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食戰!數據化的美味行銷：從吃播美食到熱銷趨勢，首爾大學的料理科學團隊創新感官實驗

為了解決土雞 分辨的問題，作者문정훈 這樣論述：

首爾大學的感官實驗遠征隊 正在創造一個「樂食、樂飲、樂遊」的新世界。 他們打破傳統餐飲經營、農業經濟政策的框架， 用科普知識發掘行銷賣點， 用視覺和聽覺勾動味蕾，為產品或菜單添加故事， 兼顧美味與市場， 為企業家、美食家、料理師與企劃人員提供「數據化」的行銷祕訣！ 拯救家鄉味和企業，引爆熱銷， 一場革命性的飲食科學實驗， 成功引起歐美亞等國家的矚目與合作。 　　◎飲食即是科學，科學也能化為商機！ 　　泡菜和辣椒醬用眼睛就能品嚐嗎？ 　　食品中為什麼要添加色素？ 　　某種導購的聲音可以增加銷量？ 　　在SNS上「視」吃美食、刺激ASMR、吃播打卡的全盛時代， 　　橫衝直撞的首爾大學Food

Biz LAB實驗團隊， 　　跨越韓、日、法、荷等國家，走遍大都市與小村落， 　　用感官實驗翻轉味蕾，一探「科學」、「美食」與「行銷」之間的奧祕！ 　　他們向消費者宣傳美味和食品的價值， 　　替食品企業摸索值得信賴的商品行銷方案， 　　更為廚師們提供具有參考價值的實驗數據！ 　　◎吃到舉旗投降的感官實驗！用科學方法探索人類的味蕾與食物滋味 　　文正薰教授和Food Biz LAB是開拓新道路、兼具實驗性與冒險力的研究團隊，他們超越餐飲經營、農業經濟、農業政策等食品相關領域的典型研究框架，不受時空限制，只要是人、食物和市場，什麼都可以成爲研究主題！《食戰！數據化的美味行銷》記述了Food B

iz LAB的各種科學活動、實驗與插曲，直擊讓大眾爭相品嚐的「美味核心」！ 　　★為什麼市場總是被大企業壟斷？把味道圖表化，用眼睛也能分辨食物的味道嗎？ 　　★食品中為什麼要添加色素呢？色澤與味道會引發什麼樣的混亂？ 　　★人的味蕾可以區分幾種啤酒的味道？盲測也有辦法選出最難喝的嗎？ 　　◎兼顧美味與市場，為企業家、美食家、料理師與企劃人員提供「數據化」的行銷祕訣！ 　　食物怎樣才會讓人覺得好吃？行銷怎麼做才會大賣？Food Biz LAB團隊為了達成目標，也與農夫、漁夫等生產者一同研究開發，解決餐飲業現場面臨的經營問題，更與食品企業進行長期合作，將感官實驗結果數據化，廣泛應用到各個層面！

　　★為產品或菜單添加故事！ 　　在菜單上將「番茄醬炒雞肉」描述成「烤至金黃色的鮮嫩雞肉，搭配由番茄、紅蔥和山上現採香菇製成的鮮美醬汁」的話，客人會感覺更加美味。 　　★依據營業場所的狀況策略性地選擇音樂！ 　　根據德國一項研究指出，只要在葡萄酒吧播放德國音樂，客人就會點更多德國葡萄酒，但一播法國音樂，他們就會消費更多法國葡萄酒。 　　★購物專家的音調高低、語速快慢也會影響消費者的購買欲！ 　　商品在銷售時皆有搭配起來最適合的語調和語速，只要妥善運用，就能提升顧客對商品的信賴，增加銷售量。 美味推薦 　　Food Biz LAB的研究主題似乎無邊無際，從時尚的百貨公司食品館，到飄來

