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  • 品號:2322440


  • 優選豚、安心嚐
  • CAS認證優良肉品,嚴格衛生管
  • 無抗生素 無瘦肉精






《優選豚、安心嚐》







台糖肉品-安心豚!

最高等級的豬肉,全國第一家建制完整豬肉生產履歷!

台糖公司畜殖事業部是國內最大的豬隻飼養集團,現今國人食用之三品系台灣肉豬,是由台糖公司於1952年引進配種而成;台糖公司從優生學的角度引領養殖技術,堅持以企業化飼養、科學化防疫、公園化環保、人性化來照顧豬的方式,絕對是引領全台,20座養豬場均榮獲行政院農委會「優良養豬場認證」,生產品質優良、無瘦肉精、無抗生素等藥物殘留的肉豬 --【台糖安心豚】。

  為了讓消費者買得更安心,台糖公司用心推行一貫化管理,肉品從優生選種、細心養殖、健康管理、疾病檢驗、藥物檢驗、低溫處理、低溫配送到銷售的完美流程,成為全國第一家建制【生產履歷】的豬肉品牌。

  【台糖安心豚】-保證每一豬隻都「完熟」飼育210天以上,重量超過100公斤,並經過獸醫師詳細的檢查,確定無疾病、無瘦肉精(完全不使用)、無抗生素等藥物殘留,才會上市。

  台糖公司於1986年成立肉品加工場,全程精選「台糖安心豚」CAS優質豬肉,研發生產肉鬆、高湯、豬肉乾、臘肉、香腸、火腿、貢丸及德國豬腳等各種中西式肉品。台糖公司肉豬的養殖技術及其肉製品,引領著我們50餘年來口腹之欲的進化。

  確實掌握每一口豬肉的來源,提供最安心、最美味、最高等級的優質肉品,是台糖五十多年來,對國人永遠不變的企業承諾。





台糖安心豚 白玉五花肉片

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特選安心豚腹脅三層肉,拉除肋骨、去皮,修整切製成厚約 0.2公分薄片,

白肉紅肉層層相間,鮮美多汁、口感清爽不油膩。

適合燒烤、白煮肉、炒及酸菜白肉火鍋等料理。




料理建議:蒜泥五花肉片、韓式泡菜五花炒、五花山藥鍋







台糖安心豚 梅花肉片



特選安心豚肩胛部位肉,修除脂肪切製成圓捲狀,厚度約 0.2公分圓捲狀,




呈大理石紋,肉質柔嫩鮮甜多汁,為炒菜、麵食及火鍋等最佳食材。

料理建議:黃豆芽炒薄肉片、梅花泡菜豆腐鍋、蔥燒梅花肉








台糖安心豚 里肌火鍋肉片







特選安心豚大里肌部位肉,修除脂肪切製成每片厚度約0.2公分之圓捲狀;

里肌肉為低脂精肉,為炒菜、麵食及火鍋等最佳食材,烹調的時間宜短。

料理建議:里肌菇菇鍋、照燒薄肉片、泰式檸檬肉片








★ 採用台糖獨家研發生產之ISO22000綠色飼料培育

★ CAS認證優良肉品,嚴格衛生管控,免清洗即可烹飪

★ 保證無抗生素 無瘦肉精 無藥物殘留 無食品添加物

★ 用心飼育、嚴選部位、低溫鎖住鮮味 健康豬肉當然 好吃

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無藥物殘留檢驗報告





無瘦肉精檢驗報告辦公室零食推薦









轉錄台糖公司新聞稿























品牌名稱
重量
  • 0-2公斤
豬肉部位
  • 梅花/里肌(肉片)




















【台糖安心豚】特選里肌肉片、梅花肉片、五花肉片16盒(任選)

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【BDTC先睹為快】阿裡巴巴iDST金榕:面向大數據克服隨機機器學習算法的局限性

