魚類品種的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

魚料理專家的美味菜單

為了解決魚類品種的問題，作者（日）是友麻希 這樣論述：

按照日式、中式、泰式和西式，共收錄了80道美味食譜。做法簡單，容易上手，只要一口平底鍋即可操作。 本書結構科學，操作步驟一目了然。本書主體部分分3個章節，分別介紹魚料理中的“日式”“中式和泰式”“西式”食譜，並且為這幾種按地域性分類的食譜推薦了適宜的配菜食譜。另外，本書作者有意多多收錄魚塊（非整魚）食譜，這樣操作程式簡單，不煩瑣。並且，為了讓食譜適用多種魚烹製，本書還列舉了可替代的魚類品種。每一道魚料理，都配有詳細的步驟圖解以及完成圖，操作過程清晰實用。每一道食譜的調味汁都單獨列出，方便讀者區分準備食材。本書還專門設置了“專欄”，專門介紹魚料理中最難對付的魚類前處理，包括去骨、宰殺、雜碎再利

用等，充分開發魚料理的美味！ 本書十分適合魚料理愛好者以及健康低卡飲食愛好者閱讀。   是友麻希 魚料理研究家發酵食文化研究家 一般社團法人魚學校代表理事 一般社團法人日本發酵文化協會代表講師 從小在一個國際化的家庭環境中長大，家中常有外國客人來訪，自幼熟悉烹飪。在日本聖心女子大學日本史學部勤奮研究“日本食文化”；畢業後，在“銀座壽司元”（GinzaSushimoto）研習日本料理與魚料理基礎知識。2005年起，擔任專業魚料理教室“私房餐廳”（Ristorante我が家）負責人，這是一家很難預約的料理教室，曾在多家媒體中出鏡。此外，作為地區特產商品開發顧問，還致力於協

助開發新商品和食譜，在日本各地多次舉辦講演會和研討會。參與“芝士餅”（cheeza,江崎格力高）、“丸”（Maru，*酒造）等料理開發的宣傳片。為了進一步拓寬魚料理的可能性，2016年4月，成立“一般社團法人魚學校”，並就任法人代表理事。出版作品有《冷凍蔬菜食譜》（日本池田書店）、《今日發酵食物》（日本株式會社瓦尼·布庫）、《酵素鮮活生甘酒》（日本主婦之友社）等。   “魚料理”的基本與訣竅.............6 第1章　日式菜肴.............9 根菜濃燉鰈魚..................魚塊11 味噌醬煮青花魚.................魚塊

12 烤鰹魚.....................魚塊14 梅香薑煮沙丁魚.................整魚15 豐味烤金槍魚..................魚塊18 土豆燒魚....................魚塊19 梅椒風味蒲燒秋刀魚...............整魚20 照燒鮭魚團蓋飯.................魚塊38 竹莢魚生薑煮米飯................整魚40 鰹魚手捏壽司..................魚塊41 適宜搭配日式菜肴的副菜...............42 ●白菜銀魚金針菇拌鹹海帶..............42 ●芝士奈良醬菜

拌土豆泥...............42 ●什錦明太豆腐...................43 ●竹筍海苔炸豆腐拌幹木魚..............43 第2章　中式和泰式菜肴..........45 粉絲加吉魚泰式沙拉...............魚塊46 竹莢魚蔬菜沙拉.................整魚47 小竹莢魚沙拉..................整魚48 醋溜魚.....................魚塊49 鮭魚野澤菜炒飯.................魚塊60 泰式羅勒青花魚臊飯...............魚塊61 適宜搭配中式和泰式菜肴的副菜........

....62 ●榨菜醃蕪菁....................62 ●雙翠牛肉沙拉...................62 ●金平地瓜.....................63 ●蘿蔔乾拌涼菜...................63 第3章　西式菜肴.............67 西式照燒魚配酸橙片...............魚塊69 黃油煎劍魚配蜂蜜泥...............魚塊70 法式黃油烤三文魚配番茄塔塔醬..........魚塊70 金槍魚番茄米飯沙拉...............魚塊71 ...... 奶油焗烤白菜沙丁魚...............整魚86 鰹

魚花土豆絲香燜鱈魚..............魚塊87 雙鮮西班牙海鮮飯................整魚89 適宜搭配西式菜肴的副菜...............90 ●甘藍蘋果沙拉...................90 ●西式淺醃彩蔬...................90 ●意式醃菜絲....................91 ●蜜汁青豆.....................91 專欄 掌握沙丁魚手工宰殺方法！..............16 沙丁魚生......................16 掌握竹莢魚三枚去中骨法！..............26 竹莢魚生....

..................26 魚骨煎餅......................27 整魚前處理.....................44 2款海帶醃加吉魚..................64 海帶醃加吉魚（正宗版）...............64 海帶醃加吉魚（簡易版）...............65 西京漬炸鮁魚....................66 掌握魷魚宰殺方法！.................80 魷魚拉麵......................81 魷魚腸炒蛋.....................81 魚雜碎利用方法...........

