内容简介
孕前孕中应补充哪些营养素?
孕产期需要吃哪些食物?
孕产期有哪些饮食禁忌?
吃什么利于胎宝宝发育?
如何用饮食方法解决孕产期常见症状?
……
这些都是想怀孕和已经怀孕的妇女关心的大问题。你得到的答案,可能众说纷纭、莫衷一是,令你举棋不定、烦恼不已,既然如此,何不听营养专家的呢?
孕育一个健康、聪慧且漂亮的宝宝,是每个孕妈妈的心愿,要实现这个愿望,孕妈妈们须从怀孕前就开始做好准备,给自己和胎儿一个完美的营养补充计划,让宝宝获得充足均衡的营养,从而为宝宝健康成长打下坚实的物质营养基础。
《孕产期营养同步指导》提供系统的孕期营养指导,详细介绍了孕前、孕期、产后三个不同时期的营养需求,为孕妈妈们设计出科学营养、丰富多样的同步饮食方案,并针对孕期及产后易出现的病症,对症开出饮食调养食方,帮助孕妈妈们轻松解决难题,完美地度过孕产期。
《孕产期营养同步指导》内容丰富、科学实用,版式活泼、图片精美,给读者提供科学的孕产期营养知识的同时,还能让读者得到轻松愉悦的阅读感受,既是指导孕产妈咪合理饮食的营养圣经,又是指导准爸爸照顾妻子的爱心宝典。
作者简介
孙晶丹
北京大学深圳医院营养医师,国际药膳师
美国功能医学实验室健康管理师
台湾工业技术研究院功能医学健康管理师讲师
深圳市健康教育讲师团资深专家
深圳市保健科技学会常务理事兼副秘书长
深圳市健康教育与健康促进协会营养专业委员会副主任委员
深圳市保健协会健康管理专业委员会副主任委员兼秘书长
已出版《中老年人营养指导》、《营养师没说的1 001蔬果汁》、《食物养生典丛》、《中华食物养生百科全书》、《最利于孩子成长的1 000道营养餐》、《如何让孩子吃得安全又营养》、《孕产期营养全书》等20余部著作,在全国核心刊物上发表论文1 0余篇,主持及参与4项国家级、省市级科研课题。
从事临床营养、学生营养工作1 0余年,作为营养专家,主持深圳市公共营养健康教育300余
场,培训学生1000多人,为多家知名企业,大、中、小学及幼儿园担任营养指导。曾多次接受深圳电视台、深圳广播电台、深圳特区报、南方都市报等多家媒体的咨询和采访。在临床营养、公共营养、营养健康教育、营养配、餐、食堂管理上有着丰富的实践经验,擅长胃肠道调理,癌症营养治疗,糖尿病营养治疗,减肥营养治疗,营养缺乏症治疗,孕产妇、婴幼儿、老年人等特殊人群的营养指导,围手术期营养治疗,高血压、冠心病的营养治疗,危重症病人的肠内营养支持。在营养、运动、心理、食疗等综合自然疗法中有独到的见解和丰富的经验。
内页插图
目录
第一章 孕前营养储备
孕前夫妇应补充的营养素
孕前饮食原则
准爸爸的饮食计划
孕前不同人群的饮食原则
孕前饮食宜与忌
改善受孕障碍的营养食方
孕前营养食谱
第二章 孕期营养饮食总则
孕期饮食营养指南
孕期所需的营养素
孕期适宜的饮食
孕期饮食禁忌
第三章 孕期营养同步方案
孕1月饮食方案
孕2月饮食方案
孕3月饮食方案
孕4月饮食方案
孕5月饮食方案
孕6月饮食方案
孕7月饮食方案
孕8月饮食方案
孕9月饮食方案
孕10月饮食方案
第四章 孕期常见症状的饮食调养方案
孕期呕吐
孕期贫血
流产
孕期便秘
孕期水肿
妊娠高血压综合征
妊娠糖尿病
下肢静脉曲张
腹痛腹胀
妊娠黄褐斑
孕期失眠
孕期牙痛及出血
第五章 产后营养指导
产妇的营养需求
产后饮食调养原则
产后饮食误区
产后适宜的饮食
产后不宜多吃的食物
产后营养食谱
第六章 产后常见症状的饮食调养方案
产后食欲不振
产后出血
产后虚弱
产后乳汁不足
产后便秘
产后恶露不绝
产后恶露不下
产后失眠
产后身痛
产后腹痛
产后贫血
产后水肿
产后养颜
产后多汗
精彩书摘
●孕前女性不宜喝低脂牛奶
低脂牛奶和全脂牛奶虽然动物脂肪含量相差只要1%~2%,但准备怀孕的女性要谨慎。专家指出,食用低脂肪牛奶会增加妇女无卵性不孕的风险。虽说低脂肪牛奶可以降低心脏病复发的风险,也可让孕妈咪保持较好的体型,但是最新研究发现,在3000多未孕妇女的案例中,其中400多妇女未孕是由于长期饮用低脂牛奶导致没有排卵造成的。所以准备怀孕的女性不要长期服用低脂牛奶,以免造成无排卵的后果。
