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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
本文介绍了今日饮食应用的设计初衷与背景，采用的理论依据和分析方法，并展望了产品前景和对健康养生餐饮，消费驱动农产品生产，环境保护方面潜在的积极作用。 一、吃应季 子曰：不时不食。 自古以来，吃在当季都是备受推荐的健康饮食方式。 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 - 来自专栏全栈程序员必看
推荐使用C++ 11
如果你的代码工作正常并且表现良好，你可能会想知道为什么还要使用C++ 11。当然了，使用用最新的技术感觉很好，但是事实上它是否值得呢？ 在我看来，答案毫无疑问是肯定的。 C++ 11可以让你的代码更短、更清晰、和更易于阅读，这可以让你的效率更高。 C++ 11提供了一种方法来检查先决条件并尽早的在可能的时机捕获错误-编译过程中，在你运行代码前。这就是理由9。 这是通过静态断言(static_assert)和类别属性模版实现的。 现在开始掌握C++ 11 在C++ 11标准中除了上描述的还有更多的改动和新功能，它需要一整本数来描述。不过，我相信它们是值得你花时间去学习的。你将省去以往花在提高效率上的时间。 很多主流的编译器已经开始支持C++ 11的一些标准了。还等什么？开始吧！ 推荐： http://www.cnblogs.com/roucheng/p/3456005.html
1.3K20编辑于 2021-12-24 - 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 - 来自专栏产品的技术小课
效率工具推荐（第11期）
适用于快速创建一个数据类的报告，它上面有很多报告模版和图表，选择好模版后，可编辑模版里面的数据和增加/替换图表组件，制作好后可导出报告，报告格式支持png、pdf格式。
1.2K10编辑于 2022-04-01 - 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
2K50发布于 2018-04-16 - 来自专栏tkokof 的技术,小趣及杂念
C++11(14) 简易推荐小记~
之前了解过一些C++新标准的内容，觉得很不错，在此写篇小记，简易推荐一下~ 容器内元素操作是个很普通的需求，工作中应是屡见不鲜，这里假设有个list容器，存储的是一系列int，表达的意思就算作是年龄吧 不急，咱们一行行来看： auto add_one = [](auto& val){ ++val; }; auto 本来便是C++中的一个关键字，用于自动变量的声明（虽然我从来也没用过），在C++11 beg = l.begin(); 所以这里我们就是定义了一个自动类型推导的add_one变量，至于后面那个诡异的初始化表达式： [](auto& val){ ++val; } 其实是C++11 std::end(container)，而没有直接调用 container.begin() 和 container.end()，原因其实还是为了通用性：std::begin和std::end 是C++11 print_one和print也如出一辙，最后值得一提的便是容器新的初始化方式了： std::list<int> l = { 25, 25, 25, 25, 25, 36 }; 这里我们用到了C++11
52320发布于 2018-08-02 - 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。 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 - 来自专栏机器学习/数据可视化
吴恩达笔记11_推荐系统
吴恩达机器学习-11-推荐系统Recommender Systems 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。 推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景 ： 个性化推荐：常以“推荐”、“猜你喜欢”、“发现”等形式出现，一般放在首页位置 相关推荐：常以“相关推荐”、“看了还看”等形式出现，一般放在内容详情页 热门推荐：基于各种数据进行计算，得到的排行榜，支持全局排行以及分类排行等 选择合适的场景，个性化或者相关的、热门的，来给用户进行推荐。 个性化推荐系统解决的是用户很内容的关联关系，它是二者之间的桥梁。 如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。
1.1K10发布于 2021-03-02 - 来自专栏编程
2017年11月R新包推荐
文档概述 11月份，在R官方（CRAN）共计发布了237个新包，本文选摘了40个R包，包含以下几个类别：计算方法、数据、数据科学、科学、社会科学、工具及可视化等，其余包大家可登录CRAN自行查看，希望有助于大家的学习 数据科学 1）imbalance v0.1.1: 提供了多种算法处理不平衡数据集（重点推荐）. 2）intrinsicdimension v1.1.0: 为评估数据集的内在维度实现了多种方法，该问题出现在 trialr v0.0.1: 提供一个贝叶斯临床试验设计的展示，在RStan包和R中实现，同时包含第一次在R中实现的一些设计 (例如：EffTox’ by Thall & Cook (2004). 11
1.1K80发布于 2018-01-29 - 来自专栏java一日一条
推荐11个挺常用的IDEA插件
11、Translation 地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/8579-translation 最好用的翻译插件，功能很强大，界面很漂亮 ?
