水果種類的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

東京咖啡喫茶店の美好甜點：和喜歡的咖啡與茶共度舒適愜意的時光

為了解決水果種類的問題，作者毛宣惠 這樣論述：

　　「from afar」X「茶室 小雨」X「喫茶半月」 　　甜點塔、泡芙、蛋糕、布丁，與我的店完全相同的食譜。 　　洗鍊而成熟，請充分感受咖啡店氛圍。   　　在咖啡館品飲咖啡的濃郁醇香時，也想要搭配與之相配的點心， 　　在喫茶店享受茶飲的清雅芳香時，也不妨尋找與之相合的蛋糕， 　　讓飲品和甜點帶你放鬆身心，感受幸福。 　 　　本書忠實呈現作者經營店舖中甜點的味道， 　　並欣賞能讓人悠遊其中的美麗店景。 　　介紹的食譜都是經典菜單，且以動作圖詳細解說製作方法， 　　甜點塔、奶凍、布丁、蛋糕、泡芙、蛋糕卷等， 　　可以在家中品嚐到人氣咖啡館的絕品甜點， 　　讓你和喜歡的咖啡與茶共度舒適愜意

的時光。   本書特色   　　1.從甜點的材料、前置準備、作法、Memo，每個細節都清楚詳述。 　　2.部分食譜附有步驟圖，幫助掌握操作手法。 　　3.各作法的紅字Memo，仔細說明原理並提醒應注意的重點事項。

水果種類進入發燒排行的影片

微波真空乾燥應用於芭樂乾之品質與保存期限評估

為了解決水果種類的問題，作者郭欣苡 這樣論述：

泰國芭樂 (Psidium guajava Linn.) 富含維生素C與其他營養成分，是台灣常見的水果種類之一。但其含水量高不易儲存，經乾燥加工後降低其水活性製成芭樂果乾可有效延長保存期限。近年來消費者更注重加工食品的營養性及添加物的使用對人體健康影響，因此潔淨標示的食品觀念快速興起。本研究擬定開發含有潔淨標示(Clean Label)概念的芭樂乾。厚度0.6公分新鮮芭樂，未經處理、浸泡1% 鹽水與浸泡5% 糖水，共三組不同預處理組的芭樂再分別以傳統熱風乾燥(Hot Air Drying)或微波真空乾燥(Microwave Vacuum Drying)成厚度0.2~0.3公分的芭樂乾，研究其

各組芭樂乾的品質與食用安全性。微波真空乾燥的芭樂乾的品質:硬度為34.04 N、色相分析L值為82.16 ± 4.16、a值為 -9.19 ± 0.55、b值為56.05 ± 1.51，與新鮮泰國芭樂果肉相較之總色差為18.55，此乾燥法中浸漬1% 鹽水預處理之芭樂乾組總色差為5.05，是全部芭樂乾中差距最小的組別。芭樂乾儲存試驗期間則是檢測已經傳統熱風乾燥或微波真空乾燥芭樂乾儲存於25℃、35℃環境中，於42天儲存期間中檢測其品質與微生物。芭樂乾於儲存試驗期間其品質部分隨著儲放時間越長芭樂乾之L值下降、a值上升、b值無明顯改變、總色差越大、硬度逐漸增加；其食用安全性之部分檢測芭樂乾中總生菌數

、大腸桿菌、大腸桿菌群、酵母菌與黴菌之菌量檢測結果皆為少量無法計數及無菌落TFTC (Too Few To Count)。本研究芭樂乾於儲存期間的水活性為0.43-0.45，皆不易有微生物生長，食用的安全性高，差別在於芭樂乾的品質、所需乾燥成本和時間不同。微波真空乾燥大幅降低乾燥所需時間，僅需3小時即可完成口感佳、色澤與新鮮芭樂相似的芭樂乾，期望本實驗結果可供欲生產潔淨標示概念乾燥食品之業者做為參考的依據。

毓馨文集

為了解決水果種類的問題，作者楊俊毓 這樣論述：

　　楊俊毓，現任高雄醫學大學校長，繼《俊逸文集》後，持續以最擅長的藉古論今，信手拈來對各時事的觀察見解，投書報章論壇，廣獲回響，本書即收入其於2018至2021年期間發表之54篇短評。 　　《毓馨文集》與《俊逸文集》並列，可見作者名「俊毓」。「毓」字義似「育」，有生育、養育及培育之意；「馨」，意味香氣可傳播極遠，也有「馨香遠播」的意思。「毓馨」是期許所有在杏壇奉獻者的芬芳事跡能流傳久遠，更期待本文集的書香可以長遠留傳。 　　作者巧妙運用古文今讀概念，以文人之眼詮釋對國家事務的認知與社會事件的觀察，同時藉其博學廣聞、深入淺出的分享，我們得以重新認識生活中習以為常的「借喻」

之典故。每篇背後，都承載其對時局的期許，讀來如涓涓暖流，細緻卻直擊人心。 　　[封面故事：花之馨] 　　這張粉彩瓶花圖本是畫我家桌上的瓶花，這種白花是我比較喜歡的花，因為看上去好像可以感受到花的馨香。俊毓的書名定為《毓馨文集》，因此我便選了這張我喜歡的粉彩圖作為他第二本書的封面圖，但願可以近悅遠來、文章馨香遠播。 　　[封底故事：雲深不知處] 　　因為自己可以畫畫的時間非常地壓縮，在有限的時間內要畫不同的題材，我想唯有跟隨我們的心，譲它帶著我們去翺翔，才可以畫出無盡的可能。這張圖是我利用畫剩的油彩，以快速而寫意的手筆完成，沒想到畫完後自己還蠻喜歡這份仙境的飄逸感。本是廢物利用的無心之作，卻

意外成為本書封底圖。──邱慧芬於高雄醫學大學醫學院藥理學科 名人推薦 　　中央研究院院士、前副總統　陳建仁   　　財團法人私立高雄醫學大學董事長　陳建志    專文推薦

特徵選取係數於類神經網路 限制學習條件之研究

為了解決水果種類的問題，作者李侑儒 這樣論述：

一般而言，對神經網路（Neural Network, NN）的研究是一種可以處理大量並行計算、容錯、分類和數據優化的計算系統。神經網絡的監督學習最初來自於一些參數，例如自我修正學習、輸入學習數據集、循環學習。整體來說，神經網路原理是透過操作不斷調整神經網絡連接的突觸權重，以實現計算機自學習系統。通過採用Matlab設計工具開發和改進研究中提出的神經網絡系統，以尋求神經網絡限制的解決方案。有望解決高維數據、數據過度擬合、特徵選擇等問題。因此，本研究使用 Fruits-360 的數據集，利用水果的多樣性、顏色的相同性和形狀的差異來檢驗神經網絡系統的準確性和損失率。據此，本文提出的相關係數（Cor

relation Coefficient , CC）分配方案中實現的AlexNet、GooleNet和Resnet101共有120種不同的水果種類樣本，共計20860個所組成的數據集。結果用於驗證通過減少嚴格的特徵選擇可以提高準確率。最後，對 3 個神經網絡框架進行訓練準確率之結果，發現 GoogleNet 模型擁有顯著表現的模型，與兩個神經網路框架相比。另外，本實驗的結果證實，所提出的相關係數分配方案絕對值得用於神經網路訓練模型的設計。