千万不要死于无知——前言

博主从美国回来,受委托宣传保健知识。指出北京在高血压和高血脂方面居首,国内很多人不重视保健,死亡率高。对比日本先进经验,强调应重视保健。介绍国际保健的三个里程碑:平衡饮食、有氧运动和心理状态。

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    去年我才从美国回来,此前在斯坦福呆了六年。今天我要给大家介绍很多新东西。最近北京市普查工作刚结束,我们北京市得了两个冠军,一个是高血压冠军;一个是高血脂冠军,很遗憾。市委非常重视,有文件下达了,要求各单位多听最新保健知识,我就是奔着这个目的来的。
 
    现在,死亡率最高的是30至50岁的人。年龄不是个宝,血脂高很危险。大家知道国际上有个标准,寿命等于成熟期的5至7倍者为长寿。这么说,人的寿命应该是100至175岁。为什么都没有达到呢?最主要一个原因是不重视保健,而且不听保健。这个问题在国内非常严重,特别是领导干部。国家保健局一再强调每个人都要重视自己的保健。现在绝大多数是病死的,很少数是老死的。应该绝大多数是老死而少数是病死。这个极端反常的现象要求我们尽快纠正。
 
    最近联合国表扬我们的邻国日本。为什么表扬日本,因为他的寿命是世界冠军。他们女性的平均寿命是87.6岁,我们国家50年代是35岁,60年代是57岁,现在是67.88岁,距离日本整整差20岁,这是没法原谅的。日本的先进经验是以社区为单位,每一个月讲一次保健课,如果没有来听就必须补课。我国没这制度,谁爱听就听,不听拉倒。我回国后问了许多人,应该活多久呢?有人告诉我五六十岁就差不多了,这说明我们的标准太低。他们大部分人根本不知道保健,凑合活着,问题很严重。我在医院工作了40年,绝大部分人病死是很痛苦的。我来的目的很明确,我受科协委托,受命于卫生部的指示,希望每个人都重视保健工作。
 
    联合国提出个口号:“千万不要死于无知”。很多人死于无知,这很冤枉呀。我们知识分子平均年龄58.5岁,按这个数字,我想不算学前教育,小学6年,中学6年,医科大学8年,硕士3年,博士3年,博士后3年,都学完后到点了,根本不能干什么了。很多科学家没超过这个年龄。我在美国斯坦福见到了张学良将军,在纽约参加了他的100岁寿辰。我很受教育,一进门见到他我们就大吃一惊,他眼不花,耳不聋,很多人问他:“少帅您怎么活这么久”?他回答很明确:“不是我活得久呀,而是他们活得太短了”。这句话的意思是,你活得短,还嫌我活得长。这情景我一直到现在还记得很清楚。而我们很多人很糊涂,对保健一无所知,这样我们的工作也做不好,因为我们天天处在不健康、亚健康状态。我见过很多人,宋美龄我在长岛见过,他们都活得很长,都是100多岁。他们能活,我们为什么不能活。我就很奇怪,我们很多人凑合活着,这种思想危害极大。
 
    大家知道怎么保健吧?其实国际上在维多利亚开会有个宣言,这个宣言有三个里程碑,第一个叫平衡饮食,第二个叫有氧运动,第三个叫心理状态。这三个里程碑国际上都知道,而我们很多人不清楚。这三个里程碑的标题不会改变,而内容会随时改变。地球人的平均寿命70多岁,我们是67.88岁,还没有达到平均寿命。而有很多人已经创造纪录了,据我所知,英国有个叫霍曼卡门今年已经209岁了,经历了12个王朝,如不信我,可以告诉你个电话号码,还有个罗马尼亚老太太今年104岁,更奇怪的是她92岁时生了个胖娃娃。人家能活,我们凑合活着,你能凑合得了吗?
 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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