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越吃越瘦雙書套組：《越吃越瘦的快速新陳代謝飲食》+《越吃越瘦在地廚房》【隨書附贈FMD執行手帳】

為了解決bmi計算女的問題，作者HayliePomroy 這樣論述：

　　《越吃越瘦的快速新陳代謝飲食》 　　這本書是為了最後一次進行減肥的人而寫！ 　　甫出版即躍登《紐約時報》暢銷書TOP1 　　告訴你如何正確吃喝 　　快速啟動新陳代謝，燃燒體內脂肪 　　同時又能享用美味、有滿足感的真食物 　　不用忍飢挨餓，4週就能達到瘦9公斤的健康減重目標 　　本書作者海莉．潘洛依曾幫助數千人在4週內減重達9公斤——全憑食物燃燒脂肪的能力。她被譽為「能與新陳代謝溝通的靈媒」，以畜產學背景研究食物與肌肉的轉化關係，悟出人體也能靠食物激發遲緩、失調的新陳代謝，把身體變成燃燒脂肪的火爐。 　　海莉的「快速新陳代謝飲食」建議每週的飲食內容，只要依循簡單易行、證實有效的計劃，

28天內輪替4次，即可誘發確切生理轉變，點燃代謝之火，迅速燃燒脂肪。 　　‧第一階段（星期一、二）：吃大量碳水化合物和水果，紓解壓力、安撫腎上腺 　　‧第二階段（星期三、四）：吃大量蛋白質和蔬菜，解鎖脂肪、建構肌肉 　　‧第三階段（星期五、六、日）：吃上述各類食物與健康的脂肪，啟動燃燒 　　透過這套精心安排的方法，體內新陳代謝一直維持在「猜測」狀態，因而更勤快地運作，除了符合醫學，更在於切實可行，順利減重的同時，身體也更加健康。多位好萊塢大明星如珍妮佛洛佩茲、瑞絲薇斯朋、雪兒、拉蔻兒薇芝、小勞勃道尼等，都曾遵循這套飲食計劃，快速達成健康減重的目標。 　　《越吃越瘦在地廚房》 　　營養師海

莉．潘洛依（Haylie Pomroy）在她的暢銷書《越吃越瘦的快速新陳代謝飲食》中，設計出有別於市面上的減肥方法：制定每週飲食計劃，整個減重時期不用挨餓，利用食物的力量，來重啟身體裡失衡的新陳代謝能力。 　　由於其效果卓著，本書在台灣出版後引起一陣風潮。本書的五位作者更在臉書經營「新陳代謝飲食，一起來變瘦！」社團，推廣快速新陳代謝飲食（FMD）。經過長期執行這套飲食方法，他們發現，FMD除了減重的效果外，還有排毒的功能。當身體內在環境變得乾淨，人的精神、體態和皮膚也會全面改善。 　　海莉所介紹的FMD料理，許多食材在台灣難以取得，或因仰賴進口，價錢昂貴；另一方面，台灣有許多歐美所無的在地

好食材，中式烹飪法也大不相同。因此，社團成員為了讓本地食材與FMD結合，多年來與海莉團隊密切溝通，逐一確認，在海莉提出的原則上，建立起本土的實踐方法，累積豐富資訊，期能用台灣人最熟悉、便利、符合口味的方式實行FMD 　　本書匯集其中精華，從FMD的原理開始，逐步介紹本土食材怎麼執行運用、如何選購符合標準的食物，並且依FMD三階段原則設計一週菜單，搭配食譜教學。即使是FMD新手，或者不擅長料理的人，只要一步一步跟著本書指引，也能進入FMD旅程，不但順利減重，也變得更健康自信！ 本書特色 　　★從FMD原理、備料、菜單、執行一步步指引，將複雜的規則，系統地分單元介紹，讓新手也能快速入門。

