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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
自古以来，吃在当季都是备受推荐的健康饮食方式。 简单来说，吃应季食材有如下宜处： 1）味道好，口感佳，营养高； 2）不违天时，顺应四季时令变化和植物生长规律； 3）符合传统中医养生方式； 4）相比反季节种植方式，成本低很多，种植户用各种激素和化学药品的意愿相对要弱 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。 生鲜超市卖场电商，餐饮企业，饮食菜谱类应用，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
期刊：arXiv, 2018年3月8日 网址： http://www.zhuanzhi.ai/document/3a1e8d0366ace45806477a202b1d66d1 2. 期刊：arXiv, 2018年3月2日 网址： http://www.zhuanzhi.ai/document/92aa72b24c3a8b2ce47ba6fe3a64c101 3. : 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。 3、研究现状在健康饮食营养管理系统的研究领域，技术发展日新月异且成果显著。 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 - 来自专栏清羽飞扬
CloudflareVercel项目推荐(3)
碎碎念 早期，我曾发布过两个关于 Cloudflare 和 Vercel 平台的项目推荐，发现大家对此类内容非常感兴趣。因此，我决定将这一栏目长期更新！ 鉴于 Cloudflare 和 Vercel 等 Serverless 平台之间有许多共性，这次我将二者的推荐内容合并在一起，希望能为大家提供更多实用的参考。 作者提供了两种部署方式，推荐选择第一种方式。尽管第二种方式看似更简单，但实际上和第一种差异不大。第一种方式部署过程更加清晰直观，且在出现问题时便于调试 (Debug)。 用户仅需通过平台进行快速配置即可上线： Vercel: 推荐的主流选择，一键部署便捷高效； Cloudflare Pages 和 Zeabur: 也可以支持该项目的快速部署，适合不同需求的用户。 为解决图标素材的问题，我下面会推荐一个专门的图标生成站点，该站点支持图标的内边距、外边距以及阴影等多种自定义选项，能够完美契合该封面制作工具。具体介绍请见下面的项目。
1.1K10编辑于 2025-01-14 - 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。 3、采购成本： 这个成本的节省是最直观的。
1.1K10发布于 2021-11-02 - 来自专栏程序猿
周五推荐时间：博客3期
“ 已经推荐两期了，这是第三期，菜单可以查看往期推荐，以下博客有Java Web专题：SSM系列讲解；墙裂推荐；还有第三位，讲解了比较复杂的SQL查询是如何完成的。” 02 — http://13blog.site/ SSM框架讲解，真心推荐，很不错。 ? 03 — http://www.qinblog.net 底层的“禅” ?
39110发布于 2018-07-26 - 来自专栏大数据文摘
Cell文章：肠道微生物及个人饮食定制算法
另一位朋友，正相反，依旧坚持着高糖饮食，但看上去依旧健康苗条。而你则尝试了这两种不同的饮食策略，但并没有感觉自己的身体发生真正的改变。 而这一点，指出了健康饮食的潜在未来，尽管世界各地的一些科学家还在争论。 要对抗糖尿病和肥胖症造成的日益严重的威胁，关键可能是个性化饮食 ，每个人都有自己不同的饮食指导，而不是像现在这样一揽子的解决方案。 答案可能就在你的肠胃中 ，更确切地说，是指居住生活在那儿的万亿细菌。 基于这些结果，研究人员认为，“通用的饮食，或通用的饮食准则，不可能对每个人适用，因为人是不一样的，”Segal说。 “一般准则会有局限性，它们实际上可能对一些人有害。” v=Ryc5M3Ciytg 对本文讨论感兴趣的朋友可以参考更多的相关链接： Cell 论文: http://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(15)01481-
936170发布于 2018-05-22 - 来自专栏Java毕业设计项目实战
基于SpringBoot+Vue的饮食营养管理信息系统设计与实现
3. 确保系统集成，系统测试验证各个模块和子系统在集成后的整体表现。即使各个模块在单元测试和集成测试中表现正常，系统测试仍然需要确保这些模块在整个系统环境中的协同工作没有问题。 /通过// shangjia.setShangjiaTypes();// }else if(shangjia.getShangjiaYesnoTypes() == 3) UNIQUE KEY `yonghuming` (`yonghuming`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1616222324596 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COMMENT '回复内容', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1616222424131 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 联系我们大家点赞、收藏、关注、评论 啦查看文章下方名片联系我即可~精彩专栏推荐订阅
53910编辑于 2025-01-22 - 来自专栏FE32 Code
Vue3 后台管理系统模板推荐
