Studies with the primary aim of addressing eating disorders focus on assessing the nutrient content of food items with an exclusive focus on caloric intake. There are two primary impediments that can be noted in these studies. The first of these relates to the fact that caloric intake of each food item is calculated from an existing database. The second concerns the scientific significance of caloric intake used as the single measure of nutrient content. By requiring an existing database, researchers are forced to find some source of a comprehensive set of food items as well as their respective nutrients. This search alone is a difficult task, and if completed often leads to the requirement of a paid API service. These services are expensive and non-customizable, taking away funding that could be aimed at other parts of the study only to give an unwieldy database that can not be modified or contributed to. In this work, we introduce a new rendition of the USDA's food database that includes both foods found in grocery stores and those found in restaurants or fast food places. At the moment, we have accumulated roughly 1.5 million food entries consisting of approximately 18,000 brands and 100 restaurants in the United States. These foods also have an abundance of nutrient data associated with them, from the caloric amount to saturated fat levels. The data is stored in MySQL format and is spread among five major tables. We have also procured images for theses foods entries when available, and have included all of our data and program scripts in an open source repository.


翻译:研究的主要目的是解决饮食紊乱问题,研究的重点是评估食品的营养含量,专门以热量摄入为主。这些研究可以注意到两个主要障碍:第一,每个食品的卡路里摄入量是从现有数据库计算出来的;第二,热量摄入作为营养含量的单一度量的科学意义;通过要求现有数据库,研究人员不得不找到综合食品食品以及各自营养素的来源。仅这一搜索是一项艰巨的任务,如果完成这一搜索往往导致需要付费的API服务,这些服务费用昂贵且不通俗。这些服务是昂贵的,无法满足的,将资金用于研究的其他部分,只能提供一个无法修改或促进的不通俗数据库。在这项工作中,我们引入了美国食品局食品数据库的新配置,该数据库既包括食品商店中发现的食品,也包括餐馆或快餐场所中发现的食品。目前,我们从美国大约18 000个品牌和100个餐馆中累积了大约150万个食物条目,这些食物目录的储存量和主要食品的储存量也包含我们所储存的五种食物的储存量数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员