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Produkte zum Begriff Kalorien:


  • Kalorien mundgerecht
    Kalorien mundgerecht

    Kalorien mundgerecht , Kalorien mundgerecht Inklusive 1 Jahr App-Zugriff! Über 4.000 Lebensmittel mit über 40.000 Nährwertangaben, portionsgerecht angegeben und unkompliziert in der Handhabung: So führt das von Ernährungsberatern empfohlene Nachschlagewerk "Kalorien mundgerecht" zehntausende von Menschen seit Jahrzehnten durch den Ernährungsalltag und unterstützt bei der individuellen Ernährungsplanung. Berücksichtigt werden die aktuellen Referenzwerte der Deutsche Gesellschaft für Ernährung e. V. und die Praxisempfehlungen der Deutsche Diabetes Gesellschaft e.V. In übersichtliche Kapitel geordnet und mithilfe eines ausführlichen Registers und der praktischen Daumenstanzung lassen sich alle Lebensmittel im Handumdrehen finden. Dank einer optimalen Tabellenstruktur sind die Nährwertangaben leicht ablesbar und gut für das individuelle Gewichtscoaching und Gewichtsmanagement geeignet. Gängige Produkte bekannter Marken finden sich ebenso in der Tabelle wie Grundlebensmittel oder selbst zubereitete Gerichte nach üblichen Rezepturen. Die 17., aktualisierte Auflage ist um die Rubrik "vegetarische und vegane Produkte" erweitert worden. Sämtliche Nährwertangaben sind in mundgerechter Form, d.h. in Stück oder Portionen angegeben. Unentbehrlich für: Ernährungsinteressierte, Menschen mit Diabetes, Vegetarier, Veganer und Allergiker. App-Zugang für 1 Jahr inklusive mit: . Mahlzeiten- und Nährwerterechner . Favoritenlisten speichern . Skalierbaren Portionsgrößen . Datenbank mit dem aktuellen Bundeslebensmittelschlüssel (BLS) und vielen weiteren Markenprodukten . Aktualisierungsgarantie 2023 mit Erscheinen der neuen BLS-Version 4.0 , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 17. Auflage 2023, überarbeitet und erweitert, Erscheinungsjahr: 20230215, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Nestlé Deutschland Ag, Edition: REV, Auflage: 23017, Auflage/Ausgabe: 17. Auflage 2023, überarbeitet und erweitert, Seitenzahl/Blattzahl: 328, Keyword: App Nährwerte; Bio-Produkte; Broteinheiten; Checkliste Nährwerte; Diabetes; Diät; Diät zum Abnehmen; Ernährung; Ernährung bei Diabetes; Ernährungswissenschaft; Essverhalten; Farbcode; GU; Kalorien; Kalorien im Griff; Kalorien mundgerecht; Kalorientabelle; Kohlehydrateinheiten; Lebensmittel; Mahlzeiten-Rechner; Nährwertangaben; Nährwerte; Nährwertrechner; Nährwerttabelle; Portionsgröße; Ratgeber; Umschau; gesunde Ernährung; glutenfrei; kein Umrechnen; laktosefrei; vegan; vegetarisch, Fachschema: Medizin / Ratgeber (allgemein)~Ernährung / Nahrung~Nahrung~Abnehmen~Diät / Schlankheitsdiät~Kochen / Schlankheitsküche~Schlank~Diabetes mellitus~Zuckerkrankheit~Essstörung~Störung (psychologisch) / Essstörung, Fachkategorie: Umgang mit Essstörungen~Diät, Thema: Verstehen, Fachkategorie: Umgang mit / Ratgeber zu Diabetes, Thema: Optimieren, Text Sprache: ger, Verlag: Umschau Zeitschriftenverl, Verlag: Umschau Zeitschriftenverlag GmbH, Länge: 214, Breite: 134, Höhe: 19, Gewicht: 488, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Vorgänger: 2685177 A21902169, Vorgänger EAN: 9783930007417 9783865281517 9783865281418 9783865281319, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1778136

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  • Kalorien & Fette 2019/2020
    Kalorien & Fette 2019/2020

    Über 8.000 Kalorien- und Fettwerte wichtiger Lebensmittel, Gerichte und Fertigprodukte. Extra: Kalorien-und Fettangaben für das Essen außer Haus.

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  • Doppelherz Kalorien Blocker 2in1 Tabletten
    Doppelherz Kalorien Blocker 2in1 Tabletten

