健康睡眠,提高工作效率

人一生中有三分之一的时间是在睡眠中度过,五天不睡眠人就会死去,睡眠作为生命所必须的过程,是机体复原、整合和巩固记忆的重要环节,是健康不可缺少的组成部分。据世界卫生组织调查,27%的人有睡眠问题。国际精神卫生组织主办的全球睡眠和健康计划于2001年发起了一项全球性的活动———将每年的3月21日,即春季的第一天定为“世界睡眠日”,2006年世界睡眠日的主题是“健康睡眠进社区”。可能有人觉得奇怪,这睡眠怎么还分健康和不健康的,不都是闭上眼睛睡觉吗?其实,很多人习以为常的睡眠习惯恰恰是不科学的。

不健康睡眠一:

平时通宵,周末狂睡

误区:有些人平时工作很辛苦,有时加班到了凌晨,但第二天还是得六七点爬起来去上班。睡眠严重不足,怎么办?周末在家恶补睡眠,睡它个20小时,把平时的都补回来。还有些人今天听说8小时睡眠足够,明天听说7小时睡眠长寿,到底多少小时睡眠好,自己也搞不清楚。不过据说充足的睡眠既美容又养颜,那就睡它个10小时。

专家分析:保证每天正常睡眠时间

每天保证正常的睡眠时间是很重要的,一般成年人应该在6-9个小时。比如晚上10-11点睡觉,早上6-7点起床,这样可以使人维持一个较稳定的生物节律,对人体身心都是有益的。

对于睡眠时间的长短,没有统一的说法。因人而异可以分为长睡眠型(8小时左右)和短睡眠型(6小时左右),其实4-10小时都属于正常范围,主要以第二天醒后精神饱满为准。实际上,各种人群对睡眠的要求是不同的。一般而言10-18岁的人群,每天需要8小时的睡眠时间,18-50岁的人群,每天需要7小时的睡眠时间,50-70岁的人群,每天需要5-6小时。特别对于上了年纪的人,睡眠质量比不上年轻人是自然规律,只要不影响身体健康就好。关于每天应该睡多少小时,因个人体质存在差异,只要符合自己的睡眠习惯、能够保证白天精力充沛、醒后没有疲乏感即可。很多伟人,他们睡得很少,但却精力旺盛,原因在于他们补充的主要是深睡眠,量虽少、质却高。

不健康睡眠二:睡前保持安静少运动

误区:有些人,晚上一有活动,就会睡觉时兴奋得睡不着。所以,他们认为吃完饭就应保持安静,连一些正常的低运动量活动也拒绝参与。本来白天就在单位里坐了一天,回家后继续坐着,坐到睡觉前反而睡不着了。

专家分析:适量运动促睡眠

临睡前的过量运动,会令大脑兴奋,不利于提高睡眠质量。但适量的体育运动,能够促进人的大脑分泌出抑制兴奋的物质,促进深度睡眠,迅速缓解疲劳,并从而进入一个良性循环。

特别是脑力工作者,一天下来可能都没什么活动,而晚饭后的轻微活动反而可以有助睡眠。研究发现,临睡前做一些如慢跑之类的轻微运动,可以促进体温升高。当慢跑后身体微微出汗时(一般来讲在20-30分钟为宜),随即停止。这时,体温开始下降。当30-40分钟后睡觉时,人将很容易进入深度睡眠,从而提高睡眠质量。

不健康睡眠三:

公交地铁上补睡眠

误区:有些人晚上喜欢熬夜工作,觉得好在公司与家距离甚远,无论是坐地铁,还是坐公交车,只要一坐下来就打瞌睡,一路睡到公司,认为这样的补眠方式,既没影响工作,又不耽误睡觉。专家分析:深睡眠使人得到充分恢复

人的睡眠大致分为“非快速眼动睡眠”和“快速眼动睡眠”两个阶段,在前一个阶段中,又可以分为“浅睡眠”和“深睡眠”两个过程,这两个过程在睡眠中循环多次。人们只有在睡眠中经历了几个“深睡眠”过程后,才能使疲劳得到充分的消除。但是,在汽车上睡觉、打盹、补觉,容易受到各种因素的干扰,汽车的晃动、光线的刺激、声音的影响、空间的狭窄等都不容易使人进入“深睡眠”状态,而在“浅睡眠”状态下休息,只能使人得到不充分的恢复。我们经常听到有同事抱怨,车里睡了一觉后,反而觉得腰酸腿疼、疲乏无力。另外,在车上睡觉,还容易导致生病。比如车上小睡后,最容易落枕和感冒。脖子歪向一边睡觉,容易使一侧的脖子肌肉疲劳,所以很容易落枕。还有,在车上睡觉,车门开关、风扇吹动,一不小心就容易着凉。白天疲劳的时候小睡一段有助于体能的恢复,但是尽量不要选择在车上睡。

不健康睡眠四:

睡得不好用吃来补

误区:有些人觉得睡眠不好,就多吃些人参、鹿茸等补品,不但有益于提高睡眠质量,而且补得好了,就是适当减少些睡眠时间,问题也不大。

专家分析:学会睡个“子午觉”

美国医学教授威廉·德门特说:“睡眠是抵御疾病的第一道防线。”他发现,凡是在凌晨3点钟起床的人,第二天的免疫力就会减弱,血液中有保护作用的杀病菌细胞也会减少1/3。所以,我国民间流传的“吃人参不如睡五更”这句话是很有道理的。我国传统养生学提倡睡“子午觉”。“子”是指夜间的23-1点,“午”是指白天的11-13点。认为睡“子时”可以养精蓄锐,而睡“午时”则可以顺应阳气的开发。

为了保证深睡眠,应该尽量做到早睡早起。虽然很多白领工作繁忙,但宁可把工作时间提前开始,也不宜推迟结束。晚上10点至凌晨4点,是最佳睡眠时间,入睡的最晚极限不能超过11点。过了11点后,人反而会变得兴奋,更难入睡。凌晨两三点,是熬夜的人感到最困的时候,而天亮后,人就开始进入浅睡眠期,这时候开始多梦、易醒。有些人喜欢睡“回笼觉”,来增加睡眠时间。当然,这不失为补充睡眠不足的一个办法,要提醒的是,“回笼觉”补充的主要是浅睡眠,效果不如早睡早起获得的深睡眠更好,宁可早上5点起床,也不要到晚上12点才睡觉。

此外,睡午觉也是个很好的睡眠习惯。临床基础研究已经证实,深睡眠在一天中有几个阶段,在中午12点至下午2点之间,有半小时的深睡眠期,但具体从哪个时段开始,因个人情况而异。因此,中午小睡片刻,可以争取半小时深睡眠,帮助人体机能的自行修复。从人的能量消耗和补充平衡角度,午睡也很有道理。因为从清晨到中午,从中午到晚上入睡前,这两个时段都有七八个小时,持续运作会让人体各部分的效能降低,尤其是脑力劳动者,午睡是有效的“充电”手段,小睡片刻换来的是下午工作的高效率。但午睡并不需要过久,半小时足够,最多不超过1小时,否则会影响晚上的睡眠。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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