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好吃好喝好溝通 圖解美食英語(全新修訂版)【書+電腦互動學習軟體(含朗讀MP3)】

為了解決pancake鬆餅英文的問題，作者LiveABC編輯群 這樣論述：

　　『你今天，想來點什麼呢？』 　　當別人問你的時候，你腦上閃過的食物， 　　如果換成用英文說，你回答得出來嗎？ 　　像是滷肉飯、煙燻牛肉三明治、漂浮冰淇淋、長島冰茶…等等的常見美食。 　　每天都會看到、吃到的食物，一整天都用得上的美食英語大集合！ 　　從小地方開始把英文學好，從早餐到宵夜，從正餐到點心， 　　最貼近生活的內容，讓你無痛學習，出國點餐、介紹美食都能輕鬆上手！ 　　一網打盡各種美食，懂吃更要會說，英語食在有意思！ 　　食物是人類文明與日常生活中相當重要的一部分，不同的文化也發展出不同的美食特色。在本書中，除了有超實用的美食圖解字彙與情境對話外，還有許多跟食物有關的故事

，希望透過本書，不但能幫助你提升單字、口語會話與閱讀的能力，同時也能帶領讀者認識各種食物和飲品的說法、學會英語點餐和溝通的用語、了解經典料理誕生的歷史背景並探討特色飲食背後的文化意涵。 　　食物圖解+實用會話+短文閱讀，學會美食英語超有感！ 　　本書依食物種類、用餐類型以及特殊餐飲分成三個部分，收錄了34 個單元。 　　〔Section 1〕食物種類 Types of Foods 　　介紹各種常見甜鹹點心和飲品的相關英語，包括蛋糕、派、麵包、三明治、油酥糕點、餅乾、冰淇淋、糖果、甜點、起司、巧克力、咖啡、和沙拉等。 　　圖解各式點心和飲品 　　Madeleine瑪德蓮蛋糕 　　Cup

cake杯子蛋糕 　　rum baba藍姆巴巴 　　☆☆☆必學對話 　　Can this cake be sold by the slice? 這蛋糕可以單片販售嗎？ 　　What kind of bread is that? 那是哪一種麵包？ 　　Would you like me to slice that for you? 你要我替你切片嗎？ 　　〔Section 2〕用餐類型Types of Dining 　　→ 介紹各地特色料理和各種類型餐廳的相關英語，包括法國、英國、印度、日本、義大利、西班牙、墨西哥、中東、臺灣等地的料理，以及速食店、牛排館、快餐店、行動餐車、披薩店及熟食店

的餐飲選擇。 　　圖解異國料理餐點 　　Ladoo萊杜 　　beef bourguignon紅酒燉牛肉 　　grilled fish with asparagus烤魚佐蘆筍 　　☆☆☆必學對話 　　May I get you an appetizer? 我能為您點開胃菜嗎？ 　　Really? I’m definitely in. 真的嗎？我一定要參加。 　　〔Section 3〕特殊餐飲Special Meals 　　→ 介紹早餐、飛機餐、早午餐、下午茶、超級食物的相關英語。 　　圖解下午茶茶點 　　pancake with butter and maple syrup奶油楓糖漿薄

煎餅、鬆餅 　　yogurt parfait優格百匯 　　poached egg 水波蛋（半熟水煮嫩蛋） 　　☆☆☆必學對話 　　May I invite you over for afternoon tea? 我可以邀請你來喝下午茶嗎？ 　　I would be delighted. Thank you. 我很高興。謝謝你。 　　What do you want for breakfast? 你早餐想吃什麼？ 　　支援LiveABC智慧點讀筆，直覺式學習，隨點隨唸超方便！ 　　本書可使用智慧型手機掃描書封面的QRCode，即可立即線上聆聽朗讀MP3，也可以從官網下載完整的朗讀MP3音檔

使用。書中收錄的某些專有名詞或英文譯名的名詞，我們並未提供KK音標，主要原因是希望讀者能以「聽」的方式來瞭解這些字詞究竟該怎麼說。希望藉由本書所提供的豐富內容，幫助您增加英文詞彙，更可以讓您說出一口好英語。  

