Red de conocimiento de recetas - Servicios de restauración - ¿Para qué se puede utilizar el residuo de leche de soja exprimida?

¿Para qué se puede utilizar el residuo de leche de soja exprimida?

1. Desayuno nutritivo

Después de escurrir la okara, calentar el aceite de ensalada al 50%. Primero sofreír la olla con el chile y el ajo, luego verter los restos de frijol y sofreír. Añade un poco más de cebolla verde picada y sofríe un rato. Puedes agregar sal, pero no demasiada. Añade leche de soja, pepinillos, bollos de sésamo y un huevo para preparar un buen desayuno.

2. Gachas de heces de haba

Ingredientes: heces de haba, harina de maíz, 1:1, añadir un poco de agua hasta hacer una pasta y hervir media olla con agua hirviendo. Cuando el agua hierva, vierta la pasta de heces de frijol preparada y cocine por un rato. Características: Más dulce que la papilla hecha solo con harina de maíz y más cercana a la papilla china hecha con harina de maíz y harina de soja.

3. Fragancia Yujin Piao

Cantidad adecuada de posos de frijol, cebolla de verdeo, espuma de jengibre, 2 huevos, sal, glutamato monosódico, aceite y otros condimentos, sofreír con aceite y Cebolla verde picada, agregue los restos de frijoles, agregue los huevos y continúe salteando.

4. Tofu seco

Ingredientes: 3 huevos, 100 g de heces de frijol, cebolla verde picada, sal, aceite de cocina. Práctica:

Método: (1) Coloque los restos de frijoles en un recipiente, bata los huevos, agregue la sal y la cebolla verde picada y revuelva uniformemente.

(2) Agregue un poco de aceite de cocina al plato para pastel, luego vierta los restos de frijoles y los huevos preparados en el soporte para pastel eléctrico, extiéndalo durante cuatro o cinco minutos y luego cómelo. Características: El tofu seco es de color amarillo, rico en sabor y rico en proteínas. Está especialmente indicado para niños y personas mayores anoréxicas, obesas o desnutridas.

5. Five Dou Wotou

100g de heces de frijol, 40g de harina de maíz, un poco de agua. Ponga el residuo de cinco guisantes en la olla, agregue la harina de maíz, revuelva uniformemente, amase hasta formar bollos al vapor, póngalos en la olla y cocine al vapor durante diez minutos. Características: Los bollos al vapor con frijoles negros son ricos en nutrientes y tienen muchas funciones, como reducir los lípidos en sangre, fortalecer el cerebro y reducir la presión arterial. El consumo regular es de gran beneficio para la salud.

6. Albóndigas de tofu

Cantidad adecuada de posos de judías, 1-2 carnes magras, 2 huevos, un poco de verduras, harina y sal. Picar la carne magra y las verduras, mezclarlas con los restos de frijol, los huevos y la harina, añadir sal, hacer bolitas y cocerlas en una olla. Función: Rico e integral en nutrición, adecuado para reponer deficiencias.

7. Heces de haba y costillas de cerdo

Ingredientes: 250 gramos de costillas de cerdo, 50 gramos de heces de haba, 80 gramos de jugo de habas y una cantidad adecuada de verduras de temporada. Complementos: cebolla verde, cilantro, pimienta, sal, aceite de sésamo, glutamato monosódico Elaboración: Lavar las costillas y escurrir la sangre. Agregue la cantidad adecuada de agua a las costillas de cerdo y deje hervir, cocine a fuego lento hasta que se quiten los huesos, agregue los restos de frijol y el jugo de frijol, gire la olla y tenga cuidado de quemar el fondo. Cocine los restos de frijol hasta que no huela a frijol, luego agregue las verduras de temporada picadas a las costillas y revuelva. Agrega lo suficiente para acompañar las costillas.

