金鑽鳳梨產期的問題，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

書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 金鑽鳳梨產期

另外網站金鑽鳳梨產地. Out of stock【安哥】無毒鮮採金鑽鳳梨(非產季)也說明：貨號: 不提供分類: 非產季蔬果區. 描述. 有機金鑽鳳梨果肉細緻香甜. 有機金鑽鳳梨在雲林古坑地區~台灣重要的高品質鳳梨的產地之一，因為土壤是有豐富 ...

國立臺灣海洋大學 食品安全與風險管理研究所 張祐維所指導 林佳慧的 熱風乾燥與微波真空乾燥對於鳳梨乾品質和保存期限之研究 （2020），提出金鑽鳳梨產期關鍵因素是什麼，來自於鳳梨、微波真空乾燥、熱風乾燥、潔淨加工、保存期限。

而第二篇論文國立嘉義大學 生物機電工程學系 黃膺任所指導 林信宏的 應用深度學習於鳳梨植株心智慧化辨識 （2020），提出因為有 深度學習、鳳梨、催花、影像辨識的重點而找出了 金鑽鳳梨產期的解答。

最後網站牛奶凤梨和芒果凤梨陆续上市. 關廟鳳梨產季則補充：金钻凤梨产 季即将结束，牛奶凤梨和芒果凤梨陆续上市. ... 產期： 3月至6月匯款戶名： 高樹鄉農會供銷部宅配專戶品種： 金鑽17號鳳梨金融機構代碼： ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了金鑽鳳梨產期，大家也想知道這些：

金鑽鳳梨產期進入發燒排行的影片

高雄鳳荔季 想旺就要荔刻購！

今天我們高雄大樹的鳳梨和荔枝來到立法院展售。
目前大樹的兩樣特產金鑽鳳梨及玉荷包都進入量產期，鳳梨甜、纖維質剛好，玉荷包籽小、肉幼，歡迎大家來訂購！
高雄在地的朋友，也歡迎這星期六日到大樹區姑山倉庫，參加鳳荔文化觀光季，不但能吃到最新鮮的鳳梨荔枝，也可順便到大樹區知名的義大世界、大樹舊鐵橋、佛光山走走哦。

這兩項頂級水果，其中玉荷包產季及賞味期僅有約三周，再等就要明年囉！
大樹區手工的鳳梨冰淇淋、冰棒，也超級好吃，買鳳梨、荔枝時也別忘了順便帶一盒喔。

訂購專線 07-6565101大樹區農會

熱風乾燥與微波真空乾燥對於鳳梨乾品質和保存期限之研究

為了解決金鑽鳳梨產期的問題，作者林佳慧 這樣論述：

近年來我國鳳梨年平均產量約在52萬公噸之間。其中金鑽鳳梨 (Ananas comosuns (L.) Merr.) 佔總產量85%，現在仍持續成長，有時候由於台灣產量過剩經常會造成供過於求的狀況，因此如何利用加工方法使鳳梨延長保存期限與增加附加價值，是值得研究的方向。本次研究採取無添加之潔淨加工並針對熱風乾燥 (Hot air drying, HAD) 和微波真空乾燥 (Microwave vacuum drying, MVD) 兩者乾燥方法做比較，探討兩者經殺菁的鳳梨片乾燥後對酵素活性的影響、乾燥條件、物理化學性質變化、保存期限之評估，以及乾燥鳳梨片之感官品評接受度。實驗結果顯示，將乾燥完

的鳳梨片水活性控制在0.40-0.43之間，利用HAD乾燥時間較長為1320 min，另外MVD時間則為190 min，兩者相比，MVD乾燥時間縮短6-7倍。在殺菁實驗的結果顯示，隨著殺菁溫度的上升 (60℃、80℃、100℃) 多酚氧化酶 (PPO) 和過氧化酶 (POD) 的相對酵素活性皆有下降的趨勢，同時在色值分析的結果指出，MVD控制組的褐變值 (Browning Index, BI) 最小 (BI = 4.60 ± 1.51)，且MVD在L*、a*及b*值方面較HAD高，較接近鮮果色澤。經HAD乾燥鳳梨片表面皺縮，內部組織塌陷；MVD保留鳳梨鮮果形態，內有較大孔洞，顯示MAD復水能力

好，相對硬度也較高介於53.02-66.85 N間。在8週內的貯藏性保存試驗中，兩者菌數均小於法訂標準且無顯著差異。在9分制的感官品評結果顯示，MVD在香味、風味及整體接受度為分數最高，品評各個項目都有5分以上。綜合上述，使用MVD不僅能使乾燥時間縮短，且較能夠保留鳳梨原色及營養成分，提高較佳的物理性質並有效延長鳳梨保存期限，顯示MVD在食品乾燥加工上具有很好的發展潛力。

應用深度學習於鳳梨植株心智慧化辨識

為了解決金鑽鳳梨產期的問題，作者林信宏 這樣論述：

鳳梨栽培過程，為了調節產期以利栽培管理及採收，在適當的成長階段以電石水或益收對鳳梨株心進行澆灌，達到進行催花的目的。此項作業目前均仰賴人為操作，相當耗費人力與生產成本。若此程序能夠透影像辨識技術判別各鳳梨植株心位置，導引機械手臂執行自動催花處理，以有效的節省人力需求，並讓催花處理更為精準，提升產品品質。本研究使用Faster R-CNN、YOLOv3及YOLOv4三種深度學習網路模型，並搭配不同尺寸的鳳梨植株心標記框，對鳳梨植株心進行辨識測試，比較各種模式的辨識率，以找出最適合鳳梨植株心辨識作業的深度學習模式及標記框大小。實驗結果：尺寸為700700 ( pixels)的鳳梨植株心標記框，

搭配各深度網路模型均可獲得最佳辨識效果；Faster R-CNN、YOLOv3及YOLOv4三種深度網路模型分別對鳳梨單植株心進行檢測之辨識率(AP)為96.30%、97.72及98.51%，對多植株心檢測之辨識率(mAP)分別為97.27%、98.13%及98.55%，顯示YOLOv4對單植株心及多植株心檢測均有最高的辨識率，且其每張影像執行時間也最快，平均花費0.0329秒(約30.4 FPS)。此外，經測試結果發現：標記框尺寸的大小不影響模型檢測速度，同時Faster R-CNN在較高的IOU閾值條件下，其辨識率(mAP)優於YOLOv4，顯示其在鳳梨植株心的位置檢測有最高的精準度。

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