1.3K20发布于 2019-10-15 - 来自专栏Albert陈凯
2019-11-15 JVM参数调优推荐
关键业务系统的JVM参数推荐(2018仲夏版) Posted on 2018-07-20 by calvin 年更贴，因为两年里遇到的事情，一些想法变了。 安全第一，没有很好的因由，不要随便因为网上某篇文章的推荐(包括你现在在读的这篇)就去设置。 1. 性能篇 1.1 建议的性能参数 1. 内存与GC篇 2.1 GC策略 为了稳健，还是8G以下的堆还是CMS好了，G1现在虽然是默认了，但其实在小堆里的表现也没有比CMS好，还是JDK11的ZGC引人期待。 《关键业务系统的JVM启动参数推荐》，转载请保留链接。
2.2K20发布于 2019-11-15 - 来自专栏GitHub专栏
推荐 11 个极易上手的 Docker 实践项目！
给新手们推荐11个极易上手的Docker实践项目。 而且还提供了 docker 一件构建，安装运行十分方便，推荐作为学习项目。 11、diving 地址: https://github.com/vicanso/diving star: 149 fork: 15 基于 dive 分析 docker 镜像，界面化展示了镜像每层的变动
2.9K30发布于 2020-11-13 - 来自专栏民工哥技术之路
推荐 11 个极易上手的 Docker 实践项目
给新手们推荐11个极易上手的Docker实践项目。 而且还提供了 docker 一件构建，安装运行十分方便，推荐作为学习项目。 ? 11. diving 地址: http s:// github.com/vicanso/diving star: 136 fork: 12 基于 dive 分析 docker 镜像，界面化展示了镜像每层的变动
6.9K20发布于 2020-11-03 - 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 - 来自专栏程序员的成长之路
推荐 11 个 GitHub 上比较热门的 Java 项目
https://github.com/skylot/jadx Star 13804
1.5K20发布于 2019-05-14 - 来自专栏Java研发军团
推荐11个GitHub上比较热门的Java项目
JavaScript 控件： ● TableView(数据表格控件), 可配置标题, 计数, 行复选框, 过滤器, 分页, 排序, 多选 ● PagerView(分页控件) ● SortView(排序控件) 11
1.4K20发布于 2019-06-03 - 来自专栏数商云网络
餐饮食材行业数字化供应链转型趋势
国家统计局数据显示，2020年中国餐饮市场规模将近5万亿元，假如按照餐饮平均30%-40%的原材料成本测算的话，餐饮食材供应链市场规模至少有1.5万亿。
1.1K10发布于 2021-11-02 - 来自专栏红色石头的机器学习之路
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 11：推荐系统
本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。 推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含： 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景 ： 个性化推荐：常以“推荐”、“猜你喜欢”、“发现”等形式出现，一般放在首页位置 相关推荐：常以“相关推荐”、“看了还看”等形式出现，一般放在内容详情页 热门推荐：基于各种数据进行计算，得到的排行榜，支持全局排行以及分类排行等 选择合适的场景，个性化或者相关的、热门的，来给用户进行推荐。 个性化推荐系统解决的是用户很内容的关联关系，它是二者之间的桥梁。 如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。 这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。
56620编辑于 2022-01-20
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