食物設計的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

低碳減醣家常料理：90道超美味循環菜單，早午晚這樣吃，30天無壓減重5公斤!

為了解決食物設計的問題，作者金志玹 這樣論述：

低碳減醣是一種日常！美味是一種必須！ 韓國減醣料理先驅告訴你： 每天三餐輕鬆吃，30天激瘦5公斤！ 張晴琳 / Yolanda Chang 圈媽烹飪筆記、娜塔腹女生活 / YouTuber、 Facebook版主/ Vivian減醣好生活──強力推薦 一邊享受美食、一邊緊實體態，從此不必再吃「無味水煮」的減肥餐， 不知不覺遠離精緻碳水化合物和砂糖的誘惑，吃出令人稱羨的精瘦美身形！   　　◎精心設計90道食譜，滿足「愛吃米飯」或「麵食上癮」又有減重需求的人！ 　　現代人的飲食都以米飯為主食，用麵粉製成的麵條、麵包、各種炸物料理、添加許多乳糖和糖分的乳製品、含有碳水化合物和添加物的醬料等。讓

人不知不覺碳水化合物上癮，體重也無限飆升！但要就此和澱粉道別難度非常高，因此針對碳水化合物上癮的人，精心設計早午晚共90道低碳減醣不減美味的家常料理：   　　想吃米飯時→可以增加食材或是雞蛋分量或用少量蒟蒻米取代製作成飯捲，一樣美味。 　　想吃麵食時→使用蒟蒻麵或豆腐麵來製作，或將櫛瓜、小黃瓜等刨絲之後替代麵條。 　　拋開大家對減重餐不好吃、填不飽肚子的偏見，享受美食同時也能悄悄降體重！   本書特色   　　★早、中、晚一日三餐低碳減醣食譜，30天90道菜不重複、保證吃不膩！ 　　早餐：提供能暖胃、對身體不會有負擔的熱湯或濃湯，以及清爽沙拉等搭配季節的食譜。 　　午餐：設計方便上班族的輕食

便當食譜。種類眾多，吃起來具有飽足感、不會感到飢餓。 　　晚餐：適合個人獨享或與家人共享的晚餐食譜，也精心設計可以舉辦派對的料理食譜。   　　★成功瘦身！按照書中菜單實踐一個月，不需斷食，保證減重五公斤以上！ 　　作者本身非常喜愛麵包與啤酒，在長時間攝取精緻碳水化合物後，覺得身體愈趨老態併發福，終於下定決心減重！一日三餐都履行低醣減重飲食法，成功減下15公斤，回復20多歲年輕時的窈窕體態。   　　★一盤搞定！每道食譜詳列熱量、醣、蛋白質及脂肪和纖維含量，營養滿足！ 　　本書建議每日醣質的攝取量限制在50克左右，且作者在設計食譜時，醣質：蛋白質：脂肪的攝取比例都控制在1：2：7～2：3：5之

間，並在每個菜單上都有清楚註明營養成分。只要跟著吃，可以同時減重並維持健康身體。   　　★菜色多元！從日韓、中西到泰式料理等多國料理，減醣依舊好吃不走味！ 　　為了滿足不同的口腹之欲，作者研發不同國家的低醣食譜，從韓式辣炒年糕、日式味噌到義大利麵、燉飯及濃湯等意想不到的口味及食譜，都能調整為低醣料理，風味依舊好吃，一日三餐都有變化絕不吃膩，是最佳的零負擔減醣家常烹飪書。   　　★精美擺盤！料理好吃又兼具賞心悅目，學著書中擺盤PO上網令人垂涎！ 　　兼具有美食家及食物設計造型背景的作者，不僅研發出好吃的減糖料理外，書中的菜色擺盤更令人垂涎三尺，可說是色香味俱全！你也可以學習擺盤，不僅增加料理

食作的樂趣及成就感，在品嘗每一道菜時，會更覺得好吃、無壓力！    好評推薦                   　　「豐富多變的低醣餐點讓瘦身減脂不再枯燥單調，口慾和身材都能兼顧。」──張晴琳 / Yolanda Chang 圈媽烹飪筆記   　　「一口氣瘦到體脂19%!」拜減醣所賜，身上出現奇蹟經歷的我變成減醣的狂熱支持者。學習簡易有效的減醣料理，我的經驗是對瘦身跟健康都有很多幫助。」──娜塔腹女生活 / YouTuber   　　「雖說薇薇安自低醣飲食中瘦身30公斤，但對美味從不退讓的我，很喜歡這本食譜《低碳減醣家常料理》。此書作者不僅分享一個月就能減去5公斤的瘦身心法，還有一日三餐的家

常減醣食譜，能將平凡食材烹調出讓人嚐一口，就會忍不住嘆氣的濃厚豐富韓國風味。」──邱玟心 / Vivian減醣好生活版主   　　讀者好評                     　　「在吃飽的同時，還能成為不發胖的身體，是很好的家庭烹飪書」——讀者I 　　「感謝作者以 1:2:7 - 2:3:5 的比例精心組織食譜，我想我會在短短一個月內減掉很多體重！」——讀者S

食物設計進入發燒排行的影片

應用魅力工學於法式甜點魅力要素之探討

為了解決食物設計的問題，作者許勝凱 這樣論述：

法式甜點如同建築一樣都須經過精緻的設計過程，具備「多種元素、層層堆疊」的特色，另外，使用高品質及新鮮的在地原料並以創新的方式來呈現甜點，也是讓這種歷經數百年歷史的飲食文化歷久彌新的理由。法式甜點是符合愉悅、視覺、味覺的美食。對消費者而言，選購法式甜點的行為的意義可能包含了美食體驗、文化體驗、人際分享等，適合的口感及風味等因素。本研究以法式甜點為研究對象，先以評價構造法尋找出消費者對法式甜點的情感評價與具體外觀項目，研究結果找出「層次口感」、「外型吸睛有趣」、「節慶喜氣感」以及「天然健康」四個感性評價以及十三個具體項目。接著再運用感性評價問卷調查與數量化I類方法探討情感評價與具體外觀項目之對應