之前写了一篇关于 Vue2 的后台管理系统模板的推荐，详情请见 Vue后台管理系统模板推荐。 个人较推荐 vue-vben-admin、vue-pure-admin、naive-ui-admin、vue3-composition-admin、vue-next-admin。 本地开发推荐使用 Chrome 80+ 浏览器（不要用360、QQ等国内厂商浏览器，懂得都懂），支持现代浏览器，不支持 IE。 antd-admin (2k) vue3-antd-admin（github上的标星数为2k）基于vue-cli5.x/vite2.x + vue3.x + ant-design-vue3.x + typescript / Vite 3 Vue 3 / Vite 3 UI 组件库 Element Plus Element Plus 页面布局 3 套 20 套 主题风格 明亮 1 款 / 暗黑 1 款 明亮 6 款 /
9.6K34编辑于 2022-10-27 - 来自专栏架构师之路
3分钟了解“关联规则”推荐
可以看到，商品A有3次购买，这3次中有2次购买了B，A->B的置信度是2/3。 如上图： B->C的置信度是1，买商品B时，100%会买C， C->B的置信度是3/5，买商品C时，只有3/5买了B。 来看看关联规则A->B，与直接推荐B，效果有没有提升： 有3个订单购买A，这3个订单中有2个订单购买了B，所以A->B的置信度是2/3，即买了A有2/3的概率会买B 直接推荐B的话，5个订单中有3个购买了 B，所以B的支持度是3/5，即有3/5的概率会直接买B 会发现，关联规则推荐的效果更好。 来看看关联规则A->D，与直接推荐D，效果有没有提升： 有3个订单购买A，这3个订单中有1个订单购买了D，所以A->D的置信度是1/3，即买了A有1/3的概率会买D 直接推荐D的话，5个订单中有2个购买了
75070发布于 2018-04-19 - 来自专栏Python深度学习
使用Python实现深度学习模型：智能饮食建议与营养分析
随着人们对健康生活方式的关注日益增加，智能饮食建议与营养分析成为了一个热门话题。通过深度学习技术，我们可以分析个人的饮食习惯，提供个性化的饮食建议，从而帮助人们更好地管理健康。 在饮食建议与营养分析中，深度学习可以用于以下几个方面：饮食记录分析：通过分析用户的饮食记录，评估其营养摄入情况。个性化饮食建议：根据用户的健康状况和饮食偏好，提供个性化的饮食建议。 营养缺乏预警：通过分析用户的饮食数据，预测可能的营养缺乏情况，并提供预警。 使用Python实现深度学习模型我们将使用Python的深度学习库Keras和TensorFlow来实现一个简单的深度学习模型，用于饮食记录分析和个性化饮食建议。 结论深度学习在智能饮食建议与营养分析中具有广泛的应用前景。通过使用Python和深度学习库，我们可以构建高效的模型，分析个人的饮食习惯，提供个性化的饮食建议，从而帮助人们更好地管理健康。
50210编辑于 2024-09-14 - 来自专栏C/C++基础
推荐 3 款 Golang 语义化版本库
文章目录 1.什么是语义化版本 2.0.0 2.Golang 语义化版本库比较 3.小结 参考文献 1.什么是语义化版本 2.0.0 语义化版本 2.0.0（Semantic Versioning 2.0.0 3.小结 使用语义化版本的好处在于可以方便地对软件版本进行管理和控制，确保各个版本之间的兼容性和稳定性，从而提高软件的质量和可靠性。
77620编辑于 2023-02-23 - 来自专栏搜云库技术团队
MyBatis 3种批量插入的比较，我推荐第3个！
数据库使用的是SQLServer，JDK版本1.8，运行在SpringBoot环境下 对比3种可用的方式 反复执行单条插入语句 xml拼接sql 批处理执行 先说结论：少量插入请使用反复插入单条数据，方便
48610编辑于 2021-12-22 - 来自专栏全栈程序员必看
unity3d简单游戏教程_3D推荐
前言 经过前面《Unity3D入门教程》系列讲解，再加上我们自己的探索，相信大家已经掌握了Unity3D的相关知识和基本方法。本文将使用前面学到的知识，开发一款简单的五子棋程序。 GameObject LeftBottom; public GameObject RightBottom; //主摄像机 public Camera cam; //锚点在屏幕上的映射位置 Vector3 LTPos; Vector3 RTPos; Vector3 LBPos; Vector3 RBPos; Vector3 PointPos;//当前点选的位置 float gridWidth isPlaying = true; chessTurn = turn.black; winner = 0; } } //计算平面距离函数 float Dis(Vector3 (chessState[i, j] == 1 && chessState[i + 1, j] == 1 && chessState[i + 2, j] == 1 && chessState[i + 3,
55920编辑于 2022-09-22 - 来自专栏JavaEdge
窥探推荐系统1 信息发现2 推荐系统3 分类4 深入推荐机制5 应用6 总结
本文将深入介绍推荐系统的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐系统。 2 推荐系统 推荐系统利用特殊的信息过滤技术，将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户。 ? 3 分类 可以根据很多指标 3.1 是否为不同用户推荐不同数据 大众推荐系统 对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品 其实在现在的推荐系统中，很少有只使用了一个推荐策略的推荐系统，一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果 例如 Amazon 的推荐，它将基于用户本身历史购买数据的推荐，和基于用户当前浏览的物品的推荐 4.2 基于内容的推荐 基于内容的推荐是在推荐系统出现之初应用最为广泛的推荐机制，它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品 ?
74330发布于 2018-12-28 - 来自专栏大数据文摘
新西兰国立卫生改革总署：大数据解决方案之饮食肥胖篇
前言： 本文综述了新西兰国立卫生改革总署利用大数据手段收集整理分析数据，并用来指导国民健康饮食的一些尝试和收获 饮食过量，肥胖及营养不良的大数据解决方案： ? 新西兰国民的肥胖及营养不良状况 ?
747140发布于 2018-05-21
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