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日系餐飲品牌在地化之研究—以台灣九州鬆餅咖啡為例

為了解決pancake鬆餅英文的問題，作者蔡景明 這樣論述：

台灣一向被譽為美食王國，餐飲業被視為極具發展潛力的市場，近年來隨著時代的進步以及消費型態的轉變，因應消費者的需求以及全球化的潮流，國內餐飲業也走向國際化的發展，而業者如何在引進海外餐飲品牌後，能掌握消費者需求及社會趨勢，成功發展自我特色深耕台灣，進而將品牌發揚光大，是其永續經營的首要目標。本論文旨於研究日本企業來台經營成功策略，採取個案研究法，以從日本引進的餐飲品牌—台灣九州鬆餅咖啡為例，使用質化個案研究設計進行研究，包括企業參訪門市實際觀察與企業內部訪談，和次級資料的蒐集作為主要討論依據及理論，並透過司徒達賢之策略矩陣分析法，試圖進一步釐清其所帶來的價值，對原來價值鏈的創新或互補，以及其所

創造出新的競爭優勢。研究結果指出，海外餐飲品牌代理進入台灣市場，可運用策略矩陣分析法了解自身與競爭者的差異，並運用台灣在地優勢，結合餐飲品牌在海外的成功商業模式，了解海外餐飲品牌進入台灣市場後，如何因應在地飲食習慣及文化、市場定位差異化，制定出符合台灣市場的餐點口味及品牌定位，並熟悉如何與日本企業溝通及合作經營台灣市場，進而建立品牌形象、提升產品銷售，持續開發市場並擴大經營。期能藉由本個案研究，提供餐飲產業在經營管理的實務運作參考，以及策略分析之應用。

MASA，早安!我們一起吃Brunch吧!：每天都想吃的102道超人氣美味早午餐食譜【暢銷典藏版】

為了解決pancake鬆餅英文的問題，作者MASA（山下勝） 這樣論述：

從今天開始，跟著MASA一起做Brunch，簡單、安全又好吃！ 本來要到咖啡館、餐廳或飯店才能夠享受到的美味料理， 就可以輕鬆愜意地端上專屬於自己的餐桌，享受晨間好食光！ Yes！Let’s Have a Good Brunch Time！ 　　五大分類，內容完整，102道料理，800條貼心小叮嚀，2000張照片Step by Step超強全圖解，讓您一學就會！就讓MASA教您省吃儉用做與眾不同的Brunch，只要在家就能享受美味又省錢的料理，讓一整天都充滿元氣活力。 　　工作忙碌了一星期，想要在周末假日享受悠閒好時光的美味料理，卻不想和別人訂餐廳、搶位子，吃得匆忙與狼狽嗎？現

在就跟著MASA來做華麗又奢侈的Brunch吧！本來要到咖啡館、餐廳、大飯店才能夠享受得到的美好早午餐料理，從今天開始，就可以把它端上專屬於自己的餐桌！ 　　跟著MASA一起做Brunch，您就可以輕鬆悠閒地坐在家裡靠窗的位置，邊喝茶或咖啡，慢活樂享晨間美味好食光。 本書特色 　　◆2000張照片超強圖解，800條貼心小叮嚀，MASA的食譜，一路走來，始終如一，絕對是您的第一選擇！不管是家常小菜、飯店大餐、世界經典或創意料理，內容永遠完整，解說永遠詳盡，一學就會，即使是料理新手，也能輕易做出令人驚艷讚許的好味道。 　　◆五大分類，102道特色料理。忙碌時，只要花10分鐘就能簡單快速輕鬆

上桌享用的Brunch；熱量低，營養豐富，即使想大吃一頓也可以很健康的Brunch；大家都喜歡，風靡全球的英國、法國、日本、義大利、泰國、印度、墨西哥等各國知名超人氣的經典Brunch；無需奢華，周末假日悠閒也可以慢活樂享的美味Brunch；情人節、結婚記念日、聖誕節等特別假日，不需出外人擠人，即使在家也可以做出五星級豪華套餐Brunch。內容豐富完整，可滿足您挑剔的味蕾。 　　◆特色單元再加上食材分類雙索引，閱讀容易，貼心細心超實用，讓您一目瞭然，馬上就可以找到想要學習的各式料理，不會浪費任何食材。

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pancake鬆餅英文的問題，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。