A 怎么跟 MCP 一起玩。 AI Agent 应用，需要两样东西：A2A 和 MCP。
4.8K31编辑于 2025-07-02 - 来自专栏Akilarの糖果屋
Win10小工具推荐
窗口分屏配合Win10自带的虚拟桌面功能，使用Ctrl+Win+←或→的快捷键，可以达到类似于多个桌面的体验。 官网下载虽然没被墙，但是下载速度也谈不上快。 PinStack（剪贴板增强工具） Ubuntu下有个很方便的剪贴板增强插件，但是Win10迟迟找不到，win+v开启剪贴板历史管理虽然也能用，但是多少还是差了那么点意思，我还相继使用过ditto和pinborad 所以就有了PinStack，不过它是收费软件，25元激活，在Win10自带的应用商店就可以下载安装，有7天免费试用期，体验良好的话就支持下正版吧。 优效日历 优效日历 优效日历采用了Win10的设计风格，安装后直接替换windows原版日历， ? 日历界面色彩更加丰富，且支持自定义，软件占用资源极低，可以放心使用。 自带的工具箱还有桌面便签，嵌入式设计深得我心，让本想再推荐YYnote便签的我直接少写了很多冗余内容。 虽然最新版推出了会员功能，但是只要不是贪图多设备同步，本地功能并没有遭到阉割。 未完待续
1.2K30发布于 2021-06-11 - 来自专栏人工智能头条
Python热门文章推荐Top10
编译 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 4 月 Python 热门文章推荐 1、用 Python 实现区块链的实用介绍 原文链接： http://adilmoujahid.com OpenMV 读取条形码 原文链接： https://www.pyimagesearch.com/2018/03/19/reading-barcodes-with-python-and-openmv/ 10 python-big-data-airflow-jupyter-notebook-hadoop-3-hive-presto.html 原文地址： https://medium.mybridge.co/python-top-10
1.8K40发布于 2018-06-05 - 来自专栏生信宝典
DNA metabarcoding: 条形码的追踪饮食摄入之路
“在微生物领域，越来越多工作阐明特定食品可能会改变或塑造肠道中特定细菌的水平，但是我们在宏基因组研究中往往没有考虑饮食数据。” 研究人员对11位饮食受控和自由饮食的个体的粪便样品中叶绿体DNA中的条形码区域进行了测序，成功地在大约50％样本中扩增到了植物DNA，在食用富含植物的饮食受控的个体中，这一比例增加到了70％。 David博士说：“总体而言，研究参与者记录的食物摄入与我们从粪便中分离DNA测序的得到的饮食谱一致。” “如果饮食记录中记录植物，在80%的时候同时被metabarcoding方法检测到。” ? 咖啡是唯一一种在饮食日志中有记录但从通过DNA检测发现不了的样本序列了。 David博士展望了DNA metabarcoding在未来研究的应用，以及对早期研究进行饮食分析的可能性。 David博士说：“与这项研究类似，可以想象这一技术应用到DNA检测，查看是否存在可以影响肠道微生物模式的潜在的饮食差异”。
2.8K20发布于 2019-10-21 - 来自专栏DeepHub IMBA
2021 年 10 月推荐阅读的10篇精选ML论文
下面进入到我们的推荐环节： A Battle of Network Structures: An Empirical Study of CNN, Transformer, and MLP By Yucheng 另一篇相关的推荐 ：Sparse MLP for Image Recognition: Is Self-Attention Really Necessary?
57120发布于 2021-10-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号