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智利水果的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦周廷光寫的 植物檢疫實務 可以從中找到所需的評價。

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國立臺灣海洋大學 食品科學系 林詠凱、吳彰哲所指導 張洋誠的 不同乾燥方式、酶嫩化方法與柑橘幼果萃取物添加比例對即食雞胗片特性之影響 (2021),提出智利水果關鍵因素是什麼,來自於低鈉、抗氧化、植化素、柑橘幼果、即食。

而第二篇論文朝陽科技大學 資訊管理系 李朱慧所指導 周治辰的 使用卷積神經網路分類蘋果甜度等級之研究 (2020),提出因為有 卷積神經網路、蘋果甜度辨識、資料集產生、非侵入式檢測、AlexNet、InceptionV3、ResNet50、MobilenetV2的重點而找出了 智利水果的解答。

最後網站智利冷凍水果出口情形 - 經貿透視則補充:依據智利外交部國際經濟關係次部網站新聞,智利2020年冷凍水果出口量17.1萬噸,出口金額達4.35億美元,主要以漿果為主,佔總金額之79%,包括藍莓29%、 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了智利水果,大家也想知道這些:

植物檢疫實務

為了解決智利水果的問題,作者周廷光 這樣論述:

  「植物檢疫實務」一書,為筆者於從事檢疫工作期間,所經歷、接觸曾發生的案件加以記載,兼具理論與實務經驗,詳細介紹有關植物檢疫之由來、意義、目的、重要性、歷史、業務與對象、措施及其執行機構、檢疫員之職責與資格、工作對象與關係、檢疫程予、歷年植物檢疫事件記實及始末、檢疫的漏網案例、健康種苗制度、各國馬鈴薯檢疫制度、植物檢度綜合討論與展望等。 序………………………………………………………………………………Ⅰ 自序……………………………………………………………………………Ⅱ 壹、 植物檢疫總論……………………………………………………………………1 一、檢疫(Quarantine)的源由……………

……………………………………1 二、何為植物檢疫(Plant quarantine)?.................................................................1 三、植物檢疫的目的……………………………………………………………2 四、植物檢疫的重要……………………………………………………………3 五、植物檢疫的歷史……………………………………………………………7 六、植物檢疫法律、規定的變遷………………………………………………10 七、植物檢疫業務與對象……………………………………………………14 八、植物檢疫措施……………………………

………………………………15 貳、 檢疫工作人員之職責與資格…………………………………………………17 一、檢疫工作人員之職責……………………………………………………17 二、檢疫工作人員之資格……………………………………………………18 三、檢疫工作對象與關係……………………………………………………19 參、 植物檢疫執行…………………………………………………………………23 一、檢疫程序…………………………………………………………………23 二、隔離栽培檢疫……………………………………………………………33 三、貨櫃檢疫…………………………………………………………………35 四、學術研究用

檢疫…………………………………………………………37 肆、 歷年植物檢疫事件記實及始末………………………………………………39 ※ 菊花白?病于陽明山、埔里發生…………………………………………40 ※ 福壽螺問題始末……………………………………………………………41 ※ 日本梨接穗進口案…………………………………………………………43 ※ 木瓜輪點病弱病毒以學術研究用進口……………………………………44 ※ 美國加工用馬鈴薯進口試驗………………………………………………46 ※ 松材線蟲案,納入有條件輸入規定………………………………………47 ※ 香蕉苗以芭蕉苗、芋頭混合出口…………………………

………………48 ※ 仙人掌球自日本進口案……………………………………………………48 ※ 梅花經貨櫃空運走私………………………………………………………49 ※ 帶土盆栽的外銷檢疫問題…………………………………………………49 ※ 外銷F1種子田間檢疫配合………………………………………………50 ※ 廢五金夾雜泥土套匯進口…………………………………………………51 ※ 日本修訂我柑桔、荔枝、木瓜、檬果鮮果輸日檢疫處理規定…………51 ※ 非洲菊斑潛蠅發生,採行檢疫措施………………………………………52 ※ 人造花進口…………………………………………………………………53 ※ 智利水果經美國作偽

進口…………………………………………………53 ※ 帶土帶根百慕達草自美國進口……………………………………………54 ※ 大陸帶土紅豆杉樹頭進口…………………………………………………55 ※ 基隆分局動、植物檢疫燻蒸消毒場正式啟用……………………………55 ※ 偽造植物檢疫證明書自韓國進口生薑……………………………………56 ※ 協助衛生署檢疫總所基隆分所燻蒸處理自印度進口可能污染鼠疫之產品……………………………………………………………………………56 伍、 植物檢疫的漏網案例…………………………………………………………57 一、故鄉的一把泥土…………………………………………………………57

