减少眼疲劳,IE浏览器使用淡苹果绿背景色

专家建议通过调整电脑屏幕颜色至淡苹果绿来缓解长时间使用电脑导致的眼睛疲劳。具体步骤包括设置桌面颜色属性、调整IE浏览器的颜色显示偏好。

    生部近视眼重点实验室主任、复旦大学医学院眼科教授褚仁远说,绿色和蓝色对眼睛最好,建议大家在长时间用电脑后,经常看看蓝天、绿地,就能在一定程度上缓解视疲劳。同样的道理,如果我们把电脑屏幕和IE浏览器的网页底色变为淡淡的苹果绿,也可在一定程度上有效地缓眼睛疲劳等症状了。下面就教你如何把网页底色变成淡淡的苹果绿: 第一步, 在桌面上点击鼠标右键,依次点击“属性”、“外观”、“高级”按钮。 第二步,在打开的“高级”对话框中,在“项目”下拉列表里选择“窗口”。 第三步,再打开右边对应的“颜色”列表,选择其中的“其他”一项,在打开的对话框里,把“色调”的参数设置为85,把“饱和度”参数设置为90,把“亮度”参数设置为205。再点击“确定”退出设置。第四步,打开ie浏览器,选择“工具”栏中的“internet选项”,点击“辅助功能”按钮,在“不使用网页中指定的颜色”前打钩。全部步骤完成后,网页、文件夹、文本文档里的背景颜色都变成了绿色。其中,色调、饱和度和亮度的参数值,还可以根据个人的喜好稍作修改,让自己用电脑的候最舒服。

【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:本文提出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公开的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,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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