上篇: ¿Cómo son las instalaciones de apoyo alrededor de la nueva comunidad urbana de Wuhan Groenlandia? 下篇: ¿Por qué la distancia euclidiana no se adapta bien a los datos? En vista de las oportunidades y desafíos que el big data trae a la educación, discutiremos y compartiremos con los lectores las diferencias entre el big data y los datos tradicionales y el progreso de su implementación en la industria. Primero, la diferencia entre big data y datos tradicionales es la misma que la de todas las cosas nuevas. Big data es un concepto que no ha sido claramente definido. Demasiado jóvenes, las universidades más de moda aún no han tenido tiempo de ofrecer esta especialidad y los expertos más de moda aún no han unificado la teoría. Todos los que lo estudian todavía se lamentan de lo diferentes que son los big data de los datos tradicionales. Internet China es una gran China mágica, y el desarrollo de big data también es un modelo. 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La educación y la psicometría mundiales forman a unos 5.000 estudiantes de maestría y doctorado cada año, y hay hasta 4,9 revistas principales del SSCI relacionadas con la educación y el análisis estadístico psicológico. Hay más de 0 instituciones profesionales que brindan análisis de datos para IES, ETS y otras instituciones, con más de 4000 empleados, formando estándares industriales como WWC: se ha formado el patrón meteorológico tradicional en el campo de los datos educativos. La cantidad de datos y métodos de análisis conducirá inevitablemente al intercambio de armas por armas. En los datos tradicionales, los datos cuantitativos que puede analizar un estudiante después de completar nueve años de educación obligatoria básicamente no excederán los 0 kb, incluida información personal y familiar básica, información relacionada con la escuela y los maestros, datos fisiológicos como puntajes de exámenes en diversas materias. , registros de uso de bibliotecas y gimnasios, información médica y de seguros, y otros tipos de datos de evaluación. Con una cantidad de datos tan grande, una computadora doméstica común con alta configuración y software EXCEL o SPSS básico puede realizar análisis estadísticos sobre el número de estudiantes por debajo de 5000, un procesador de doble núcleo, ACESS, SurveyCraft y otras configuraciones de software son suficientes para completar; todo el proceso. Operaciones estadísticas avanzadas por áreas. Este tipo de trabajo generalmente requiere solo educación intermedia y conocimiento de estadística psicológica, un conjunto de plantillas de análisis de datos para el procesamiento de control paso a paso y dos o tres meses de capacitación operativa. El análisis de big data es un nivel de tecnología completamente diferente. Según una investigación de Classroom Observer, un conocido desarrollador estadounidense de software de aplicaciones de observación de aulas, los datos holográficos generados por un estudiante en una clase ordinaria de escuela secundaria de 40 minutos son de aproximadamente 5 a 6 GB, y los datos cuantitativos que se pueden clasificar, etiquetado y analizado es de aproximadamente 50-0 MB, lo que equivale a la cantidad total de datos que ha acumulado en el campo de datos tradicional durante 5.000 años. El procesamiento de estos datos requiere el uso de tecnología de computación en la nube y se requiere software como Matlab, Mathematica y Maple para procesar y visualizar los datos. Los profesionales que pueden manejar estos datos generalmente provienen de los campos de las matemáticas o la ingeniería informática, lo que requiere una gran experiencia y capacitación. Lo que es aún más valioso es que no existe un método determinado para la extracción de big data y depende más del talento y la inspiración del minero. La diferencia esencial entre big data y datos tradicionales radica en la fuente de recopilación y la dirección de la aplicación. Los métodos tradicionales de recopilación de datos pueden resaltar mejor el nivel académico general de los estudiantes, el desarrollo físico y la condición física, el desarrollo socioemocional y adaptativo, la satisfacción con la escuela, etc. Es imposible e innecesario recopilar estos datos en tiempo real, pero se obtienen mediante evaluaciones periódicas y escalonadas. Los datos tradicionales reflejan la variable dependiente del nivel educativo, es decir, qué tan bien los estudiantes aprenden las materias, qué tan buena es su salud física y mental y cómo se sienten con respecto a la escuela. Estos datos se obtienen enteramente con el conocimiento de los estudiantes y son muy deliberados y opresivos, principalmente a través de exámenes o encuestas a escala, por lo que también ejercerán mucha presión sobre los estudiantes. Y los big data tienen la capacidad de prestar atención al desempeño microscópico de cada estudiante: cuando abre el libro, sonríe y asiente cuando escucha algo, cuánto tiempo permanece en un tema, la cantidad de veces que abandona en diferentes materias, ¿Tomará la iniciativa de iniciar un intercambio con compañeros chinos? Estos datos no tienen significado para otras personas y representan características de desempeño altamente personalizadas.

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