●孕前女性不宜多吃胡萝卜
虽然胡萝卜中含有丰富的胡萝卜素、多种维生素以及对人体有益的其他营养成分,但妇科专家研究发现,准备怀孕的女性不宜食用过多的胡萝卜。因为摄入大量的胡萝卜素会引起闭经和抑制卵巢的正常排卵功能。
●孕前夫妇不宜喝任何含有咖啡因的饮品
很多人爱喝可乐,特别是在夏天,大量饮可乐来解渴,还有咖啡、茶等,许多人都是爱不释手,但想要宝宝的年轻夫妇们不能喝这类饮料。因为这些饮品都含有一定量的咖啡因,一些国外专家研究后认为,咖啡因作为一种能够影响到女性生理变化的物质,可以在一定程度上改变女性体内雌、孕激素的比例,从而间接抑制受精卵在子宫内的着床和发育。对男性来说,大多数可乐型饮品会直接伤害到精子,影响其生育能力,如果受损伤的精子与卵子相结合,还可能导致胎儿畸形或先天不足。
●孕前不宜用铝制品烹调食物
铝是人体非必需的微量元素,进入人体内的铝大部分会随着粪便排出体外,仅少部分会存留在内脏组织及脑部,若长期过量食入含铝食物,使铝元素在体内聚集,怀孕后对孕妈咪和胎儿危害很大。医学界研究报告指出,老年痴呆病患者脑组织中的铝含量高出健康者10~30倍,表示蓄积在人类脑中的铝将导致脑神经退化、记忆力减退、性格异常,甚至痴呆;体内铝含量过多还容易引发早衰、降低心肺功能、体弱无力,使皮肤加速出现皱纹;铝还会降低胃蛋白酶的活力,减少胃液的分泌,导致腹胀和消化不良等肠胃疾病。
摄取过多的铝,会影响磷和钙的正常代谢,使骨骼变脆,导致骨质疏松。铁锅的铁是无机铁盐,能形成人体易吸收的可溶性铁盐,是人体得到铁质的重要途径之一,因此长期用铝锅取代铁锅烹食,将使人体导致缺铁性贫血。
人们每天都会从饮食中摄入铝,尤其是铝制容器、炊具,经常在烧水、煮饭、烹调及保存食物中,使铝溶出,进入饮用水及食物中,被人体吸收,进而危害身体。所以为了减少铝的摄取量,在家庭炊具中应尽量使用铁锅或不锈钢炊具,避免使用铝制品及彩色搪瓷制品,以防止铝元素、铅元素对人体的伤害。还应忌用铝制品烹调或盛装酸性、碱性或过咸的食物,避免起化学作用,增加铝的释出量。
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前言/序言
《新知·科技前沿:人工智能与未来社会》 内容简介 本书深入探讨了人工智能技术在当前及未来社会发展中所扮演的核心角色,聚焦于技术原理、应用落地、伦理挑战及社会影响等多个维度,力求为读者构建一个全面、深入且富有洞察力的视角。 第一部分:人工智能的基石与演进 本部分详述了人工智能从诞生至今的发展脉络,重点剖析了支撑现代AI系统的核心技术,如深度学习(Deep Learning)的最新架构、生成对抗网络(GANs)的突破性进展以及强化学习(Reinforcement Learning)在复杂决策制定中的应用。 1.1 深度学习的再审视 我们不再停留在传统的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的表面。本章着重介绍了Transformer架构如何彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局,并深入解析了大型语言模型(LLMs)如GPT系列和BERT的内部工作机制,包括注意力机制(Attention Mechanism)的数学原理和自监督学习的有效性。此外,还探讨了扩散模型(Diffusion Models)在高质量图像生成领域的统治地位及其背后的概率论基础。 1.2 具身智能与机器人学的融合 随着算力的提升,人工智能正从虚拟世界迈向物理世界。本章聚焦于“具身智能”(Embodied AI)的概念,探讨如何将先进的感知、规划和控制算法集成到机器人系统中。