陣陣香味的鄉下市場，包羅萬象。他們手中掌握了龐大的數據資料，為了要跟上最新網路購物趨勢，於是利用智慧型儀器進行連動，分析消費者的購買行為，甚至還引進智慧系統，投身如何提高養豬戶飼育品質與效率的研究。只要是與吃的有關，無論在哪，Food Biz LAB都會飛奔過去。 　　Kacy Kim（布萊恩特大學行銷學系教授） 　　Food Biz LAB 的研究員為了學習在實地考察的同時，觀察社會現象並進行分析的理論，一直以來持續上課、鑽研文獻且參與研討會，過程中也反覆嘗到了實務與學術時而一致、時而相悖的滋味。他們一會厭倦到纏著教授鬧脾氣，一會又因為研究結果與假說相同而歡呼，心情起起伏伏。大家總是艱辛地

試著在實務與學術之間取得平衡，這正是我所參與過的Food Biz LAB的優點與魅力。 　　李東閔（이동민）（江陵原州大學 食品加工營銷學系教授） 　　Food Biz LAB 並非只專注於「吃、喝、玩」的研究領域，也同時扮演了提供生產者值得信賴的商業對策、給廚師可供參考的數據，並告訴消費者正確食品價值的角色。由於Food Biz LAB是唯一有能力為食品環境帶來正向改變的研究團隊，因此相關業界人士也正以銳利的眼光觀察他們做了什麼，又打算做哪些事。 　　張晙宇（장준우）（主廚＆美食作家）

土雞 分辨進入發燒排行的影片

卷積神經網路應用於黃金雞分辨

為了解決土雞 分辨的問題，作者陳嘉詮 這樣論述：

本文採用卷積神經網路對黃金雞的育種結果進行分辨，使用 Anaconda 管理 Python 相關開源軟體套件，建立運算整合開發環境 Spyder，訓練卷積神經網路模型，並利用網路攝影機來記錄黃金雞，以人工擷取實驗所需圖片。之後採用VGG16、VGG19、ResNet50、GoogLeNet 與 DenseNet201 等模型，以 600 個週期與 100 個時期進行訓練。當訓練比例為0.7 時準確率分別為 91.7%、85.7%、92.9%、96.4%、92.9%；當訓練比例為 0.8 時準確率分別為 87.0%、85.2%、88.9%、87.0%、88.9%。本文主要將黃金雞分成三個類別：

「是」（黃金雞）、「不是」（黃金雞）、「無法辨識」，當訓練比例為 0.7時以 GoogLeNet 模型表現最佳，「是」、「不是」與「無法辨識」準確率分別為：100%、89.3%與 100%。此技術可以協助飼主判別黃金雞，估商業價值，提供畜牧業重要參考。

肉の料理科學【超圖解】：1000張分解圖!大廚不外傳的雞豬牛羊306個部位烹調密技，從選對肉到出好菜一本搞定!

為了解決土雞 分辨的問題，作者朝日新聞出版 這樣論述：

　　品質一樣、部位相同的肉，為什麼外面餐廳做出來的特別好吃？ 　　原來這樣「選肉、前置作業、掌控火力」，平價食材就能變五星級！ 　　用科學方法拆解「雞、豬、牛、羊」的美味關鍵， 　　烹飪技法【視覺化】× 料理步驟【數據化】，廚房新手也能一看就懂！   　　★日本五位最強主廚不藏私，教你在家做出世界級的肉料理！ 　　好吃到升天的厚切牛排、吮指留香的酥脆烤全雞、軟嫩多汁的juicy漢堡肉、外酥內軟的炸豬排、香氣逼人的炭火烤肉……獨家近身採訪五位東京頂尖「肉料理達人」，逐一拆解各種肉類的核心料理技法，從如何「選肉」、「處理肉」開始詳細指導，帶你快速了解什麼樣的料理該挑什麼部位的肉，而且第一次就能

做得很好吃！   　　★將抽象的烹飪科學徹底具體化，做出「好吃的肉」這些步驟不可少！ 　　為什麼生肉要先切幾道，肉會變得比較軟嫩？煎牛排時為什麼要先煎出肉表面的焦糖色，再以低溫加熱？為什麼加鹽、糖、酒等調味料可以改變肉質？烹飪中為什麼要持續澆淋熱油？為什麼涮涮鍋的肉片不能煮太久，否則肉質會變柴？注意！不懂這些知識，很可能會白白浪費了高級的上等肉。本書用最淺顯易懂的解釋，讓平凡主婦也能了解廚房裡的化學變化，全面解答你料理肉品時的所有迷思與困惑。   本書特色   　　◎輕鬆做出吮指秒殺肉料理的4大特色   　　特色１．不用靠經驗！清楚呈現數據與圖片，專家親自做給你看   　　全書用大圖搭配文字講