........92 加吉魚雜碎的前處理.................92 加吉魚雜碎.....................93 加吉清魚湯.....................93 加吉魚雜碎湯....................93 烤加吉魚皮.....................94 清魚湯茶碗蒸....................94 3種醃魚塊.....................95  

魚類品種進入發燒排行的影片

混合深度神經網路的市場魚種辨識

為了解決魚類品種的問題，作者林岱鋒 這樣論述：

在臺灣傳統魚市場中有成千上萬的魚類品種，普通消費者很難準確辨別魚的種類，但目前的魚類辨識系統大多是針對非食用魚類較多，且魚類種類數量非常稀少，因此本研究針對臺灣魚市場常見之魚類，設計一個多類別數的魚類辨識系統，以提供大眾消費者藉以在魚市場識別、採購魚類產品。首先透過物件偵測找出影像中的魚體，並設計一個混合神經網路分類器，起初透過ResNet50進行分類並輸出Top-5的相似類別，接著進行第二階段模板匹配，利用孿生神經網路模型將已切割的影像與所有相似類別的模板圖像進行比對，輸出影像間的相似值，最後比較各類的相似值，輸出最大相似值類別作為最終決策。實驗結果顯示混合神經網路分類器能達到97.5%的

辨識率，優於ResNet50的90.5%和孿生神經網路的89%。

輕輕鬆松稻田養魚蛙蝦蟹

為了解決魚類品種的問題，作者占家智羊茜 這樣論述：

本書資料來源於大量一線養殖場、專業合作社和技術能手的養殖經驗、技巧、訣竅，作者為深受讀者和養殖戶歡迎的水產高級工程師，負責先進水產技術推廣管理，一線經驗豐富實用。稻田養魚，生態環保，利於生產品牌有機稻、魚，魚稻雙豐收，畝增產值可達3370元，是目前大力推廣的增產增效模式，本書詳解了稻田養魚的條件、模式，降成本增效益的措施、方法，稻田的選擇、田間工程、清整消毒，水稻栽培、適宜稻田養魚的魚類品種及特點分析，稻田養小龍蝦、稻田養龜鱉、河蟹、蛙類等各種稻田綜合養殖模式，分述詳解各類稻田養魚，從田塊選擇、田間工程到苗種培育放養、餌料選擇、投喂方法、投喂量與放養密度、科學改底、稻魚共管、捕撈、疾病防治等，

漁諺、口訣豐富，圖文並茂，技術成熟，使讀者一看就懂，一學就會，一用就靈。本書適合廣大水產養殖場生產經營人員、水產養殖戶、水產科研工作者、水產技術推廣人員等參考閱讀。 占家智，高級工程師，1995年畢業於華中農業大學水產學院名優水產專門化專業。工作以來，一直工作在生產一線，具有豐富的生產實踐經驗。目前在農業委員會工作，擔任副局長，高級工程師職稱，主要指導特種水產養殖尤其是河蟹、淡水小龍蝦、斑點叉尾鮰、仿生態甲魚和池塘高產高效養殖技術。 占家智 高級工程師，1995年畢業於華中農業大學水產學院名優水產專門化專業。 工作以來，一直工作在生產一線，具有豐富的生產實踐經驗。目前

在農業委員會工作，擔任副局長，高級工程師職稱，主要指導特種水產養殖尤其是河蟹、淡水小龍蝦、斑點叉尾鮰、仿生態甲魚和池塘高產高效養殖技術。

利用卷積神經網路於台灣食用魚類辨識APP開發及應用之研究

為了解決魚類品種的問題，作者陳旻緒 這樣論述：

　　由於台灣市場魚類品種繁多，一般人要辨識非常不容易，詢問老闆可能會因為工作繁忙而被忽略且傳統市場大多以魚類的俗稱稱呼，就算知道名稱也不一定了解確切的學名來搜尋魚類的資訊，在價格方面因為害怕買貴，所以必須花費很多時間貨比三家。　　而隨著公開資料的興起與行動裝置辨識技術的成長，本研究提出一個基於Client-Server架構的魚類辨識與資料查詢APP，選取25種常見食用魚類影像作為實驗資料集並利用手機客戶端模型與伺服器模型的結合使用來達到不需連網也能運作的效果，辨識特徵方面分為傳統特徵與深度學習兩大類，傳統特徵使用LBP、Lab、HSV、HMMD，深度學習模型使用AlexNet、ResNet5

0、Inception-v4、DenseNet121進行特徵擷取與辨識，並進一步比較資料擴增前後在無裁切、手動裁切與橢圓裁切資料集的辨識效果，結果為擴增後資料集在任何特徵下皆比擴增前辨識率高且裁切資料集辨識率皆高於無裁切資料集，橢圓裁切版本資料集則是在傳統顏色特徵中有較大正面影響，最後以最高辨識率的Inception-v4為系統辨識模型並利用全連接層的輸出值取每一類門檻來實現未知類別的辨識。　　實驗結果顯示，整個APP使用流程從裁切到辨識結果平均可在4秒內完成，並利用獨立於訓練集不同的資料集做測試，平均辨識率可達96%且能拒絕約七成的非魚類影像。