你的睡眠时间和睡眠质量达标了么?

导读:充足的睡眠时间到底是多少?虽然人与人之间存在个体差异,但大部分人所需的睡眠时间还是基本相同。除了睡眠时间,睡眠质量也非常重要。





  睡眠时间

  不同年龄段,所需的睡眠时间也不尽相同。美国国家睡眠基金会推荐的睡眠时间如下图。对照一下,你的睡眠时间达标了么?




  
睡眠质量

  此外,也不能追求睡眠时间的“数量”,而忽视睡眠质量。高质量睡眠的一般特征是:
1.半小时内入睡;2.整夜基本不醒

  最佳睡眠时间:晚10点至早6点。这一点对于IT业的和创业初期的朋友来说,可能比较困难。

  
睡眠质量小测试

  下面有10个小问题,4个选项:A经常、B有时、C很少、D从未。 依据下面每个问题,请记录下你的选择。  

  • 01、睡眠时间很不规律,不能按时上床睡觉  
  • 02、工作或娱乐至深夜  
  • 03、躺在床上,脑子里浮现的全是白天见过的人和发生的事,难以入睡   
  • 04、入睡后稍有动静就能察觉  
  • 05、整夜做梦,醒来时觉得很累   
  • 06、很早就醒来,而且再也睡不着了   
  • 07、稍有不顺心的事就彻夜难眠  
  • 08、换个环境就难以入睡   
  • 9、一上夜班就睡眠不好   
  • 10、使用安眠药才能安然入睡

  做完以上10题,根据你的答案计算一下你的总分。每选一个A记5分,B记2分,C记1分,D记0分。

  • 20分以上:你存在严重的睡眠障碍
  • 5~20 分:你的睡眠质量较差
  • 5分以下:你的睡眠质量良好

  如果你的累计得分在5分以上,尤其是有多项A,你需要高度重视你的睡眠状况,并想办法尽快改善。因为“睡商”指数低不仅会带来一时的不适,长期持续还会给健康亮红灯。

  
如何提高睡眠质量

  • 1. 养成良好的作息习惯,争取晚11点或12点前入睡,顺应生物钟。
  • 2. 营造舒适睡眠环境;(合适的枕头和床等,屏蔽噪音等)
  • 3. 睡前不进食,更不能吃刺激性食物(酒、茶、咖啡等);
  • 4. 合理膳食,以免半夜饿醒;

本文出处:伯乐在线--职场博客
判断睡眠质量是评估个人健康的重要指标,因为睡眠不仅是身体恢复再生的关键过程,也直接影响我们的情绪、认知能力免疫系统的运作。一个健康的睡眠模式能够为身体提供充足的时间来修复组织、巩固记忆、调节激素水平,并为新的一天储备能量。因此,了解并评估睡眠质量,对维持身心健康至关重要。追求买了一个智能手环,打算判断自己的睡眠质量。 但是追求买的智能手环太不智能了,只能记录睡眠模式持续时长。格式如下: 深睡10分钟:2 10 浅睡10分钟:1 10 快速眼动10分钟:0 10 清醒10分钟:3 10 但是他想知道自己的睡眠质量怎么样,于是请你写一个程序告诉他。 以下是本题中睡眠模式时长的标准: 深睡比例:20-60% 包含两端点 浅睡比例:<55% 快速眼动比例:10-30% 包含两端点 本题中的睡眠质量评定标准: 深睡、浅睡、快速眼动时长都达标:Great! 深睡时长达标,浅睡、快速眼动时长中仅有一个不达标:Normal 深睡时长达标,浅睡、快速眼动时长都不达标:Little Bad 深睡时长不达标:Bad! 输入格式: 第一行给出一个正整数数 T (1≤T≤10) 代表数据组数; 每组数据第一行先给出一个正整数 N (1≤N≤10 5 ) 代表每组数据的数据量; 接下来 N 行 每行两个数,分别代表睡眠状况持续时长(分钟)。 输出格式: 对于每组数据,输出一行字符串一个数字,表示追求的睡眠质量睡眠总时长。 输入样例: 4 3 2 30 1 50 0 20 3 2 20 1 70 0 10 3 2 20 1 71 0 9 3 2 0 1 60 0 40 输出样例: Great! 100 Normal 100 Little Bad 100 Bad! 100
06-28
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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