人体十大最佳黄金时间

  ⒈刷牙的最佳时间

  饭后3分钟是漱口、刷牙的最佳时间。因为这时,口腔的细菌开始分解食物残渣,其产生的酸性物质易腐蚀、溶解牙釉质,使牙齿受到损害。

  ⒉饮茶的最佳时间

  饮茶养生的最佳时间是用餐1小时后。不少人喜欢饭后马上饮热茶,这是很不科学的。因为茶叶中的鞣酸可与食物中的铁结合成不溶性的铁盐,干扰人体对铁的吸收,时间一长可诱发贫血。

  ⒊喝牛奶的最佳时间

  因牛奶含有丰富的钙,中老年人睡觉前饮用,可补偿夜间血钙的低落状态而保护骨骼。同时,牛奶有催眠作用。

  ⒋吃水果的最佳时间

  吃水果的最佳时间是饭前1小时。因为水果属生食,吃生食后再吃熟食,体内白细胞就不会增多,有利于保护人体免疫系统。

  ⒌晒太阳的最佳时间

  上午8时至10时和下午4时至7时,是晒太阳养生的最佳时间。此时日光以有益的紫外线A光束为主,可使人体产生维生素D,从而增强人体免疫系统的抗痨和防止骨质疏松的能力,并减少动脉硬化的发病率。

  ⒍美容的最佳时间

  皮肤的新陈代谢在24点至次日凌晨6点最为旺盛,因此晚上睡前使用化妆品进行美容护肤效果最佳,能起到促进新陈代谢和保护皮肤健康的功效。

  ⒎散步的最佳时间

  饭后45分钟至60分钟,以每小时4.8公里的速度散步20分钟,热量消耗最大,最有利于减肥。如果在饭后两小时后再散步,效果会更好。

  ⒏洗澡的最佳时间

  每天晚上睡觉前来一个温水浴(35℃~45℃),能使全身的肌肉、关节松弛,血液循环加快,帮助你安然入睡。

  ⒐睡眠的最佳时间

  午睡最好从13点开始,这时人体感觉已下降,很容易入睡。晚上则以22点至23点上床为佳,因为人的深睡时间在24点至次日凌晨3点,而人在睡后一个半小时即进入深睡状态。

  10.锻炼的最佳时间

傍晚锻炼最为有益。原因是:人类的体力发挥或身体的适应能力,均以下午或接近黄昏时分为最佳。此时,人的味觉、视觉、听觉等感觉最敏感,全身协调能力最强,尤其是心律与血压都较平稳,最适宜锻炼。
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研员及工程技术员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研员及从事工业设备故障诊断的工程技术员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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