食物功效

食物营养和功效是我们日常饮食中重要的考量因素。通过当季时节、营养属性和适宜人群等字段详细介绍各种食物的营养价值和功效，帮助人们更好地了解和选择健康食物。

FSpwr 工具能够对 FreeSurfer 数据进行统计功效分析。可靠性分析的表面数据存储于可靠性文件 reliabilty.zip 中，该文件包含 fsaverage 空间中的 ICC 覆盖文件。用户需要创建一个配置文件以执行不同类型的统计功效分析。此配置文件中的 cfg 结构提供了计算功率分析所需的所有信息，然后将其传递给 FSpwr.m 函数进行处理。输出数据将写入 cfg.outputPath 中指定的路径。

食物的主要属性字段包括水分、酒精含量、能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、纤维、以及各种维生素和矿物质如维生素B1、维生素B2、维生素C、维生素E、钙、磷、钾、钠、镁、铁、锌、硒等，这些信息在数据库中得以完善管理。

该数据库详细记录了各种日常食物的营养成分，包括热量、维生素E、水分、胆固醇、蛋白质、钾、脂肪、钠、糖类、钙、纤维素、镁、胡萝卜素、铁、视黄醇当量、锰、锌、维生素B1、铜、维生素B2、磷、维生素PP、硒等数据。

尽管许多统计学家在Windows上使用R工作，但在图像识别和深度学习领域，却不太常见。最流行的卷积神经网络实现（如Caffe、Theano、Tensorflow）未提供R绑定，而更偏向于Python和Matlab。Tensorflow等强大的CNN实现也不太兼容Windows，由于其在多线程处理上的困难。MXNet则是一个例外，它不仅能在Windows上运行，还提供了R的绑定。MXNet由于其广泛的语言支持（尤其是Python社区），正日益受到欢迎。展示在R Windows中使用MXNet的实际示例。