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World File Search System食谱
食谱净零语句，进度和政策2024
●Alectro的计划使我们的团队成为有效的气候冠军。●我们的生产团队具有合格的资格，可确保我们所有制作的可持续性，从减少浪费和避免一次性产品到最大程度地提高物流效率并与当地供应商合作。●我们已经开发了一种绿色生产解决方案，使我们能够为客户提供全净零生产服务，并支持我们到2030年净零的使命。
中国免疫草药鸡肉汤食谱讲义
○味o和豆腐用于治疗胃的不和谐，食欲不振，腹泻和腹部不适。●大蒜：刺激性，甜美，温暖和受益的脾脏，胃和肺部。促进消化（尤其是肉类），并有助于治疗肺部感染引起的咳嗽。●胡萝卜：甜和中性。使脾脏，肝脏和肺部受益。用于消化不良，视力和发烧。●南瓜：甜和冷却，有益于脾脏，胃，肺，用于咳嗽和促进排尿。●芹菜：辛辣和甜美，自然冷却。使肝脏，胃和膀胱受益。用于发烧，躁动和食欲不振。●绿色：略带涩，凉爽和受益的脾脏和肝脏。●绿色洋葱：辛辣和温暖。使胃和肺部受益。用于分散寒冷，缓解拥塞和放松的肌肉张力。草药成分
光学：阅读策略食谱
在温暖的春天（当）时，莎莉·简（Who）正走到她的英语课上（当时），当她看到约翰尼（谁）站在水上喷泉旁时。约翰尼是七年级班上最大的男孩，他一直称她为“雀斑”（什么）。莎莉（Sally）发誓，如果约翰尼（Johnny）再一次称她为“雀斑”，她会向他展示她70磅的假小子框架可以做什么（为什么）。当她走近约翰尼时，莎莉·简闭上了眼睛，期待着低语的名字。Johnny没想到他说“ Freck”，她会跳下他的背。 到他到达第二个音节时，“ - les”，她的眼睛围着一只手，另一只手抓住了他那长长的棕色头发。 他错开了，将她猛撞在储物柜上，试图拉起辫子使她从背部脱身。 坎贝尔女士跑到教室门的那一刻，萨利从约翰尼的背上跳下来，跑到校长的办公室，甚至可以叫她到办公室。 她已经知道自己的惩罚将在桌子上擦洗口香糖（如何）；然而，约翰尼还不知道他的 - 在摘下牙龈莎莉·简（Gum Sally Jane）的棉布之前，它将在她抓住头发之前藏在她的手中。 现在，每当他称她为“雀斑”时，她只是笑了笑，称他为“鲍迪”。Johnny没想到他说“ Freck”，她会跳下他的背。到他到达第二个音节时，“ - les”，她的眼睛围着一只手，另一只手抓住了他那长长的棕色头发。他错开了，将她猛撞在储物柜上，试图拉起辫子使她从背部脱身。坎贝尔女士跑到教室门的那一刻，萨利从约翰尼的背上跳下来，跑到校长的办公室，甚至可以叫她到办公室。她已经知道自己的惩罚将在桌子上擦洗口香糖（如何）；然而，约翰尼还不知道他的 - 在摘下牙龈莎莉·简（Gum Sally Jane）的棉布之前，它将在她抓住头发之前藏在她的手中。现在，每当他称她为“雀斑”时，她只是笑了笑，称他为“鲍迪”。
食谱 4 健康 - 食品业务支持包 2025
在外就餐往往含有大量的糖、脂肪和盐，而且份量往往更大。外出就餐消费的增加被认为是导致肥胖和超重水平上升的一个重要因素。然而，外出就餐店是当地经济和社区的重要组成部分，可以在改善国家饮食方面发挥作用。
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
人工智能在食谱开发中的应用：
人工智能 (AI) 正在通过创建新食谱、改进现有食谱以及根据个人口味提供个性化推荐来迅速重塑食谱开发。人工智能的主要优势在于它能够快速生成和评估大量食谱变体，从而实现更高效的实验并发现新颖的风味组合。此外，人工智能的数据分析能力使其能够识别成分组合和烹饪时间的模式，以改进食谱。人工智能的影响力延伸到个性化食谱推荐，其中算法分析烹饪偏好、饮食限制和烹饪技巧以提供量身定制的食谱，促进烹饪探索。然而，挑战在于确保人工智能生成的食谱的实用性和创造性。总之，人工智能在食谱开发中的整合有可能彻底改变烹饪和饮食习惯，随着技术的进步，我们可以期待该领域取得更多令人兴奋的进步。
NEB Pocket Guide 手工艺食谱
在当地合作的所有阶段，都深入了解不同演员群体的动机，考虑和需求。访谈是由LOC与代表民间社会和市政当局的文化和创意部门，业主/房主，沙箱城市和组织进行的。ntnu和Elia通过黑客马拉松和工作店与来自不同领域的不同领域的学生建立了活动，并自我评估了其在当地合作政府中的学术角色。与我们的合作伙伴一起，我们探索了需求，角色和责任，以及每个演员可以积极做出的贡献。在城市转型的每个阶段，我们在合作的那个阶段确定了每个参与者的最重要决定和行动。结果得到了对受访者提供的其他材料的有针对性的桌面研究的补充，以确认和丰富初步发现。此外，我们还侦察了实现过渡的验证工具和方法。作为下一步，其他关键参与者，例如能源网络经理，移动性和废物运营商将进行研究。总的来说，这些活动为不同演员的旅程提供了见解。此外，与Craft's Sandbox Cities Prague，Bologna和Amsterdam一起，在测试床中，很快将在测试床中进一步验证参与者在相互促进中的特定需求。这些经过验证的结果将在即将到来的第3卷中捕获。
