Nestogen 1 комфорт plus смесь детская сухая молочная 350 гр

Характеристики

Форма выпуска

Сухая молочная смесь 0+ 350 г в уп.

Страна производителя

Франция

Производитель

Nestle France S.A.S.

Бренд

NESTOGEN

Хранить в сухом месте

Беречь от детей

Состав

обезжиренное молоко, смесь растительных масел (пальмовый олеин, низкоэруковое рапсовое, кокосовое, подсолнечное), сыворотка молочная деминерализованная, лактоза, крахмал (картофельный, кукурузный), пребиотики (ГОС, ФОС), цитрат кальция, соевый лецитин, цитрат калия, хлорид магния, аминокислоты (L-фенилаланин, L-гистидин, L-карнитин), хлорид натрия, фосфат кальция, витамины (L-аскорбат натрия (С), DL-альфа-токоферола ацетат (Е), никотинамид (РР), кальция D-пантотенат (В5), тиамина мононитрат (В1), ретинола ацетат (А), пиридоксин гидрохлорид (В6), рибофлавин (В2), фолиевая кислота (В9), филлохинон (К), D-биотин (В7), D3 холекальциферол (Д), цианкобаламин (В12)), таурин, железа (II) сульфат, инозит, сульфат цинка, цитрат натрия, культура бифидобактерий (не менее 106 КОЕ/г), сульфат меди, сульфат марганца, йодид калия, селенат натрия. Упаковано в модифицированной атмосфере с азотом.

Описание

Бренд NESTOGEN

Сухая молочная смесь «Nestogen 1 Комфорт Plus» с пребиотиками и пробиотиками для детей с рождения 0+.

Сухая быстрорастворимая адаптированная молочная смесь

Смесь «Nestogen® 1 Комфорт PlUS» — питание, предназначенное для коррекции минимальных проявлений колик, запоров и срыгиваний.

Комплекс бифидобактерий и пребиотиков помогает нормализовать состав кишечной микрофлоры и улучшить пищеварение, крахмал способствует коррекции срыгиваний, а сниженное содержание лактозы — устранению пищеварительного дискомфорта.

Смесь Nestogen 1 Комфорт Plus подходит для использования в качестве единственного источника питания для детей с рождения.

Продукт произведен из сырья, произведенного специально одобренными поставщиками, без использования генетически модифицированных ингредиентов, консервантов, красителей и ароматизаторов

ВАЖНО:

• Для питания детей раннего возраста предпочтительнее грудное вскармливание. Идеальной пищей для грудного ребенка является молоко матери. Грудное вскармливание должно продолжаться как можно дольше

• Перед тем как принять решение об искусственном вскармливании с использованием детской смеси, обратитесь за советом к специалисту;

• Несоблюдение инструкций по приготовлению и хранению смеси может нанести вред здоровью ребенка;

• Никогда не оставляйте Вашего ребенка одного во время кормления;

• Во время кормления необходимо поддерживать ребенка, чтобы он не поперхнулся;

• Не допускается назначать детям, имеющим аллергию на любой компонент, входящий в состав продукта.

ВНИМАНИЕ:

• Смесь следует готовить непосредственно перед кормлением!

• Оставшаяся после кормления разведенная смесь не подлежит хранению и последующему использованию.

• Не подогревайте смесь в СВЧ-печи во избежание образования горячих комочков смеси.

• Точно следуйте инструкции по приготовлению.

• Новую смесь в рацион ребенка необходимо вводить постепенно.

• Когда ребенок подрастет, переходите на кормление из чашки.

Пищевая ценность на 100 мл готового продукта

Белок 1,3 г

Жир 3,35 г

Углеводы 7,7 г

Энергетическая ценность кДж/ккал 281/67

Осмоляльность 320 мОсм/кг.

Показания

Для питания детей с рождения (0+ мес)

Противопоказания

Смесь Nestogen 1 Комфорт Plus не предназначена для детей с установленной аллергией на белки коровьего молока (или подозрением на нее), при непереносимости лактозы и врожденных метаболических заболеваниях, таких как галактоземия/глюкозно — галактозная непереносимость.

