早餐歐姆蛋的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

三明治研究室：拆解層疊美味，從家常經典到進階開店，世界級三明治全收錄！

為了解決早餐歐姆蛋的問題，作者永田唯NagataYui 這樣論述：

>史上最強！世界級三明治組成細節究極公開7個國家、2大區域、25種菜單，143款食譜…從麵包挑選、切法，到食材醬料搭配、鋪排層疊關於三明治的所有美味秘訣與文化就看這一本！三明治是全世界許多國家都有的食物，製作能豐盛亦能簡單，單手就可食而且千變萬化！本書作者－永田唯擁有18年以上設計開店級三明治的專業經驗，以職人精神研究這項平民食物的無限組合可能，特別用「美味公式」、「剖面解說」、「步驟圖示」詳解關於三明治的一切細節，更精選出世界各國的經典三明治。除了這些經典，更要教你從中延伸應用百種食譜，徹底拆解讓三明治最好吃的美味法則！》基礎．一定要知道的世界級三明治──做三明治，不只要美味，還要

學知識！關於各國三明治的典故、特色、背景來由全都有，從經典三明治就能了解食的文化。宛如世界餐桌的三明治種類，可層疊或者開放式佐料，就連英式馬芬、口袋麵包、墨西哥捲也名列其中。[ 英國 ] 伯爵在牌桌上吃的牛肉三明治、為貴婦特製風味高雅的茶點三明治、高人氣經典款的全天候三明治…[ 法國 ] 於法國麵包挾入食材或切片佐料的棍子麵包三明治，以及趁熱享用有火腿起司的「酥脆紳士」、宛如禮物盒的驚喜麵包三明治…[ 美國 ] 最經典的BLT三明治、源自於俱樂部的總匯三明治、代表大熔爐紐約的魯賓三明治、紐約客日常食物的貝果三明治、美國小孩很熟悉的PB&J三明治…[ 德國 ] 運

用冷食搭配裸麥麵包的開放式三明治、以德國香腸做變化的熱狗三明治…[ 義大利&北歐 ] 冷熱食皆可的帕尼諾三明治、用料滿滿又色彩繽紛的丹麥三明治…[ 中東&越南 ] 在口袋麵包中納入中東蔬菜球的三明治、以柔軟麵包製作味道有層次的越式三明治…[ 日本 ] 挾入酥脆豬排或可樂餅的三明治、深受女性喜愛的水果奶油三明治…》》進階．讓成品立即加分的美味公式──想要提昇三明治美味，必先了解「麵包+油脂+主食材+醬汁+重點食材」的處理法和比例拿捏，全書完整公開基礎食材選用與知識、蔬果配料的不失敗切法、讓成品外觀和口感都加分的層疊鋪排方式、必備醬料及夾餡製作配方，還有把三明治切

得漂亮好看的小秘訣。[ 麵包 ] 角型及山型吐司、法、德、義…等各式麵包，共20種以上切法解析[ 油脂 ] 基礎奶油認識及使用，多口味的綜合奶油配方、美乃滋&奶油起司調製變化[ 主食材 ] 7款常用起司&培根&火腿&香腸&加工肉品的認識及使用[ 醬汁 ] 10種基本醬汁、各式調味料及香草認識、重點提味食材使用[ 重點食材 ] 蔬果事前處理及切法、食材挾入堆疊方式、內餡塗抹和填料》》》開店級．想創業賣輕食者需了解的5W1H──學會經典基礎及進階公式後，更要將三明治變化成自己想要的樣子。針對想開店者，作者規劃了11堂應用課及步驟說明

，教作活用春夏秋冬食材、設計深具四季食感的三明治食譜、悉心設想食用者和食用場合，即便是初嘗試三明治的人也一定看得懂，更是想創業咖啡店或賣輕食者不能錯過的好用聖經！[ 開店者的食譜思考 ] 別本書沒有的內容！作者教你從食用需求發想，只要依循書中公式範例與表格，4步驟就完成食譜設計。給開店者的每一堂應用課裡各有3階段，清楚說明選用及置換食材，聰明抓準訣竅重組成新菜單。[ 季節感的食譜變化 ] 跟著季節走，三明治的樣貌才多變有新意：春意盎然的旬味蔬果三明治&野餐三明治、讓人暑氣全消的沙拉風三明治、屬於食慾之秋的熱三明治&與紅酒絕配的精緻三明治，更少不了年底節慶、和朋友相聚

最好用的派對三明治…滿足任何一個想吃三明治的時刻。>★清楚剖面解析三明治，這樣組合最好吃！ 層疊技巧是影響口感的關鍵，悉心教你鋪排訣竅 並公開「麵包」與「食材」間的完美比例 ★把美味化為公式，學會基礎更要應用！　 正確配搭才對味，徹底揭露三明治的好吃法則「麵包+油品+主食材+醬汁+重點食材」 的變化延伸全解　★有小店創業夢的你，一定要學會的輕食MENU！給創業者的5W1H，確實對準消費者需求學會如何設想食用者、食用場合，才能無限變化菜單

早餐歐姆蛋進入發燒排行的影片

類神經網路模型應用於食品熱量與營養成份分析

為了解決早餐歐姆蛋的問題，作者吳家安 這樣論述：

現代人追求生活品質，注重視身體的健康。然而，根據世界衛生組織2018年公布之2016年全球十大死因死亡人數統計中，慢性病死因佔前十大死因的一半。透過良好的飲食習慣能預防慢性疾病與肥胖。瞭解飲食習慣的典型方法，是紀錄三餐並且分析卡路里與營養成份。因此本研究提出一套利用食物影像分析與估算熱量與營養成份的系統，讓使用者快速的瞭解每餐所攝取的熱量與營養，進而達到均衡營養的目的。系統啟動後會讀入食物影像，將食物影像調整成特定比例後輸入Mask R-CNN。Mask R-CNN首先利用ResNet101-FPN架構擷取低階至高階的食物特徵，再將各階食物特徵皆輸入RPN(Region proposal n

etwork)架構獲得影像中食物區塊。使用RoAlign技術固定食物區塊的尺寸後輸入Mask R-CNN head偵測食物種類、食物預測框與食物遮罩。接著系統會利用食物遮罩得到食物在影像中所佔之面積，將其在影像中所佔的像素數量輸入線性迴歸方程式得到食物重量估測。得到食物重量之後，結合衛生福利部與美國農業部之食品營養資料庫，標示出所估測之食物熱量與營養成份。本研究所辨識的食物類別共有16個，分別為沙拉、水果、吐司、蛋、香腸、雞肉、培根、法式吐司、歐姆蛋、薯餅、鬆餅、火腿、漢堡排、三明治、薯條以及漢堡。結合Ville Cafe Dataset與Food-256 Dataset，共有36013張影像

、58013個食物。其中使用1278張影像、6096個食物作為訓練集，686張影像、3680個食物當作測試集。Ville Cafe Dataset與Food-256 Dataset結合之食物辨識正確率為99.86%，IoU為97.17%。食物重量估算實驗類別為沙拉、水果、吐司、香腸、培根、火腿、漢堡排與薯條等非複合型食物估算重量。其中每類食物分別使用40、40、44、40、41、49、40與40筆資料，共320筆資料做線性迴歸運算。實驗結果中，平均絕對誤差為8.22，平均相對誤差為0.13。