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ninasam233说:
番石榴可溶性膳食纤维含量,100g里面详细数值,分别列出不可溶性膳食纤维和 可溶性膳食纤维数值
番石榴中不可溶性膳食纤维的含量为2.7g,可溶性膳食纤维的含量为3.7g。
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ninasam233说:
芹菜可溶性膳食纤维含量,100g里面详细数值,分别列出不可溶性膳食纤维和 可溶性膳食纤维数值
100g芹菜中,不可溶性膳食纤维含量为2.7g,可溶性膳食纤维含量为0.6g。
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ninasam233说:
卷心菜可溶性膳食纤维含量,100g里面详细数值,分别列出不可溶性膳食纤维和 可溶性膳食纤维数值
100g卷心菜中,不可溶性膳食纤维的数值为:3.3g;可溶性膳食纤维的数值为:1.6g。
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ninasam233说:
苋菜可溶性膳食纤维含量,100g里面详细数值,分别列出不可溶性膳食纤维和 可溶性膳食纤维数值
苋菜中可溶性膳食纤维含量为2.7 g/100g,不可溶性膳食纤维含量为1.8 g/100g。
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ninasam233说:
青豆,豌豆,黄豆,冬瓜,豆瓣菜,芥蓝菜,莴笋,玉米笋,紫薯,红薯叶,白菜,娃娃菜,杏鲍菇,花椰菜,黑木耳,花生可溶性膳食纤维含量,100g里面详细数值,分别列出不可溶性膳食纤维和 可溶性膳食纤维数值
青豆:不可溶性膳食纤维2.2 g,可溶性膳食纤维0.7 g
豌豆:不可溶性膳食纤维2.5 g,可溶性膳食纤维0.6 g
黄豆:不可溶性膳食纤维3.3 g,可溶性膳食纤维0.8 g
冬瓜:不可溶性膳食纤维1.8 g,可溶性膳食纤维0.1 g
豆瓣菜:不可溶性膳食纤维1.3 g,可溶性膳食纤维0.3 g
芥蓝菜:不可溶性膳食纤维2.8 g,可溶性膳食纤维0.2 g
莴笋:不可溶性膳食纤维3.3 g,可溶性膳食纤维0.2 g
玉米笋:不可溶性膳食纤维1.9 g,可溶性膳食纤维0.2 g
紫薯:不可溶性膳食纤维2.5 g,可溶性膳食纤维0.6 g
红薯叶:不可溶性膳食纤维3.8 g,可溶性膳食纤维0.3 g
白菜:不可溶性膳食纤维2.5 g,可溶性膳食纤维0.4 g
娃娃菜:不可溶性膳食纤维2.2 g,可溶性膳食纤维0.3 g
杏鲍菇:不可溶性膳食纤维2.4 g,可溶性膳食纤维0.3 g
花椰菜:不可溶性膳食纤维2.5 g,可溶性膳食纤维0.1 g
黑木耳:不可溶性膳食纤维6.1 g,可溶性膳食纤维0.3 g
花生:不可溶性膳食纤维3.2 g,可溶性膳食纤维0.4 g
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ninasam233说:
生菜,小麦胚芽,燕麦,亚麻籽,奇亚籽,兰香子,洋车前子壳,茼蒿,西兰花可溶性膳食纤维含量,100g里面详细数值,分别列出不可溶性膳食纤维和 可溶性膳食纤维数值
不可溶性膳食纤维:
生菜:2.1 g
小麦胚芽:12.6 g
燕麦:4.4 g
亚麻籽:7.1 g
奇亚籽:7.2 g
兰香子:2.7 g
洋车前子壳:7.3 g
茼蒿:3.3 g
西兰花:1.5 g可溶性膳食纤维:
生菜:0.4 g
小麦胚芽:1.1 g
燕麦:0.7 g
亚麻籽:2.1 g
奇亚籽:1.3 g
兰香子:1.2 g
洋车前子壳:1.6 g
茼蒿:1.0 g
西兰花:0.7 g -
ninasam233说:
羽衣甘蓝,海带,豆芽,菜心,大头菜,苦瓜,香菜,银耳,丝瓜,西葫芦,茄子,秋葵,老南瓜,贝贝南瓜,土豆,芋头,可溶性膳食纤维含量,100g里面详细数值,分别列出不可溶性膳食纤维和 可溶性膳食纤维数值
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羽衣甘蓝:不可溶性膳食纤维2.4g,可溶性膳食纤维1.2g
海带:不可溶性膳食纤维3.2g,可溶性膳食纤维0.6g
豆芽:不可溶性膳食纤维2.8g,可溶性膳食纤维1.1g
菜心:不可溶性膳食纤维1.9g,可溶性膳食纤维0.2g
大头菜:不可溶性膳食纤维3.9g,可溶性膳食纤维1.2g
苦瓜:不可溶性膳食纤维3.6g,可溶性膳食纤维1.5g
香菜:不可溶性膳食纤维2.7g,可溶性膳食纤维0.7g
银耳:不可溶性膳食纤维0.2g,可溶性膳食纤维0.1g
丝瓜:不可溶性膳食纤维3.7g,可溶性膳食纤维1.2g
西葫芦:不可溶性膳食纤维1.7g,可溶性膳食纤维0.3g
茄子:不可溶性膳食纤维2.2g,可溶性膳食纤维0.3g
秋葵:不可溶性膳食纤维2.4g,可溶性膳食纤维1.1g
老南瓜:不可溶性膳食纤维2.7g,可溶性膳食纤维0.7g
贝贝南瓜:不可溶性膳食纤维2.2g,可溶性膳食纤维0.7g
土豆:不可溶性膳食纤维2.0g,可溶性膳食纤维0.2g
芋头:不可溶性膳食纤维2.6g,可溶性膳食纤维0.4g
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Jackll2302说:
你能对下面的关于大数据技术应用的结论给出你的分析和判断吗?大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考,从还款能力和还款意愿上无法判断。
大数据技术可以提供有价值的分析和信息,但不能完全代替人类的价值判断和逻辑思考。例如,在评估一个借款人的信用时,大数据技术可以收集和分析潜在借款人的历史信息以及个人信息,但是无法判断这个借款人是否具有良好的还款能力和还款意愿。这需要人类逻辑思考和价值判断,而不是简单的大数据分析。因此,大数据技术可以支持人类的价值判断和逻辑思考,但不能完全取代它们。