解，教你選肉時看肉的色澤、形狀與肌理；烹煮時觀察肉的顏色變化、聲音與氣味。不但讓你看圖就能分辨「熟度」與「焦度」，還專為初學者列出精確數據，例如加熱7分鐘、翻面4次、利用餘溫加熱20秒後起鍋……等等，即使第一次下廚也能跟做成功。   　　特色２．不用想菜單！豐富多樣化的肉品，從家常菜到星級料理應有盡有   　　不論今天想吃什麼樣的肉料理，在家就能做得出來！ 　　‧FOR料理新手→親切的圖文解說！首先掌握鹽和油的用量，開始享受煎牛排的樂趣。 　　‧FOR家庭主婦→滿滿的烹飪訣竅！原來滷肉要先煎過去除油脂，肉質才會軟嫩。 　　‧FOR刁嘴老饕→省下上館子的錢！利用「油浴」烹製熟成牛肉，外觀和味道都

超棒。   　　特色３．不怕買錯肉！雞豬牛羊各部位解剖圖，肉＆內臟部位全收錄   　　五花、里肌、腰內肉有什麼不同？日本和牛為什麼特別好吃？透過圖表和照片解析雞豬牛羊的肉質特色，針對不同肉類特性、不同部位提出最適合的烹調方式   　　‧牛菲力：脂肪含量少的瘦肉，適合燒烤、牛排、烤牛肉等料理。 　　‧牛沙朗：帶有霜降油花，脂肪分布適當，一般用於牛排、壽喜燒和涮肉。 　　‧牛肚：含有豐富的膠原蛋白，適用於煎炒、涼拌與燉煮。 　　‧豬里肌肉：肉質最一致的部位，可製作炸豬排、烤豬肉、嫩煎或煎炒料理。 　　‧豬肩胛肉：瘦肉和脂肪比例均勻，最適合切薄片入菜，例如薑燒豬肉或涮涮鍋。 　　‧豬肝連：豬的橫膈膜

，吃起來十分爽口，有近似肉的口感。 　　‧雞軟骨：外酥內脆的口感，最適合當下酒菜。   　　特色４．不再白做工！解析肉料理的科學原理，烹飪技法一次到位   　　肉下鍋之前，「切工」很重要；肉烤好之後，「靜置」才能穩定鎖住肉汁，少了這些關鍵，中間的步驟都是徒勞無功。從預調理到起鍋的烹飪過程，肉的組織內部究竟發生了哪些化學變化？用最清楚的圖表解析帶你看懂廚房裡的科學，只要掌握基本原則，不必死記每一道食譜的「程序」與「配方」，就能輕鬆做出各種肉品的極致好味道。   料理達人一致推薦   　　國宴主廚 邱寶郎、五星級飯店名廚 孫榮、飲食作家 張菡晨、菜單研究所 Kevin   料理專家好評推薦（依字首

筆畫排序）   　　話說無肉不歡，如何正確料理肉品，本書有深入淺出的介紹。──菜單研究所／Kevin   　　一塊肉到底要怎麼切，料理才滑嫩呢?料理的科學理論，不再是無所標準。肉的保存透過溫度、濕度、加熱方式，轉化梅納反應。此書讓你了解更多不同的知識與技巧，給予你更大的信心，將美味分享給你的家人。──國宴主廚／邱寶郎   　　對於肉類的烹飪技巧，處理肉品的細節介紹詳盡，喜愛料理肉品，有鑽研精神的職人、學生、營養師不可以錯過這本書。專業的圖示說明，基礎經典的菜色都包含入內，許多對於各式肉品的知識，值得收藏。──五星級飯店名廚／孫榮Kai Son   　　肉食主義者的必備寶典，透過本書掌握肉類料理

