#905640
#905640: Для токсилогической оценки естественные красители должны рассматриваться как:
Для токсилогической оценки естественные красители должны рассматриваться как:
Варианты ответа:
- только краситель, изолированный в химически неизменной форме из известных пищевых продуктов и применяемый в пищевых продуктах, из которых он экстрагируется, на уровнях, обнаруживаемых в этих продуктах в норме
- только краситель, изолированный в химически неизменной форме из известных пищевых продуктов, но применяемый на уровнях, превышающих нормальные, или в продуктах, отличных от тех, из которых он получен
- только краситель, изолированный из пищевого источника и химически измененный в процессе изготовления, или натуральный краситель, изолированный из непищевого источника
- краситель, изолированный в химически неизменной форме из известных пищевых продуктов и применяемый в пищевых продуктах, из которых он экстрагируется, на уровнях, обнаруживаемых в этих продуктах в норме; краситель, изолированный в химически неизменной форме из известных пищевых продуктов, но применяемый на уровнях, превышающих нормальные, или в продуктах, отличных от тех, из которых он получен; краситель, изолированный из пищевого источника и химически измененный в процессе изготовления, или натуральный краситель, изолированный из непищевого источника
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Данная дисциплина изучает фундаментальные принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении, статистике и визуализации данных. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний для решения реальных задач в бизнесе, науке и IT-сфере. Курс развивает навыки критического мышления и работы с большими массивами данных, что необходимо для успешной карьеры в цифровой экономике.
Данная дисциплина изучает фундаментальные принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении, статистике и визуализации данных. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний для решения реальных задач в бизнесе, науке и IT-сфере. Курс развивает навыки критического мышления и работы с большими массивами данных, что необходимо для успешной карьеры в цифровой экономике.