　　★整理在地的FMD食材清單，輔以表格呈現，讓各階段的食材、份量一目了然，方便好查找。 　　★提示選購合格產品的要領，避開不合格食物，有效率地採買當週食材。 　　★計劃一週菜單，並搭配食譜教學，廚房初學者可先從「簡單版一週菜單」練習，再挑戰「進階版一週菜單」，靈活變化菜色。 　　★整理社團多年執行FMD最常遇到的問題、困境，以QA方式進行答疑，並收錄團友的成功經驗談，希望成為您FMD路上的陪伴。  

bmi計算女進入發燒排行的影片

全方位身體管理服務模式之減肥成效因素探討

為了解決bmi計算女的問題，作者余品賢 這樣論述：

目的:肥胖為個人及社會帶來嚴重影響，減重則視為獲得健康及提升生活品質的重要 方法，進而提升全體社會福利。本研究目的旨在探討全方位身體管理對減重成效整體 提升的效率。研究方法:本研究樣本男性 24 位、女性 87 位，共計 111 位，平均年齡 36.77±8.96 歲。1. 將過去影響減重因素如:性別、年紀、睡眠時數、運動習慣、減重 前 BMI、工作型態、飲食習慣等納入學員問卷，並將飲食單紀錄作為遵從度指標，以 成對 T 檢定、獨立 T 檢定、變異數分析為統計方法;2. 比較目前坊間的減重方法及成 效，以體重、體脂肪、BMI 及腰圍作為比較基準;3. 探討地域性對續報率之影響。結 果:1.

全體學員完成十週計畫後，體重平均變化為-3.12(kg)±2.65(p

越吃越瘦的快速新陳代謝飲食(暢銷修訂版)：不用計算卡路里，4週減下9公斤!

為了解決bmi計算女的問題，作者HayliePomroy 這樣論述：

　　這本書是為了最後一次進行減肥的人而寫！ 　　甫出版即躍登《紐約時報》暢銷書TOP1 　　告訴你如何正確吃喝 　　快速啟動新陳代謝，燃燒體內脂肪 　　同時又能享用美味、有滿足感的真食物 　　不用忍飢挨餓，4週就能達到瘦9公斤的健康減重目標 　　本書作者海莉．潘洛依曾幫助數千人在4週內減重達9公斤——全憑食物燃燒脂肪的能力。她被譽為「能與新陳代謝溝通的靈媒」，以畜產學背景研究食物與肌肉的轉化關係，悟出人體也能靠食物激發遲緩、失調的新陳代謝，把身體變成燃燒脂肪的火爐。 　　海莉的「快速新陳代謝飲食」建議每週的飲食內容，只要依循簡單易行、證實有效的計劃，28天內輪替4次，即

可誘發確切生理轉變，點燃代謝之火，迅速燃燒脂肪。 　　‧第一階段（星期一、二）：吃大量碳水化合物和水果，紓解壓力、安撫腎上腺 　　‧第二階段（星期三、四）：吃大量蛋白質和蔬菜，解鎖脂肪、建構肌肉 　　‧第三階段（星期五、六、日）：吃上述各類食物與健康的脂肪，啟動燃燒 　　透過這套精心安排的方法，體內新陳代謝一直維持在「猜測」狀態，因而更勤快地運作，除了符合醫學，更在於切實可行，順利減重的同時，身體也更加健康。多位好萊塢大明星如珍妮佛洛佩茲、瑞絲薇斯朋、雪兒、拉蔻兒薇芝、小勞勃道尼等，都曾遵循這套飲食計劃，快速達成健康減重的目標。