二、唐梅連根帶土專機空運進口……………………………………………58 三、牡丹花及鬱金香事件……………………………………………………59 四、香菇藉木材進口事件……………………………………………………60 五、靈芝銷日檢疫問題………………………………………………………60 六、火鶴花事件………………………………………………………………61 七、Peat和Peat moss的檢疫問題……………………………………………62 陸、 馬鈴薯健康種苗制度…………………………………………………………63 一、馬鈴薯種苗之繁殖與健康檢查…………………………………………63 二、馬鈴薯生闡國的採種體系……………

…………………………………64 柒、 各國馬鈴薯檢疫制度、產地檢疫及引種……………………………………73 一、日本馬鈴薯之檢疫制度…………………………………………………73 二、美國太平洋岸西北地區食用馬鈴薯產地檢疫…………………………86 三、美國阿拉斯加州執行種用馬鈴薯種薯檢疫……………………………91 四、加拿大種用及食用馬鈴薯檢疫…………………………………………94 五、中華民國園藝及特用作物引種團之國外蒐集…………………………97 捌、 植物檢疫綜合討論與展望……………………………………………………101 一、基礎有關科學之總合應用………………………………………………101 二、疾病

蟲害侵入國內千奇百怪……………………………………………102 三、檢疫宣導方面的努力……………………………………………………103 四、檢疫人員的使命…………………………………………………………105 五、檢疫所面臨的新挑戰……………………………………………………106 參考資料……………………………………………………………………………108

智利水果進入發燒排行的影片

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不同乾燥方式、酶嫩化方法與柑橘幼果萃取物添加比例對即食雞胗片特性之影響

為了解決智利水果的問題,作者張洋誠 這樣論述:

本研究探討雞胗高值化之加工利用。台灣目前多將雞胗用來做滷味或涼拌小菜等調理食品,如日本是將雞胗用來做串燒、韓國則是用來做油炸的下酒菜;目前由於保存不易與風味等因素侷限了雞胗作為即食性食品的用途。雞胗含有豐富且人體容易消化吸收的營養價值。若能充分利用家禽屠宰副產物除能避免污染環境,增加食品的多樣性及農民收益。柑橘幼果為柑橘類水果疏果時廢棄的農業副產物,而柑橘幼果萃取富含植化素及抗氧化物經研究指出具有調整人體代謝症候群及延緩老化等功效之機能性成分。湖鹽比一般精鹽減少了30%以上鈉含量,並含有鉀、鈣、鎂等礦物質,成分天然單純可減少鈉攝取量。如何改善雞胗的質地是令人關注的問題,這是產品接受時最重要的

官能參數。利用木瓜蛋白酶以獲得所需的肉質嫩度,並利用熱風乾燥與真空微波乾燥產生不同質地的雞胗片。利用二水準三變因設計,運用專家軟體進行反應曲面法找到兼具成本效益且理想的即食雞胗加工條件參數。添加木瓜酶1000KU/kg於雞胗的組別硬度呈現明顯下降,且在SEM呈現明顯的多孔狀,利用真空微波乾燥機相較於熱風乾燥的組別硬度顯著較低,添加3%柑橘幼果的組別有顯著較低的總生菌數與顯著較慢的油脂氧化速率,將柑橘幼果萃取物添加於不同乾燥法之雞胗片(p

使用卷積神經網路分類蘋果甜度等級之研究

為了解決智利水果的問題,作者周治辰 這樣論述:

卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)在電腦視覺的領域上擁有相當強大的功能,利用CNN對水果進行圖像辨識的應用有很多,但很少有研究使用CNN對水果甜度進行辨識,因此本研究欲訓練不同的CNN架構模型實現非侵入式檢測蘋果甜度並自動分級甜、一般或不甜三種不同的類別。為產生同時擁有蘋果外觀照片與蘋果甜度的資料集,本研究設計了嚴謹的蘋果外觀照片拍攝與蘋果甜度採集流程,在本研究中總共採集了130顆蘋果的資料,其中包含55顆紐西蘭富士蘋果、55顆智利富士蘋果與20顆美國Envy富士蘋果,產生了總數擁有130筆甜度資料與1506張蘋果外觀圖片的資料集,根據蘋果甜度

資料分布情形資料集劃分出甜、一般或不甜三種類別資料,並且平均分配等量內容的訓練與驗證資料集。在CNN架構模型上選用了AlexNet、InceptionV3、ResNet50與MobilenetV2,並且針對AlexNet使用5種不同參數設定進行訓練,InceptionV3、ResNet50與MobilenetV2則是使用2種不同的參數設定。AlexNet在的第4模式取得了本研究的最佳成果,訓練與驗證準確率分別為99.86%與81.00%。