Не для парентерального (внутривенного) использования

Способ применения и дозы

Способ приготовления:

-Прежде чем приступить к приготовлению детской смеси, вымойте руки.

-Тщательно вымойте бутылочку, соску и крышку, чтобы на них не осталось следов молока.

-Прокипятите их в течение 5 минут. Накройте до использования.

-Прокипятите питьевую воду в течение 5 минут и затем остудите до 37 °C.

-Руководствуясь таблицей кормления, определите необходимое количество воды. Добавьте в бутылочку половину от необходимого объёма тёплой воды.

-Руководствуясь таблицей кормления, добавьте точное количество мерных ложек порошка в соответствии с возрастом Вашего ребёнка. Используйте только мерную ложку, находящуюся в упаковке, заполненную без горки.

-Взболтайте бутылочку до полного растворения порошка.

-Добавьте в бутылочку оставшуюся половину объёма тёплой воды. Тщательно взболтайте бутылочку ещё раз.

-После приготовления смеси упаковку с продуктом следует плотно закрыть. После вскрытия использовать в течение 3-х недель, не рекомендуется хранить в холодильнике. До и после вскрытия продукт хранить при температуре не выше 25 °С и относительной влажности воздуха не более 75 %.

ТАБЛИЦА КОРМЛЕНИЯ для детей на искусственном вскармливании (если нет иных предписаний специалиста)

100 мл готовой смеси = 90 мл воды + 3 мерных ложки сухой смеси

1 мерная ложка = 4,35 г сухой смеси

Возраст ребенка Кол-во кормлений в сутки Объем кипяченой воды на одно кормление, мл Количество мерных ложек сухой смеси на одно кормление

1-2 недели 6 кормлений 90 мл воды 3 ложки

3-4 недели 5 кормлений 120 мл воды 4 ложки

2 месяца 5 кормлений 150 мл воды 5 ложек

3-4 месяца 5 кормлений 180 мл воды 6 ложек

5-6 месяцев 5 кормлений 210 мл воды 7 ложек

Рекомендованные в таблице объемы потребляемой смеси и частота кормлений могут варьироваться в зависимости от индивидуальных особенностей ребенка.

Обратитесь за советом к медицинскому работнику.

Для сохранения количества живых бактерий вскипяченную воду следует остудить примерно до температуры тела (37°С) и затем добавить сухой порошок.

Примечание: для приготовления смеси необходимо использовать прилагаемую мерную ложку, заполненную без горки.

Разведение неправильного количества порошка — большего или меньшего по сравнению с количеством, указанным в таблице, — может привести к обезвоживанию организма ребенка или нарушению его питания.

Указанные пропорции нельзя изменять без совета медицинского работника

Температура хранения

от 2℃ до 25℃

Особые условия хранения

После вскрытия использовать в течение 3-х недель, не рекомендуется хранить в холодильнике.

Организация, уполномоченная на принятие претензий

Нестле Россия ООО

Россия

https://www.nestlebaby.ru/

115054 г. Москва, Павелецкая пл. 2 стр. 1

[email protected]

8 (800) 200-20-55

Nestogen 1 Сухая молочная смесь, 0-6мес, 1050 гр (Нестожен)

Nestogen® 1 Сухая молочная смесь с 0 мес. 1050 г

Смесь Nestogen® 1 была специально разработана для обеспечения сбалансированного здорового питания и комфортного пищеварения малыша.

Смесь Nestogen® 1 с пребиотиками Prebio® и уникальными лактобактериями L.reuteri способствует улучшению моторики кишечника, формированию регулярного мягкого стула, здоровой микрофлоры и уменьшению колик.

Смесь Nestogen® 1 отличается преобладанием белков молочной сыворотки для улучшения качества белка и комфортного пищеварения.