摘要:阿裡巴巴iDST(數據科學與技術研究院)負責人之一金榕將在12月10日的BDTC 2015大會上分享克服隨機機器學習算法的局限性使之能夠有效地利用大規模數據及阿裡巴巴的成功實踐。本文是CSDN雲計算針對金榕的會前采訪。

為瞭更好幫助企業深入瞭解國內外最新大數據技術,掌握更多行業大數據實踐經驗,進一步推進大數據技術創新、行業應用和人才培養,2015年12月10-12日,由中國計算機學會(CCF)主辦,CCF大數據專傢委員會承辦,中國科學院計算技術研究所與CSDN共同協辦的2015中國大數據技術大會(Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)將在北京新雲南皇冠假日酒店隆重舉辦。

2015中國大數據技術大會

BDTC 2015將為期三天,在大會主會之外,擬設立16個分論壇,包括數據庫、深度學習、推薦系統、安全等6大技術論壇,金融、制造業、交通旅遊、互聯網、醫療健康、教育、網絡通訊等7大應用論壇,以及政策法規和標準化、數據市場及交易、社會治理等3大熱點議題論壇,將邀請近100位國外大數據技術領域頂尖專傢與一線實踐者,深入討論Spark、Kudu、PostgreSQL、YARN、HBase、機器學習/深度學習、推薦系統等熱門技術及行業實踐。

本次大會請到瞭阿裡巴巴iDST(數據科學與技術研究院)負責人之一,美國密歇根州立大學終身教授金榕擔任全體大會演講嘉賓,發表題為“Randomized Algorithms for Big Data: Making the Impossible Possible”的主題演講。

在大會開始之前,金榕在接受CSDN記者采訪時表示,由於具有較高的計算效率,隨機機器學習算法在近年的機器學習研究中受到廣泛關註。但是,由於隨機算法固有的局限性,隨機機器學習算法在很多學習任務中並不能非常有效地利用大規模數據(阿裡巴巴的電子商務平臺每天收到數以10億計的服務請求)。他將在大會上基於兩個例子將介紹如何利用輔助信息(side information) 和先驗知識(prior knowledge)克服隨機機器學習算法的局限性,隻需對進行微小的修改,就可以極大地提高隨機機器學習算法的有效性。同時,他也會介紹隨機機器學習方法在阿裡巴巴的成功應用案例。

金榕

阿裡巴巴iDST(數據科學與技術研究院)負責人之一,美國密歇根州立大學終身教授

金榕教授擁有美國卡內基梅隆大學博士學位,長期致力於統計機器學習研究,重點關註大數據分析及其在互聯網信息檢索、電子商務等領域中的應用,在隨機優化、在線學習、核學習、度量學習、半監督學習、主動學習和眾包等領域提出瞭一系列原創算法和理論。金榕教授共發表200多篇國際會議和期刊論文,在本領域的頂級期刊如JMLR、TPAMI、PNAS上發表論文32篇,在本領域的頂級國際會議如ICML、NIPS、COLT上發表論文147篇,研究成果他引10,000餘次。曾擔任NIPS、SIGIR等頂級國際會議領域主席,KDD、AAAI、IJCAI等頂級會議高級程序委員會委員。金榕教授獲得過美國國傢科學基金會NSF Career Award。

以下為金榕教授采訪實錄:技術實踐CSDN:請介紹一下您公司的業務,大數據對公司業務的價值,以及您部門的職責。

金榕:The goal of our BU is to develop

state-of-the-art machine learning and data mining algorithms to support the key

technologies of Alibaba including search, recommendation, business data

analysis, and sales forecasting.

CSDN:能否介紹您在項目實施中曾使用過哪些大數據技術?您對這些技術滿意的地方和不滿意的地方分別有什麼?

金榕:The key technologies we have utilized

are large-scale optimization and machine learning. Although numerous efforts

are devoted to large-scale optimization and machine learning, they are limited

in two aspects: first, most efforts are devoted to developing computing infrastructure

for large-scale optimization; second, most algorithm are unable to handle

large-scale and high dimension data simultaneously; third, most machine

learning algorithms are unable to deal with noisy data effectively, which is

quite common in industry.

