有米意思,近山省吾

稻

稻米是指源于稻类（ Oryza spp.）的完整和破碎的谷粒，包括稻谷、糙米、白米、碎米及相关产品米；稻谷是指经脱粒保留外壳的稻米，又称稻实、稻子；而大米或米，常指稻谷去壳後的籽实；相对于「稻」是指植物体，「米」则是指其果实籽粒，但日常生活中会混用这些名词。米煮熟後通稱「飯」。稻的栽培起源于約西元前8200年南中國珠江中游的聚落地帶 [1] ，另有考古发现在约西元前8200年前的中国湖南也有種早期稻米。在1993年，考古队在道县玉蟾岩发现了世界最早的古栽培稻，距今约8200年。水稻在中国與東南亞广为栽种后，逐渐向西传播到印度，在亞洲季風氣候區是自古以來的主食，中世纪時引入欧洲南部。

【星座基礎知識一次看】12星座大百科!相關日期、性格特點，初學者入門必看指引

「三方」（Quadruplicities）是將十二星座按照四大元素分類，每一類包含三個星座：火象（牡羊、獅子、射手），土象（金牛、處女、魔羯），風象（雙子、天秤、水瓶），水象（巨蟹、天蠍、雙魚）。一般認為，火象是比較熱情外放的，土象實際而穩重，風象睿智而充滿好奇心，水象直覺力強而情感豐富。「四正」又稱為「模式」（modalities），指的是星座的特質，以及各星座在其相應季節中的位置。將十二星座分成三組，每組各有四個星座：啟動（Cardinal）：牡羊、巨蟹、天秤、魔羯發生在季節改變之始，因此啟動星座個性主動且行動力佳。固定（Fixed）：金牛、獅子、天蠍、水瓶位於四季中間，因此象徵穩定、持續。變動（Mutable）：雙子、處女、射手、雙魚

紫微垣

紫微垣，三垣之一，也叫紫微宮，源於遠古時期中國人民對星辰的自然崇拜，是古代中國神話和天文學結合的產物。紫微垣就是天帝居住的地方，是皇帝內院，除了皇帝外，皇后、太子、宮女都在這居住。按《步天歌》，紫微垣為三垣的中垣，在北天中央位置，故稱中宮，以北極為中樞。有十五星，分為左垣與右垣兩列，《宋史 ·天文志》："紫微垣在北斗北，左右環列，翊衞之象也。 " 中國古代皇宮多象徵以紫微垣，以之命名，如西漢未央宮、 [1] 隋唐洛陽紫微城、明清故宮紫禁城。 [2] 別名中宮紫微宮天體名稱紫微垣象徵物帝王家事變化中國天文位置華蓋與北極星（勾陳一）之間正星數目 163顆增星數目 181顆西方天文位置仙王座與仙后座部分

97年属什么 97年属什么命

有因为五行甲子纳音中，1997年是农历丁丑年，是生肖属牛年。按六十甲子分析，生 (出生于1937或者1997年)五行属涧下水命，湖之牛容。丁丑年出生的人，为人和气，一生都衣禄无忧，初年财禄常在，晚景有乘骨肉，头见女吉，迟生则好。夫妻和顺，女人往往会旺夫，具有持家贤良之命。第一种：按每年"立春"进行划分阳历 (公历)时间：1996年2月4日21时15分至1997年2月4日3时4分农历丙子年 (鼠年，此时出生为属鼠) 1997年2月4日3时4分至1998年2月4日8时53分农历丁丑年 (牛年，此时出生为属牛) 第二种：按每年"初一 (春节)"进行划分阳历 (公历)时间：1997年1月1日-1997年2月6日农历丙子年 (鼠年)

日本の龍の種類｜知っておきたい日本の名龍9選

日本の龍の種類と、日本の神話や伝説における龍の重要性について、楽しんでいただけたでしょうか。これらの龍は、日本の象徴として非常に重要な役割を果たしており、タトゥーやアートペインティング、その他のシンボルに非常に広く、一般的に使用さ ...

【無花果功效】怎麼吃？營養好處和副作用一覽

4.4 新鮮無花果和無花果乾怎麼吃？無花果功效是什麼？無花果（英文：Fig）營養豐富，能促進消化、控制血糖、減低患上心臟病的風險。除了吃新鮮無花果外，無花果乾亦可當小食或煲湯，是入饌的常用食材。無花果有甚麼好處和禁忌（副作用）？立即了解! 無花果營養及好處新鮮無花果（每40克）的熱量只有約30卡路里，這些熱量主要來自新鮮無花果的天然糖。新鮮無花果還含有各種營養素，包括銅和維生素B6等，營養好處多，對身體非常有益。無花果有促進腸胃消化、幫助控制血糖、改善血管和心臟健康等功效，以下將詳細介紹：無花果功效1. 促進腸胃消化無花果含有豐富的纖維，有助軟化糞便，以減少便秘。無花果功效2. 幫助控制血糖新鮮無花果中的鉀含量高，有助於調節體內血糖水平。

带芊字的女孩名字

4、【芊雅】 ——"芊"字指的是草木茂盛的样子，用于女宝宝取名，代表着茂盛、生机勃勃、充满活力之义。"雅"意为文雅，属于女孩起名常用字，形容举止文雅，有修养。两者相合取为女孩名字，不仅字音好听，寓意也非常美好。 5、【芊一】

香港理工大学Asif Usmani教授团队来访，共同探讨智慧消防及结构火灾安全

吉蔚博士生作报告：Early-warning methods on fire-induced building collapse 朱劭骏助理教授作报告：Deep learning-driven real-time prediction of key physical parameters of early warning fire-induced collapse of steel...