电脑族的饮食葵花宝典

防辐射

要预防电磁辐射的伤害,应增加枸杞子食品、花粉食品的摄入。枸杞子补肝、明目,具有保护视网膜免受光损伤、清除自由基和抗X射线辐射的作用。花粉含有大量的核酸、氨基酸、维生素、烟酸、叶酸等生物营养成分。花粉中的氨基酸能提高受辐射动物外周血粒细胞的活力,保护骨髓、脾脏、胸腺等组织结构,增加血液中的SOD含量和活力,降低脂质过氧化物含量,可以用于开发防辐射食品。

控制热量

电脑族久坐不动,热能消耗减少,如果每日膳食中摄入过多的热能,机体不能利用,会转化为脂肪,导致肥胖。所以应控制热能摄入量,以维持标准体重。

养眼护眼

维生素A和β-胡萝卜素有助于补肝明目,缓解眼睛疲劳。电脑族长久注视屏幕,维生素A消耗增加,影响视力。含维生素A丰富的食物有奶类、蛋黄、黄鳝、动物肝脏等。含β-胡萝卜素丰富的食物有胡萝卜、绿叶蔬菜、南瓜、红心甘薯等。

增强免疫力

补锌增强免疫力,富含锌的食物如动物肝脏、大豆、瘦肉、硬壳果类(花生、核桃、瓜子等)。

提高记忆力

增加优质蛋白质的供给量,能使大脑处于紧张状态,补钙可安神。久坐电脑前易引起精神烦躁不安,补钙可以起到镇静安神的作用。含钙丰富的食物如牛奶、酸奶、大豆及其制品、虾皮、海带、木耳、芝麻酱、绿叶蔬菜等。

防止疲劳

B族维生素是脑组织在糖代谢中不可缺少的物质,缺少它们则易出现疲劳、头晕等。富含B族维生素的健脑食物有谷类、大豆、花生、瘦肉、鲜鱼、芝麻、核桃、香菇、蛋类等。富含维生素C的食物有猕猴桃、草莓、桃、柑橘等新鲜水果和绿叶蔬菜。

降低血胆固醇

一些中年电脑工作者,缺乏体力劳动,如果饮食不合理则易发生高胆固醇血症。选食得当可降低血胆固醇,能降低胆固醇的食物有洋葱、鱼、大蒜、牛奶、燕麦、玉米、海带、香菇等。

健脑

因为精神集中大脑高度紧张而造成的脑疲劳,平时可以加强三种元素的食物。

一种是含钾元素的食品:钾元素可直接连通大脑神经,可使大脑神经介质正常有序地工作,确保大脑轻松,大多存在于蔬菜水果中,豆类、土豆、蘑菇、香蕉、杏、柑橘、牛奶等富含钾元素。

另一种是含磷脂的食物:参与神经组织的组成和功能,和神经兴奋有关。富含磷脂的食物有鱼和豆制品。

第三种就是含维生素B的食品:人在焦虑不安、郁郁寡欢、情绪不稳时,体内缺乏维生素B,含维生素B高的食物是动物内脏、豆制品、奶制品、红肉等。

另外电脑族可多喝绿茶、菊花茶。因为电脑族除了多接触到电磁辐射外,电脑荧光屏的闪动对眼睛也有较强的刺激作用。长期使用电脑者,易患眼病。专家认为,平时多喝绿茶可起到一定的抗辐射作用。此外,菊花对治疗眼睛疲劳、视力模糊有很好的疗效,经常觉得眼睛干涩的电脑族,多喝些菊花茶有利无害。

脂肪:是健脑的首要物质。代表性食物有坚果、芝麻、自然状态下饲养的动物等。

蛋白质:是智力活动的物质基础,是控制脑细胞的兴奋与抑制过程的主要物质。代表性食物有瘦肉、鸡蛋、鱼类等。而碳水化合物是脑活动的能量来源。代表性食物有杂粮、糙米、红糖、糕点等。充足的维生素C可以使大脑功能灵活、敏锐,并提高智商。代表性食物有鲜果类、黄绿色蔬菜等。

B族维生素:是智力活动的助手。代表性食物有香菇、野菜等。这些食物可健脑香菇:对高血压、动脉硬化有较为明显的疗效,有消除疲劳、提神、稳定精神、防止贫血和癌症等功效。

鱼类:可为大脑提供丰富的蛋白质、不饱和脂肪酸和钙、磷、维生素B1、维生素B2等,它们都是构成脑细胞及提高其活力的重要物质。

鸡蛋:含有丰富的蛋白质、卵磷脂、维生素和钙、磷、铁等,是大脑新陈代谢不可缺少的物质。

黄花菜:富含蛋白质、脂肪、钙、铁、维生素B1,这些都是大脑代谢所需要的物质,因此有“健脑菜”之称。

坚果:含有大量的蛋白质、不饱和脂肪酸、卵磷脂、无机盐和维生素,经常食用,对改善脑营养供给很有益处。

小米:有“健脑主食”之称。小米还有防治神经衰弱的功效。

洋葱:含有抗血小板凝聚的物质,能够稀释血液,改善大脑供血,对消除心理疲劳和过度紧张大有益处,每天吃半个洋葱可以收到良好的健脑效果。

柚子:属于典型的碱性食物,可以消除大量酸性食物对神经系统造成的危害。常吃能使人精力充沛,有醒脑促记忆的作用。此外,橘子、柠檬等也有类似功效。

龙眼:补益心脾,益血安神。凡是因为心脾两虚导致的健忘、失眠、心悸、智力衰退等,可以通过服食龙眼来调整。

除了饮食上要特别注意营养均衡合理、养眼健脑外,电脑工作者还需在每工作1~2个小时后,站起活动一下全身,眺望远方,增强身体的抵抗力,预防疾病的发生。
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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