關係。感性評價問卷調查內容包含二部分，第一部份先請消費者單就五十個甜點的外觀進行感性評分，第二部份請消費者針對者五十個甜點的外觀加上剖面圖說明來進行感性評分。根據數量化一類分析結果，消費者感知影響法式甜點魅力之具體外觀屬性包含顏色與配色之特性(如色調、明度、飽和度、色相等)，以及「整體層次（含裝飾）」、「主要風味」等較為重要，對甜點的感性評價有明顯之影響。本研究結果可為甜品相關行業提供以下兩個方面的參考：（1）如何確定消費者所需的情感訴求？ （2）如何分析甜品的具體特徵（如配色、口感層次、材質等），以達到顧客的各種情感訴求。

建築，之間的距離：2022台南建築三年展

為了解決食物設計的問題，作者社團法人台南市建築師公會 這樣論述：

　　“距”・“離” ＝  ”Di-Stance” 　　• Di：有away from , off , out of , not的意思。 因此(di-)更衍生具有through , between , across , by , of的意思   　　• Stance : 立場、位置、狀態、姿勢 　　Standing posture; a rationalized mental attitude   　　起初，神創造天地。……事就這樣成了。 神看著一切所造的都甚好。 　　創世紀1-1, 30b-31a   　　聖經創世紀第一章全體經文讀起來是相當「建築」的：裡頭有談到光、談到虛空、談到氣、談到

水，更談到如何使用這地上的材料來創造出屬於祂的自然系。然後，有萬物棲息於上、有人生活在其中，像極了「建築」。   　　然而，這一切在後來的各種文化、信仰、價值、思想的衍生與滋長之下，被造之物們與原先的狀態漸行漸遠而疏離，在各自的領域逕自長成自己傾向的模樣、更在追求生存的日常庸碌中，不經意地流失與他者的連結與交通。這樣的被動狀態成了彼此間的無形鴻溝，導致阻絕、誤會及斷裂的發生，而創造出所謂的「距離(Distances)」。 　　 　　這裡的「距離」並非單指兩者在分離狀態下的物理性間距。本展傾向將這個字解構成「Di」-「Stances」，於是便可以針對複數個體間的立場、位置、狀態及姿勢上的各種差異

做進一步的延伸閱讀與詮釋。若以「建築」做為主體來做「距・離」的辯證，那麼往內可以朝「室內」、「傢俱」、「器皿」、甚至是到「食物」的地步做聚焦；而往外則能從「單體建築」、「建築群落」、「街廓」、「城市」一路放大到「環境」的尺度做探討。這當中既有各種不同的尺度與規模，就勢必存在著其相應「距離」，更別說這一切都還對應到各種生活其中的人群與運作的社群單元……。在它們之間的離・合・聚・散便反應出這個真實世界的複雜與多元。   　　正視這些「距離」，是促進彼此了解、改善關係之進程中至關重要的第一步。而這項策展，便是作為拿來確認不同角色與其自身近傍間之『距離』的藝術行動——那是人們與建築及食物之間的情感距離

、可能是家與建築之間的心理距離、可能是建築遺跡坐落在這座城市裡長達400年的歷史距離、也可能是對於這座城市之未來願景與想像的距離……。目的是將「建築」作更廣義而開放的詮釋，了解建築原來與我們的生活如此靠近、也無與倫比地美麗。   　　誠如聖經所記載的：「神造萬物、各按其時成為美好」。那麼，試問我們又該如何重新看見、並意識到萬物彼此之間是可以無比美好的？該如何重新看待這個生活中充滿著複雜與矛盾、美麗與哀愁的世界，找到一起攜手共創美好的可能？身為建築人，我們將以「建築」作為關鍵的策略與行動，同心合意地支持彼此的存在，並堅定、勇敢地帶著確信來邁向有著幸福在等待著我們的未來。

應用機器學習模型於食物設計之色彩辨識預測消費者偏好實務研究

為了解決食物設計的問題，作者黃郁翔 這樣論述：

食物設計是自1997年開始自設計界萌芽的新興領域，米蘭工業設計學院(Scuola Politecnica di Design)在2015年正式推出食物設計碩士學位(Master in Food Design)。人類知覺體驗的相關探討涵蓋了視、嗅、聽、觸、味等知覺的體驗，長期以來一直受到各領域專家學者所關注，這當中又以視覺的色彩體驗引發最多的研究與探索。本研究使用網路爬蟲技術爬取Google Map上之台中美食圖片進行圖片色彩分析，並透過機器學習之K-means集群分析演算法來辨識每張圖片前三大比例之RGB色彩，透過RGB色彩來歸類劃分出10大HSV之色彩，並使用機器學習之邏輯斯迴歸(Logi

stic regression)、XGBoost、隨機森林(Random forest)、決策樹(Decision tree)、Lightgbm，來預測店家之Google Map上的評價為幾顆星，在測試資料集之準確分別為：邏輯迴歸：70.6%、決策樹：59.0%、隨機森林：69.6%、XGBoost：70.1%、LightGBM：70.1%，準確度最高之模型為邏輯迴歸，其準確度為70.6%，次高之模型為LightGBM與XGBoost，其準確度為70.1%。