目前,美国没有商业生产或进口的转基因生物其中包括所有的商业品种,包括干豆(叶状豆类),例如海军,平托,北北部,大北部,肾脏的商用干豆市场类别,包括深红色,红色和白色肾脏,蔓越莓,黑色,黑色,粉红色,小型杂物和杂项类别和花园豆在内,包括快照,蓝湖,蜡,极和半跑者的豆荚类型,所有这些都可以分类为不是遗传改性的生物(GMO)或遗传改性起源的衍生物。
•源自美国的国内食品。鼓励购买当地的密歇根州种植食品。•完整,切割,新鲜,冷冻,罐头或干燥的食物。•示例:切成薄片的胡椒,切碎的胡萝卜硬币,南瓜泥,切成丁的西红柿,新鲜苹果,冷冻桃子,玉米罐头,干樱桃。•乳制品,例如牛奶,货架稳定的牛奶,奶酪和酸奶。调味的牛奶和酸奶是可以接受的,大豆和奶油奶酪也可以接受。•苹果,蓝莓,樱桃,葡萄,桃子,梨,覆盆子,新鲜,冷冻或罐装状态以及100%果汁等水果。这包括未饮用的苹果酱。•新鲜,冷冻或罐装状态和100%果汁中的西兰花,胡萝卜,豌豆,生菜等蔬菜。•谷物,例如面食,大米,玉米,燕麦或全麦面粉。•全部,碎片或地面的动物产品,例如鸡胸肉,火鸡/火腿熟食肉,火鸡/牛肉,鸡蛋,硬煮鸡蛋和罐装海鲜。•豆类,例如鹰嘴豆罐头,肾脏豆,黑豆和小扁豆。
risshun(每年2月4日左右)被认为是年开始的,根据月球日历,在一年中的最后一天落在SetSubun上,人们举行了豆子 - 举办仪式来驱使邪恶的精神并带来好运。豆被认为具有摧毁恶魔的力量,被称为“ mame”(意思是“魔鬼的废墟”)。据说人们通过吃“ Fukumame”,即烘烤以驱逐邪恶的精神来为身体健康和好运而祈祷。人们吃的豆数量与一年的数量相同,而且它很幸运。“田间的肉”关于大豆大豆被称为“田间的肉”,因为它们含有与肉类相当的大量高质量蛋白质。此外,大约95%的蛋白质被人体吸收并使用。此外,大豆是饮食纤维和钙的极好来源。我们周围有许多大豆产品,因此Let将它们积极地纳入我们的日常饮食中。将它们积极地纳入我们的日常饮食中。
最少处理的全谷物(例如糙米,小麦,拼写,大麦,小米,黑麦,玉米,荞麦)豆类(例如鹰嘴豆,扁豆,大豆,黑色,黑色,肾脏,肾脏,pinto,pinto,pinto,pinto,navy,cannellini,cannellini,adzuki,adzuki,adzuki,fava beans andernd nuts nuts nuts nuts nuts nuts nuts nuts,榛子,山核桃,澳洲坚果,巴西和松子);种子(例如亚麻籽,芝麻,向日葵,南瓜和奇亚种子);低血糖水果(例如草莓,覆盆子,黑莓,蓝莓,樱桃,猕猴桃,羽木,李子,桃子,苹果,苹果,葡萄柚,橙子);不饱和脂肪(例如,维尔金橄榄油,鳄梨)。
方法 1. 对于腌制猪肉,将配料混合在玻璃或陶瓷碗中,放入冰箱腌制(半天或最多 1 天)。 2. 用大火加热炒锅并加油,然后加入大蒜翻炒至浅金黄色(2-3 秒),然后加入腌制猪肉,搅拌以打碎猪肉并防止其粘在炒锅上 3. 猪肉煮熟且汁水蒸发后(4-5 分钟),加入蛇豆翻炒至软,如果开始烧焦,则将火调至中火。 4. 加入泰国罗勒,用酱油、一两滴芝麻油和盐调味,继续翻炒,直到豆子变软但仍保持其形状 注意 - 为了获得更正宗的味道,尝试添加几滴液体烟雾。
引言咖啡因是一种天然存在的精神活性物质,属于甲基黄嘌呤的化合物。它是在各种基于植物的来源中发现的,例如咖啡豆,茶叶,可可豆和可乐坚果。通过阻断腺苷受体,它充当中枢神经系统刺激剂,导致神经元活性增加并释放了多巴胺和去甲肾上腺素等神经递质。它因其对机敏,集中度和情绪的刺激影响而被广泛消耗。特定来源中的咖啡因量可能会差异很大,这取决于诸如植物类型,培养条件,加工方法和制备技术等因素。研究表明,咖啡因的摄入量可能具有正生理和心理影响,最佳剂量在个体和环境之间有所不同(Smith,2018; Temple等,2017)。
背景。软件系统的日益增长的复杂性在自动化各种开发任务方面已经提高了互动,将文本描述转换为结构化代码为这样一个领域。大型语言模型(LLMS)在自动化此过程方面表现出了巨大的希望,但是它们在生成基于XML的Java Spring Bean配置中的使用仍在探索中。本研究研究了如何利用LLM来增强代码生成。问题语句。LLM在软件开发中的越来越多的使用高光在测试配置代码生成中自动化的需求。尽管AI中有广告,但将文本测试案例描述转换为基于XML的Java Spring Beans配置仍然是一个挑战。该研究解决的问题是缺乏对如何有效利用LLM的理解来自动化此转换,从而确保具有适当的语法和命名会议的准确,结构化的代码。目标。该项目旨在探讨如何使用LLMS将文本测试案例描述有效地转换为测试配置代码。它涉及对生成优化代码并确定最合适的LLM所需的深度和参数化。项目构建并评估了经过训练的LLM实例,该实例将测试案例描述转换为测试配置代码,特别是基于XML的Java Spring Bean配置,证明了这种方法在自动化测试配置代码代码中的实际有效性。方法。结果。结论。这项研究使用实验和系统文献综述(SLR)来评估在测试描述中具有不同详细信息级别的数据集上选定的LLM。它探讨了不同的培训策略以优化模型性能,尤其是在处理不同的输入序列长度时。调查结果表明,Mistral-7b是通过SLR选择的模型中表现最好的模型。Phi-3-3.8b在选定的培训策略下,与Codellama-7B相比,PHI-3-3.8B显示出更好的代码生成能力。结果还表明,测试案例描述中的细节水平显着提高了基于XML的Java Spring Bean配置的准确性和质量。该研究得出的结论是,LLM,尤其是Mistral-7b,具有从文本描述中自动化基于XML的Java Spring Bean配置自动化的潜力。但是,需要进一步的研究来探索最佳模型,培训策略和参数以提高性能和效率。