使用大規模數據集對脂肪肝疾病的當前訪問和下次訪問預測：模型開發和性能比較

為了解決bmi計算女的問題，作者吳承澤 這樣論述：

脂肪肝Fatty Liver Disease（FLD）是由脂肪在肝臟中堆積引起的，可能引起肝臟發炎，如果控制不好，可能會發展成為肝纖維化 (liver fibrosis)、肝硬化 (cirrhosis)，甚至肝細胞癌 (hepatocellular carcinoma)。基於來自健康檢查中心的多年且大規模數據集，本文提出了脂肪肝疾病 (FLD) 預測的兩項任務，包括當前訪問預測Current-Visit Prediction (CVP)和下次訪問預測Next-Visit Prediction (NVP)。當前訪視預測可用於根據本次訪視時獲得的實驗室檢查(laboratory test)和問卷

信息(questionnaire information)預測 FLD 的可能性，而下次訪視預測可用於預測 FLD 發生的可能性。下一次訪問，基於實驗室測試的軌跡和所有過去訪問的問卷信息。在實踐中，NVP 在預防醫學中更有價值，因為如果預測是肯定的，醫生可以向患者建議有效的生活方式改變，以防止下次就診時發生 FLD。據我們所知，這是基於大規模的健康檢查中心之數據集根據在NVP的機器學習的首次嘗試。此外，我們還基於 CVP/NVP 進行了特徵選擇，以在與醫生手動選擇的特徵進行比較時獲得一致的結果。這種多任務預測可以為患者和醫生提供更好和有價值的建議，以實踐預防醫學。我們描述了機器學習模型的構建用

於當前訪問預測（CVP），它可以幫助醫生獲得更多信息以進行準確診斷，以及下次訪問預測（NVP），它可以幫助醫生提供潛在的高風險患者提供有效預防 FLD 的建議。在本研究中使用的大規模高維數據集來自台灣台北市 MJ 健康研究基金會。我們在 FLD 預測中使用一次性排序和順序前向選擇 (SFS) 進行特徵選擇。對於 CVP，我們探索了多種模型，包括 k-最近鄰分類器 (KNNC)、Adaboost、支持向量機 (SVM)、邏輯回歸 (LR)、隨機森林 (RF)、高斯樸素貝葉斯 (GNB)、決策樹 C4 .5 (C4.5)，以及分類和回歸樹 (CART)。對於 NVP，我們使用長短期記憶 (LSTM

) 及其幾種變體作為使用各種輸入集進行預測的序列分類器。模型性能的評估基於兩個標準：測試集的準確性以及一次性排序/SFS 和領域專家選擇的特徵之間的聯合/覆蓋的交集。分別計算了男性和女性的 CVP 和 NVP 的準確度、精確度、召回率、F1 測量值和接受者操作特徵曲線下的面積。最後在經過數據清理後，數據集包括 2009-2016 年期間男性和女性的 34,856 次和 31,394 次獨立訪問。使用KNNC、Adaboost、SVM、LR、RF、GNB、C4.5、CART對CVP的測試精度分別為84.28%、83.84%、82.22%、82.21%、76.03%、75.78%、75.53%。

NVP使用LSTM、雙向LSTM（biLSTM）、Stack-LSTM、Stack-biLSTM和Attention-LSTM的測試準確率分別為76.54%、76.66%、77.23%、76.84%和77.31%，固定間隔特徵，以及對於可變間隔特徵，分別為 79.29%、79.12%、79.32%、79.29% 和 78.36%。本研究探索了一個用於高維的大規模 FLD 數據集。我們為 CVP 和 NVP 開發了 FLD 預測模型。我們還為當前和下次訪問預測實施了有效的特徵選擇方案，以將自動選擇的特徵與專家選擇的特徵進行比較。特別是，從預防醫學的角度來看，NVP 顯得更有價值。對於 NVP，我

們建議使用更緊湊和靈活的特徵集 2（具有可變間隔）。我們還結合兩個特徵集測試了 LSTM 的幾種變體，以確定男性和女性 FLD 預測的最佳匹配。更具體地說，男性的最佳模型是使用特徵集 2 的 Stack-LSTM（準確率為 79.32%），而女性的最佳模型是使用特徵集 1 的 LSTM（準確率為 81.90%）。