CSDN:能否談談大數據在您的行業落地目前主要遇到哪些挑戰?

金榕:The key challenge for individual

developers is lack of computing resources. Currently, Alibaba has offered the

general public the powerful distributed environment that makes it possible for

individual developers to perform large-scale data analysis. In particular, this

platform has offered powerful tools for large-scale optimization and

large-scale machine learning.

CSDN:根據您的瞭解,企業容易犯哪些錯誤導致大數據實踐的失敗?

金榕:A common mistake that I have observed

is to infer causal relations from noisy data. For instance, we may found from

the estimated conditional probabilities that male clients are more likely to

search for female products than the female clients. We late on found that it is

due to the fact that many Taobao accounts are owned jointly by couples and for

some reason, and only the males were listed as the owners of the accounts.

技術趨勢CSDN:大數據領域的新技術發展很快,從整個大數據產業來說,您認為哪些技術趨勢值得關註?

金榕:

large-scale optimization and large-scale machine learninglarge-scale deep learning

CSDN:針對您所在的行業,哪些技術是您目前主要觀察和研究的,您為什麼看好這些技術?

金榕:Large-scale

deep learning, or in general learning non-linear prediction functions from

massive amount of data.

技術人才CSDN:人才與大數據項目的成功直接相關,您在大數據人才團隊的建設方面有什麼經驗可以分享?

金榕:To build a strong data science team,

the key is to include people of good business understanding with people with

solid background in machine learning and data mining.

CSDN:您認為優秀的數據科學傢需要哪些素質?

金榕:I noticed that although many fresh

graduates have received good education on machine learning and data mining,

they are not good at problem solving particularly when encountering unexpected

difficulties. To be a good data scientist, he/she should be able to find out

the source of problems, particularly when the data to be analyzed is complex

and seems to reveal conclusions that may be conflicting.

分享話題CSDN:請談談您在這次大會上即將分享的話題。

金榕:Exploit randomized algorithms for

large-scale optimization.

We are continuing to encounter an explosive growth in data: the number of web pages grows from 300 million in 1997 to 50 billion in 2013; about 10 billion images are indexed by Google and 6 billion videos are indexed by YouTube; Alibaba’s ecommerce platform receives billions of requests on a daily basis. This data explosion poses a great challenge in data analysis. Randomized algorithms have attracted significant interests in the recent studies of machine learning, mostly due to its computational efficiency. But, on the other hand, the formal limitations of randomized algorithms have been established for various learning tasks, making them less effective in exploiting the massive amount of data that is available to computer programs. In this talk, I will discuss, based on two examples, how to overcome the limitation of randomized machine learning algorithms by exploiting either the side information or prior knowledge of data. We have shown, both theoretically and empirically, that with a slight modification, it is possible to dramatically improve the effectiveness of randomized algorithms for machine learning. I will also introduce the successful cases of applying randomized algorithms in Alibaba.

CSDN:哪些聽眾最應該瞭解這些話題?您所分享的主題可以幫助聽眾解決哪些問題?

金榕:Any audience interested in

large-scale learning will be interested in this topic. The materials presented

in my talk will help people find ways to solve large scale optimization

problems without having to resolve to distributed computing environment.

CSDN:能否談談您對BDTC2015、其他的講師分享的話題有什麼期待?

金榕:Would love to know the topics of big data

in other subjects.

第九屆中國大數據技術大會將於2015年12月10-12日在北京隆重舉辦。在主會之外,會議還設立瞭16大分論壇,包含數據庫、深度學習、推薦系統、安全等6大技術論壇,金融、制造業、交通旅遊、互聯網、醫療健康、教育等7大應用論壇和3大熱點議題論壇,票價折扣中預購從速。



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