紅肉沒有健康風險了…
最新研究打倒昨天的我
抨擊多年來的劣質研究
誇大了風險…
多年來無所不用其極，就是要把 #紅肉 妖魔化，打落十八層地獄，把你嚇至半死以後改吃素或吃 #人造肉…
怎麼現在大發慈悲起來，覺今是而昨非，是過去幾個月以來，我們常常見到流出的片段，那些「被 #mRNA 針刺過的禽畜」已經「準備就緒」了嗎？
「多年以來，研究一直將紅肉與 #心臟病、#中風 和 #癌症 等健康問題聯繫起來，但這些研究總是受到方法學的限制。
#華盛頓大學 的科學家『以前所未有的努力』仔細審查了數十年來關於 #食用紅肉 及其與各種健康結果的聯繫的研究，引入了一種評估過程中 #健康風險 的新方法。
他們只發現到微弱的證據表明食用『未加工的紅肉』與 #結直腸癌、#乳腺癌、#2型糖尿病 和 #缺血性心臟病 有關，而食用紅肉與中風之間根本沒有聯繫….」
〰️〰️〰️〰️
說一件事有風險與沒風險都是同一班人，只要把標準往上往下調整一下而已。而最終的結果與「公眾利益」沾不上邊，只有「政治的需要」。
「他們」擺出一副和顏悦色來告訴你「可以吃紅肉了」的時候，你會怎樣做？
https://bigthink.com/health/red-meat-cancer-not-health-risk/
➰➰➰➰➰➰➰➰➰
(Uncle｜以馬)
地球正義聯盟～資料館
https://t.me/EarthJusticeLeague_DataLibrary
地球正義聯盟
https://t.me/joinchat/fNNUUkcLo2gzMThk
最新研究打倒昨天的我
抨擊多年來的劣質研究
誇大了風險…
多年來無所不用其極，就是要把 #紅肉 妖魔化，打落十八層地獄，把你嚇至半死以後改吃素或吃 #人造肉…
怎麼現在大發慈悲起來，覺今是而昨非，是過去幾個月以來，我們常常見到流出的片段，那些「被 #mRNA 針刺過的禽畜」已經「準備就緒」了嗎？
「多年以來，研究一直將紅肉與 #心臟病、#中風 和 #癌症 等健康問題聯繫起來，但這些研究總是受到方法學的限制。
#華盛頓大學 的科學家『以前所未有的努力』仔細審查了數十年來關於 #食用紅肉 及其與各種健康結果的聯繫的研究，引入了一種評估過程中 #健康風險 的新方法。
他們只發現到微弱的證據表明食用『未加工的紅肉』與 #結直腸癌、#乳腺癌、#2型糖尿病 和 #缺血性心臟病 有關，而食用紅肉與中風之間根本沒有聯繫….」
〰️〰️〰️〰️
說一件事有風險與沒風險都是同一班人，只要把標準往上往下調整一下而已。而最終的結果與「公眾利益」沾不上邊，只有「政治的需要」。
「他們」擺出一副和顏悦色來告訴你「可以吃紅肉了」的時候，你會怎樣做？
https://bigthink.com/health/red-meat-cancer-not-health-risk/
➰➰➰➰➰➰➰➰➰
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「一粒粗鹽般大小的
#納米微型相機❕」
其性能遠超其體積
能夠捕捉清晰的全彩色圖像
若同等功能傳統鏡頭裝置
需較此納米裝置大50萬倍
#普林斯頓大學 和 #華盛頓大學 的研究人員開發出一種「大小如同一粒粗鹽」的 #超微型相機。該系統依賴一個超表面，它鑲嵌著160萬個圓柱形結構，它可以像電腦芯片一樣生產。
這兩所大學的研究人員設計的這款 #納米大小相機，其體積不超過一粒粗鹽，其生成的圖像，卻可與傳統鏡頭裝置產生的圖像相媲美。傳統鏡頭裝置若要具備同等功能，要較此納米裝置大50萬倍。
為構建高質量、超緊湊的 #成像器，研究人員設計了一種 #機器學習方法，允許成像器學習 #超表面物理結構，以及基於 #神經特徵 的 #圖像重建算法。研究人員使用 #神經納米光學 進行 #端到端學習。
他們發現，與現有方法相比，神經納米光學可產生針對 #色差校正 的高質量、#寬視場重建。
相機的超表面只有半毫米寬，卻鑲嵌著160萬個圓柱形納米結構。每個納米結構都有自己的幾何形狀和功能，就像 #光學天線 一樣。每個結構的設計都不同，這確保了光波前的形狀正確。根據從基於機器學習的算法接收到的方向「納米結構與光」相互作用以產生圖像……
該研究發表在 #NatureCommunications
www.doi.org/10.1038/s41467-021-26443-0
https://www.photonics.com/AMP/AMP_Article.aspx?AID=67596
➰➰➰➰➰➰➰➰➰
(Robert｜以馬)
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https://twitter.com/EmanuelAarde
#納米微型相機❕」
其性能遠超其體積
能夠捕捉清晰的全彩色圖像
若同等功能傳統鏡頭裝置
需較此納米裝置大50萬倍
#普林斯頓大學 和 #華盛頓大學 的研究人員開發出一種「大小如同一粒粗鹽」的 #超微型相機。該系統依賴一個超表面，它鑲嵌著160萬個圓柱形結構，它可以像電腦芯片一樣生產。
這兩所大學的研究人員設計的這款 #納米大小相機，其體積不超過一粒粗鹽，其生成的圖像，卻可與傳統鏡頭裝置產生的圖像相媲美。傳統鏡頭裝置若要具備同等功能，要較此納米裝置大50萬倍。
為構建高質量、超緊湊的 #成像器，研究人員設計了一種 #機器學習方法，允許成像器學習 #超表面物理結構，以及基於 #神經特徵 的 #圖像重建算法。研究人員使用 #神經納米光學 進行 #端到端學習。
他們發現，與現有方法相比，神經納米光學可產生針對 #色差校正 的高質量、#寬視場重建。
相機的超表面只有半毫米寬，卻鑲嵌著160萬個圓柱形納米結構。每個納米結構都有自己的幾何形狀和功能，就像 #光學天線 一樣。每個結構的設計都不同，這確保了光波前的形狀正確。根據從基於機器學習的算法接收到的方向「納米結構與光」相互作用以產生圖像……
該研究發表在 #NatureCommunications
www.doi.org/10.1038/s41467-021-26443-0
https://www.photonics.com/AMP/AMP_Article.aspx?AID=67596
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