Смесь Nestogen® 1 предназначена для кормления здоровых детей с рождения в случаях, когда грудное вскармливание невозможно, и является молочной составляющей рациона ребенка.

Она содержит сбалансированный комплекс витаминов и минеральных веществ для гармоничного роста и развития.

ВАЖНОЕ ПРИМЕЧАНИЕ

Идеальной пищей для грудного ребенка является молоко матери. Перед тем как принять решение об искусственном вскармливании с использованием детской смеси, обратитесь за советом к медицинскому работнику. Возрастные ограничения указаны на упаковке товаров в соответствии с законодательством РФ. Продукт изготовлен из сырья, произведенного специально одобренными поставщиками, без использования генетически модифицированных ингредиентов, консервантов, красителей и ароматизаторов.

Примечание: Для сохранения живых бактерий вскипяченную воду следует остудить примерно до температуры тела (37 ˚С) и затем добавить сухую смесь. Для приготовления смеси необходимо использовать мерную ложку, заполненную без горки. Разведение неправильного количества порошка большего или меньшего по сравнению с количеством, указанным в таблице – может привести к обезвоживанию организма ребенка или нарушению его питания. Указанные пропорции нельзя изменять без совета медицинского работника. В этом возрасте питание ребенка становится более разнообразным (постепенно вводятся каши, овощи, фрукты, мясо и рыба). Проконсультируйтесь с медицинским работником, прежде чем вводить прикорм в меню ребенка. Если раннее введение продуктов прикорма рекомендовано вашим доктором, то уменьшите количество потребления детской смеси согласно рекомендации.

Состав: обезжиренное молоко, мальтодексин, деминерализованная молочная сыворотка, лактоза, смесь растительных масел (низкоэруковое рапсовое, подсолнечное, подсолнечное высокоолеиновое, кокосовое), молочный жир, пребиотики (галактоолигосахариды (ГОС) и фруктоолигосахариды (ФОС)), цитрат кальция, эмульгатор ( соевый лецитин), цитрат калия, фосфат калия, хлорид магния, витамины (L-аскорбат натрия, аскорбилпальмитат (С), DL-альфа-токоферолла ацетат (Е), никотинамид (PP), D-пантотенат кальция (B5), ретинола ацетат (A), тиамина мононитрат (B1), пиридоксин гидрохлорид (B6), рибофлавин(B2), D3 холекальциферол (Д), фитоменадион (К), фолиевая кислота (В9), цианкобаламин (В12), D-биотин (B7)),цитрат натрия, хлорид натрия, хлорид кальция, хлорид калия, культура лактобактерий L. 5 КОЕ/г), таурин, сульфат железа, инозит, сульфат цинка, L-картнитин, сульфат меди, сульфат марганца, йодид калия, селенат натрия.

Вес1050 гр

python — Нестабильная точность классификатора Gaussian Mixture Model от sklearn

Краткий ответ: вы должны просто , а не использовать GMM для классификации.

---

Длинный ответ…

Из ответа на соответствующую ветку, мультиклассовая классификация с использованием гауссовских смешанных моделей с обучением scikit (курсив в оригинале):

Gaussian Mixture не является классификатором. это оценка плотности метод и ожидая, что его компоненты волшебным образом выровняются с ваши занятия не лучшая идея. […] GMM просто пытается подогнать смесь гауссианов в ваши данные, но ничто не заставляет его размещать их судя по маркировке (которая даже не предусмотрена в фит вызов). Время от времени это будет работать — но только для тривиальный задачи , где классы настолько хорошо разделены, что даже наивный байесовский будет работать, но в целом это просто недопустимый инструмент для проблема.