内容涵盖了仿生机器人的设计哲学、触觉传感器的集成、以及如何在非结构化环境中实现高精度、低延迟的实时决策,特别是强化学习在机器人操作技能习得中的最新进展。 1.3 边缘计算与联邦学习 数据隐私和实时性要求催生了对去中心化AI的需求。本章详细阐述了边缘计算(Edge Computing)如何赋能物联网(IoT)设备上的实时推理,以及联邦学习(Federated Learning)如何在不暴露原始数据的情况下,实现跨设备、跨机构的模型协同训练。我们分析了其在医疗诊断和智能交通系统中的实际部署案例和面临的通信效率挑战。 第二部分:跨领域应用的深度渗透 本书将AI的应用场景细化至几个关键的社会支柱领域,展示技术如何重塑行业范式。 2.1 科学发现的加速器:AI for Science AI正在成为基础科学研究的强大工具。本章分析了AI在材料科学中的应用,例如预测新型催化剂的性能和发现具有特定属性的超导材料。在生物医学领域,重点讨论了AlphaFold等工具如何精确预测蛋白质结构,以及AI在加速小分子药物研发、靶点识别和个性化治疗方案制定中的革命性作用。 2.2 智能经济与供应链的重构 全球供应链的复杂性已远超传统优化模型的处理能力。本章探讨了如何利用预测性分析(Predictive Analytics)和强化学习来优化库存管理、物流路径规划和需求预测,以应对突发事件(如疫情或地缘政治冲突)带来的冲击。同时,也分析了AI在金融领域的量化交易策略优化、风险建模和反欺诈系统中的前沿应用。 2.3 未来城市与智能基础设施 本章关注城市规划和交通管理的智能化。内容涉及智能交通信号控制系统如何基于实时交通流数据动态调整配时,以减少拥堵;城市级能源网格的优化管理,如何通过预测性维护减少故障率并提高可再生能源的消纳能力;以及利用计算机视觉技术对城市安全和环境监测的精细化管理。 第三部分:伦理、治理与人类的未来 技术的飞速发展对社会结构和人类价值体系提出了严峻的挑战。本部分深入探讨了人工智能治理的紧迫性。 3.1 可信赖人工智能(Trustworthy AI)的构建 可解释性(Explainability, XAI)是建立信任的基石。本章详细介绍了LIME和SHAP等方法如何揭示复杂模型的决策路径,并探讨了因果推断(Causal Inference)在AI模型中的引入,以区分相关性与因果性,提高决策的可靠性。此外,对模型鲁棒性(Robustness)——特别是防御对抗性攻击(Adversarial Attacks)的策略进行了深入分析。 3.2 偏见、公平性与社会影响 算法偏见(Algorithmic Bias)的根源在于数据和设计选择。本章通过案例分析,阐述了偏见如何在招聘、信贷审批和司法判决等关键领域固化甚至放大社会不平等。我们探讨了公平性指标的数学定义(如平等机会、均等化赔率)以及在模型训练中实现这些公平性约束的技术手段。 3.3 监管框架与全球治理 面对通用人工智能(AGI)的可能性,全球范围内的监管尝试正在加速。本章对比了欧盟的《人工智能法案》、美国的软性监管路径以及中国在数据安全和算法备案方面的具体举措。讨论了如何平衡创新激励与风险管控,以及在国际层面建立统一的AI安全标准和跨国合作机制的必要性。 3.4 人机共生时代的职业转型 AI将淘汰部分工作,但也将创造全新的岗位。本书最后部分着眼于未来劳动力市场,分析了哪些技能组合——尤其是批判性思维、跨学科整合能力和与AI协同工作的能力——将在新的经济形态中变得至关重要,并为个人和教育体系的适应性转型提供了前瞻性的思考。 本书旨在提供一份跨越技术深度与社会广度的综合指南,适合对未来技术趋势、行业变革以及科技伦理治理感兴趣的决策者、技术专家、研究人员及关注社会未来的普通读者。通过对前沿技术的细致解构和对复杂社会影响的审慎评估,本书力求成为理解“智能时代”的必备参考。