的科學知識，從此無往不利，怎麼煮都美味！──飲食作家／張菡晨․漢娜的小餐桌   日本亞馬遜讀者感動好評   　　「肉料理的拿捏，經驗很重要，但大部分人都不是專業廚師，所以很難累積經驗。許多烹飪書都用模稜兩可的表現，只有本書是用精確的數字傳達，連蛋白質的結構都使用圖解說明，是一本料理新手和老手都必備的好書！」──亞馬遜讀者R

A.利用區域預測法來預測雞蛋的生產力 B. 一個簡單的基因型的補差法和利用隱馬可夫模型來預測單體型的複製數並且推斷單體型聚類

為了解決土雞 分辨的問題，作者林沿妊 這樣論述：

A. 利用區域預測法來預測雞蛋的生產力 台灣紅羽土雞（TRFCCs）在台灣的主要肉食資源之一。由於缺乏系統化的育種計劃，導致這個品種的土機產蛋率逐漸下降。區域預測法（PreZone）程式的開發，以利在早期就能選擇產蛋力低的雞，以提高台灣紅羽土雞產蛋力。本研究採用三組雞（A、B和C）。兩種方法被用來確定低產蛋率的雞隻。第一種方法，根據單一組的數據來預測低產雞群，第二個方法是用兩組數據分別測出低產雞群，並取其交集來預測低產雞。四個血清蛋白，包括apolipoprotein A-I, vitellogenin, X protein (an IGF-I-like protein) and

apo VLDL-II，分別在8，14，22或24週的雞測得。總產蛋數是紀錄每隻雞在生產周期內所下的總蛋數。區域預測法(PreZone)利用四個血清蛋白作為選擇參數，並與使用相同參數的線性回歸方法所得到的結果進行比較。PreZone方法提供了另一種預測方法，可以用在低相關的参數與預測值。它應用在台灣紅羽土雞中，可在前期尋找低產蛋雞並提高雞蛋的生產率。B. 一個簡單的基因型的補差法和利用隱馬可夫模型來預測單體型的複製數並且推斷單體型聚類 高通量基因分型技術，取得了全基因組相關的可能。單核苷酸多態性（SNP）陣列為基礎的技術所得數據通常有缺陷的，由於缺少數據，儘管他們有很高的鑑別率和

良好的符合率在不同的基因型。缺少的SNPs會影響分析，因此在一些研究中，那些遺失的數據會被刪除。補差法是將一個最可能的數值，填充到缺失的數據的方法。它可以增加數據的關聯性，但又不涉及額外費用去做遺失的SNPs基因型。在這篇文章中，我們提出了一個簡單的補差法（Simpute），高分辨率的SNP陣列平台或大規模並平行測序平台的優勢。它是基於連鎖不平衡（LD）的染色體結構，只用遺失SNPs附近的兩個SNPs資料來填補丟失的SNPs數據。Simpute不使用任何引用數據。Simpute提供了一個對整個基因組有簡便，準確，快速的解決方案。我們已經證明了單核苷酸多態性在染色體上的密集分佈與相鄰位點的連鎖不

平衡，沒有必要採用複雜的算法。Simpute是適合大規模SNPs基因分型的定期檢查，尤其是當樣本規模大，效率是一個工作流程的重大問題。 現在拷貝數多態性和畸變研究使用的全基因組SNP陣列的分辨率高。本文提出了基於隱馬爾可夫模型檢測染色體上的具體拷貝數變化的一種方法。一個單體型樹的構造與動態分支合併模型，評估每個SNP位點的兩個等位基因拷貝數狀態的轉換。發散模型構建在兩個單倍型形成的基因型。該方法可提供拷貝數變異區域分割點以及逐步每條染色體上的等位基因狀態的單體。估計拷貝數是小數，可有效地適應，通常包括正常和突變的細胞的癌組織中的體細胞突變。該算法被驗証於先前公佈的270 HapMap的個

人變異區域。五個目前偵測變異區域的方法：PennCNV，genoCN，COKGEN，QuantiSNP和cnvHap結果進行比較。該算法在全基因組研究，具有大致相若的CNV區域的靈敏度，也是這些方法中最好的算法，並展現了密集區域的SNP檢出率最高。此外，我們提供更好的準確性的單體型方法。