29 августа 2013
Какие места на кухне считаются самыми грязными? Как содержать их в чистоте?
1. Место вокруг раковины – одно из самых грязных на кухне, так как именно там скапливается очень много микробов.
Мойте место вокруг раковины каждый день, применяя специальные антисептические средства.
2. Рабочие поверхности столов также требуют особого внимания, потому что являются излюбленным местом обитания микробов.
Обрабатывайте рабочие поверхности столов антибактериальными средствами.
3. Кухонное полотенце очень редко подвергается стирке, поэтому в нем проживают всевозможные микроорганизмы.
Пользуйтесь одноразовыми бумажными полотенцами – самыми безопасными с точки зрения гигиены.
4. Деревянная разделочная доска – самая худшая из всех досок, потому что в ней обитают микробы.
Пользуйтесь стеклянными или силиконовыми разделочными досками – они самые безопасные.
5. В губке для мытья посуды размножаются микробы, поэтому чистите ее каждый день.
Положите мокрую губку на одну минуту в микроволновую печь или в посудомоечную машину – и она будет чистой.
Стоить помнить, что самыми гигиеничными материалами на кухне следует считать керамическую плитку, стекло, нержавейку. Самыми опасными с точки зрения накопления бактерий – пластик, текстиль, дерево.
Чтобы узнать больше, читай отзывы
zdorovieinfo.ru
← Вернуться на предыдущую страницу
Складено антирейтинг з 5 найбільш шкідливих продуктів для зору 21 августа 2026
Здоров’я очей безпосередньо залежить від харчування, яке повинно бути збалансованим, щоб уникнути проблем. Тому лікарі…
В роботаксі Waymo Ojai вбудують ШІ Gemini, щоб пасажирам було з ким поговорити 21 августа 2026
Входячи до складу холдингу Alphabet разом із Google, компанія Waymo, яка пропонує послуги роботаксі в США, оголосила про інтеграцію помічника з штучним інтелектом Gemini у свої автомобілі.
Вчені довели: ШІ-картинки часто неможливо пов'язати з конкретними зображеннями з навчальних даних 21 августа 2026
Вчені Лабораторії комп'ютерних наук та штучного інтелекту (CSAIL) при Массачусетському технологічному інституті довели, що з ростом обсягу даних зв'язок між тим, чому навчається модель, і тим, що вона генерує, практично зникає. Це вказує на безпідставність претензій правовласників до лабораторій штучного інтелекту.