硅谷员工尝试站着上班

据美国媒体报道,为了防止久坐危害健康,最近美国硅谷多家知名公司开始提供一种桌面较高的办公桌,让员工站着上班。

社交网络公司“脸谱”目前已有200多名员工选择了新型的“站式办公桌”,桌面比传统办公桌高出很多,员工可以站着工作,站累了可以坐在配套的高脚椅上休息。谷歌公司也将这种办公桌列入了公司的保健计划,受到员工的欢迎。多位“脸谱”员工表示,站着工作让他们保持旺盛的精力,再也不会在午饭后“眼皮打架”,两腿不停活动反倒有助于让他们的注意力更加集中。

美国癌症协会去年的一项研究结果显示,每天静坐时间超过6小时的女性比静坐时间少于3小时的女性早逝率高出37%,在男性中这个数字为18%。


【深圳新闻网-深圳特区报】
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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