在电脑桌前运动(Zt)

电脑操作者的保健操
长时间操作计算机易疲劳,可做专为电脑操作者设计的保健操来消除疲劳、恢复体力。文中详细介绍了14种动作,如手臂伸展、腿部运动、身体转动等,帮助缓解久坐带来的不适。
长时间坐着工作,特别是操作计算机久了,会感到很累。这时休息一下,做做专为电脑操作者设计的这套保健操,就能很快消除疲劳、恢复体力。

  1.坐在椅上,背要直,双手放膝盖。一臂前伸,连同身体一起后转,目光盯住手掌——吸气。还原——呼气,换手再做。
  2.坐在椅上,双手放膝盖。屈臂握拳,勾脚尖抬起,稍停。双手放回膝盖的同时,绷脚尖,同时脚后跟带动脚尖一起转动。
  3.双臂屈肘,双手放肩上。两肘前后做圆周运动。
  4.双臂交叉,胸前抱臂。抬起双臂,在胸前做圆周运动,同时活动双肩、肩胛骨和胸肌。
  5.坐在椅上,背要直,双手抱一膝盖尽量贴近腹部。然后向前伸直这条腿,放回地面。换腿再做。
  6.向前伸直双手,做游泳的动作;如蛙泳。尽量向前和向两侧伸长身体。
  7.坐在椅上,一条腿膝盖弯曲后转向一侧——如同朝一侧跨出跨出一步。还原。换腿再做。
  8.屈臂握拳,放胸前,伸开双手向前、向两侧、再向上伸。
  9.一条腿伸直,脚尖朝上,另一条腿弯曲,脚尖朝下,模仿走路动作,轮流换脚。
  10.坐在椅上双腿伸直。抬腿,向两侧转动,在地板上空划圆。
  11.坐在椅上屈臂,双手放肩上。左右来回转动身体,使胳膊肘尽量靠近椅背。
  12.坐在椅上,双手放头后。头向两侧来回转动。
  13.双手放膝盖。一只手从上伸肩后,另一只手从下向上伸肩胛骨处,双手背后交叉。换手再做。
  14.紧贴椅背坐在椅上。挺直脊柱,微微低头,向两侧轻轻转动。假设胸前有一小球,尽量用下额去够球。眼睛睁大,跟着头转动。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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