И комментарий самого респондента (опять же выделено в оригинале):

Как указано в ответе — GMM не является классификатором, поэтому спрашиваю, если вы правильно используют «классификатор GMM», ответить невозможно. С использованием МГМ как классификатор неверен по определению, нет «валидного» способ использования его в такой проблеме, как это не то, что эта модель предназначен делать. Что вы могли бы сделать, так это построить правильный генеративный модель на класс. Другими словами, создайте свой собственный классификатор, где вам подходит один GMM на метку , а затем используйте назначенную вероятность, чтобы сделать актуальная классификация. Тогда это правильный классификатор. Видеть github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/2468

(Что бы это ни стоило, вы можете заметить, что респондент является ученым-исследователем в DeepMind и самым первым человеком, получившим золотой значок

машинного обучения здесь, в SO)

Чтобы уточнить ( и именно поэтому я не просто пометил вопрос как дубликат):

Это правда, что в документации scikit-learn есть сообщение под названием GMM-классификация:

Демонстрация смешанных моделей Гаусса для классификации.

, которого, я думаю, не существовало еще в 2017 году, когда был написан ответ выше. Но, покопавшись в предоставленном коде, вы поймете, что модели GMM там действительно используются способом, предложенным лейлотом выше; есть нет оператора в форме classifier.fit(X_train, y_train) — все использование в форме classifier.fit(X_train) , т.е. без использования фактических меток.

Это именно то, что мы ожидаем от кластеризующего

-подобного алгоритма (который действительно является GMM), а не от классификатора. Это правда, что scikit-learn также предлагает возможность предоставления меток в методе GMM fit :

.

подходят (самостоятельно, X, y=нет)

, который вы на самом деле использовали здесь (и опять же, вероятно, не существовало еще в 2017 году, как следует из приведенного выше ответа), но, учитывая то, что мы знаем о GMM и их использовании, не совсем понятно, для чего этот параметр. (и, позвольте мне сказать, scikit-learn имеет свою долю в практиках, которые могут выглядеть разумными с чисто 9-й точки зрения).0063 программирования с точки зрения , но это имело очень мало смысла с точки зрения моделирования ).

Последнее слово: хотя исправление случайного начального числа (как предложено в комментарии) может

показаться «работающим», доверие к «классификатору», который дает диапазон точности от 0,4 до 0,7 в зависимости от случайного начального значения, возможно, не хорошая идея…

стабильность | решение уравнений

устойчивость , в математике, состояние, при котором небольшое возмущение в системе не оказывает слишком разрушительного воздействия на эту систему. С точки зрения решения дифференциального уравнения функция f ( x ) называется устойчивым, если любое другое решение уравнения, которое начинается достаточно близко к нему, когда x = 0, остается близким к нему для последующих значений x . Если разница между решениями стремится к нулю при увеличении x , решение называется асимптотически устойчивым. Если раствор не обладает ни одним из этих свойств, он называется неустойчивым.

Например, решение y = c e ^{— x} of the equation y ′ = — y is asymptotically stable, because the difference of any two solutions c ₁ e ^{— x} and c ₂ E ^{— x} IS ( C ₁ — C ₂ ) E ^{— X 3, AS — X 13. Решение y = c e x уравнения y ′ = y , с другой стороны, неустойчиво, поскольку разность любых двух решений равна ( 1 9012 1 9 c — c ₂ ) e x , что неограниченно увеличивается при увеличении x .}

Заданное уравнение может иметь как устойчивые, так и неустойчивые решения. Например, уравнение y ′ = — y (1 — Y ) (2 — Y ) имеет решения Y = 1, Y = 0, Y = 2, Y = 1 + (1 + C ² E ^{-2 x} ) ^{— 1 / ₂} , and y = 1 — (1 + c ² e ^{-2 x} ) ^{— 1 / ₂} ( см. график ). Все эти решения, кроме y = 1, устойчивы, поскольку все они приближаются к линиям y = 0 или y = 2, поскольку x увеличивается для любых значений c , которые позволяют начинать решения близко друг к другу. Решение y = 1 неустойчиво, так как разница между этим решением и другими близкими составляет (1 + c ² e -2 x

) ^{— 3 1 / , которое увеличивается до 1 по мере увеличения x , независимо от того, насколько оно изначально близко к решению y = 1.}