    Anwendungsgebiet von Doppelherz Kalorien Blocker 2in1 TablettenDoppelherz Kalorien Blocker 2in1 Tabletten ist ein Medizinprodukt der Klasse IIa, das nach den Bestimmungen der Richtlinie 93/42/EWG zertifiziert ist. Unser Körper bezieht seine Energie bzw. Kalorien vorwiegend aus den in der Nahrung enthaltenen Fetten, Kohlenhydraten und Eiweißen. Wie viele Kalorien ein Mensch im Alltag benötigt, hängt von vielen Faktoren ab. Wird dem Körper allerdings mehr Energie zugeführt, als er verwerten kann, speichert er diese in Form von Körperfett in den Fettdepots. Die Folge kann eine Gewichtszunahme und sogar Übergewicht sein. Doppelherz Kalorien Blocker 2 in 1 unterstützt eine reduzierte Kalorienaufnahme aus der Nahrung mit Hilfe von zwei geschützten Marken-Wirkstoffen, OMTEC 50 (aus Naturfaser) und OMTEC XS (aus der weißen Bohne). Beide Stoffe bilden zusammen eine gelartige Substanz im Magen, die sich mit der Nahrung vermischt. Bei diesem Vorgang werden Fette und Kohlenhydrate aus der Nahrung entfernt und in unlöslicher Form gebunden. Die gebundenen Fette, Kohlenhydrate und Zucker gelangen dadurch nicht in den Stoffwechselkreislauf, sondern werden unverdaut ausgeschieden. OMTEC 50 hat ein hohes Lipidbindungsvermögen und trägt dazu bei, die Kalorienaufnahme aus fetthaltiger Nahrung zu reduzieren. OMTEC XS hemmt das in der Bauchspeicheldrüse gebildete, stärkespaltende Enzym Alpha-Amylase. Dadurch wird der Prozess der Kohlenhydratverdauung unterbrochen. Wirkstoffe / Inhaltsstoffe / ZutatenDoppelherz Kalorien Blocker 2in1 Tabletten enthalten: 1 Tablette enthält 500 mg Omtec XS® und 375 mg Omtec 50®> Sonstige Bestandteile sind: mikrokristalline Cellulose, Hydroxypropylcellulose und MagnesiumstearatGegenanzeigenBei bekannter Überempfindlichkeit gegenüber einem der oben genannten Inhaltsstoffe sollte das Produkt nicht verwendet werden. DosierungAnwendungsempfehlung von Doppelherz Kalorien Blocker 2in1 Tabletten: Doppelherz

    Preis: 7.49 € | Versand*: 3.99 €
  • Der große Klever. Kalorien & Nährwerte.
    Der große Klever. Kalorien & Nährwerte.

    Der Große Klever ist ideal für alle, die wissen wollen, welche Nährstoffe in den verzehrten Lebensmitteln stecken. Er enthält nicht nur die Kalorien- und Fettangaben von rund 6.000 Lebensmitteln und Markenprodukten, sondern auch konkrete Werte für Kohlenhydrate, Eiweiß, Ballaststoffe und Cholesterin. Farbige Punkte nach dem Ampelprinzip (rot, gelb, grün) zeigen dem Leser auf einen Blick, ob gute oder schlechte Fette beziehungsweise Kohlenhydrate enthalten sind. Der Große Klever hilft den individuellen Energieverbrauch zu ermitteln und ist das ideale Nachschlagewerk für alle, die auf gesunde Weise abnehmen oder dauerhaft schlank bleiben möchten! Besonders praktisch sind die Austauschtabellen mit kalorienarmen Alternativen.

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  • Wie wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung zu lösen?

    Deep Learning verwendet neuronale Netzwerke, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Diese Modelle werden trainiert, um komplexe Merkmale in Bildern oder Sprachdaten zu identifizieren. Durch die Verwendung von Deep Learning können Algorithmen präzisere und effizientere Lösungen für komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung finden.

  • Ist Machine Learning bereits künstliche Intelligenz?

    Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Künstliche Intelligenz umfasst jedoch auch andere Bereiche wie Expertensysteme, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.

  • Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?

    Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen.

  • Wo können verschiedene Einsatzgebiete für künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen gefunden werden?

    Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen finden Anwendung in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie. Sie werden auch in der Bilderkennung, Spracherkennung und Prozessautomatisierung eingesetzt. Weitere Einsatzgebiete sind Robotik, Marketing und Sicherheitstechnologien.

Ähnliche Suchbegriffe für Kalorien:


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  • Wie kann die Informationsverarbeitung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessert werden?

    Die Informationsverarbeitung kann durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verbessert werden, indem Algorithmen kontinuierlich trainiert und optimiert werden. Zudem können leistungsstarke Rechenressourcen und Datenanalysen eingesetzt werden, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit und -genauigkeit zu erhöhen. Außerdem ist es wichtig, die Modelle regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass sie den aktuellen Anforderungen entsprechen.

  • In welchen Bereichen werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen derzeit am häufigsten eingesetzt?

    Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden derzeit am häufigsten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und Marketing eingesetzt. Im Gesundheitswesen helfen sie bei der Diagnose von Krankheiten, im Finanzwesen bei der Analyse von Daten und im Marketing bei der Personalisierung von Werbung. Die Technologien werden auch in der Automobilindustrie, im Einzelhandel und in der Logistik eingesetzt.

  • In welchen Bereichen werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen heutzutage am häufigsten eingesetzt?

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden heutzutage am häufigsten in den Bereichen der Gesundheitsversorgung, Finanzdienstleistungen und Marketing eingesetzt. Sie helfen bei der Diagnose von Krankheiten, der Analyse von Finanzdaten und der Personalisierung von Werbung. Diese Technologien werden auch in der Automobilindustrie, im Einzelhandel und in der Cybersicherheit immer wichtiger.

  • Wie funktioniert die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen? Was sind die Anwendungsgebiete und Herausforderungen in diesem Bereich?

    Die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfolgt durch das Training von Algorithmen mit großen Datensätzen, um Muster und Merkmale von Objekten zu erkennen. Anwendungsgebiete sind unter anderem autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Herausforderungen liegen in der Datenvielfalt, der Robustheit gegenüber Veränderungen und der ethischen Verantwortung bei der Nutzung von KI-Systemen.

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