<转>六种习惯提升大脑能力

科学家发现,成年人大脑的可塑性远比预计的强。我们的日常行为和周边环境,都能引起大脑神经回路的重新连接、功能重组和位置的改变。有些人甚至认为,不同的思考方式也足以重塑大脑。


方法一:运动

研究表明,小鼠在滚轴上训练一段时间之后,海马区神经元数量显著增加,在学习和记忆测试中表现得更好。针对人类的研究也显示,体育锻炼能提高大脑的执行能力(包括计划、组织、多任务处理能力等)。众所周知,运动能改善情绪,经常运动的人老了以后也不容易患痴呆症(dementia)。常运动的老人的执行力,比久坐不动的老人更强。即使是那些在沙发上窝了一辈子的老人,如果现在就开始运动,也能提高执行力。

这种现象可能与很多机制有关。运动可以增加大脑的血流量,将更多的氧分、能量和营养物质运送给忙碌的神经细胞。研究表明,运动可以促进大脑分泌神经营养因子(brain-derived neurotrophic factor, BDNF),促进神经细胞的生长,改善神经细胞间的联系,提高它们的存活率。

不过,所有研究都无法解释“四肢发达,头脑简单”又是怎么回事。

你知道吗?

·大量研究表明,运动能改善睡眠质量,提高免疫力——还有它办不到的事吗?

·想让大脑从运动中获益,我们并不需要像查克·诺里斯(chuck norris,美国动作电影演员)一样成为世界空手道冠军。针对老人的研究表明,每天步行20分钟,就能保持身心健康。


方法二:饮食

大脑和身体一样需要营养和能量。那么,哪些食物能提升大脑智力,哪些又会损害智力呢?众所周知的坏家伙是饱和脂肪酸,它对大脑和身体健康都有严重的不良影响。如果给大鼠喂食饱和脂肪酸含量较高的食物,它们在学习和记忆测试中就会表现不佳,常吃这类食物的人患痴呆症的风险也较高。

然而,并非所有脂肪都不是好东西。脑袋的大部分都是由脂肪酸构成的——细胞膜和髓磷脂鞘(myelin covering)的形成都需要脂肪酸,摄食某些脂肪,尤其是鱼类、坚果和种子中的Ω-3脂肪酸十分重要。阿尔茨海默病、抑郁症、精神分裂症和其他一些大脑功能紊乱病症可能都与Ω-3脂肪酸浓度过低有关。

水果和蔬菜也有益于大脑健康,因为果蔬中的抗氧化剂(antioxidant)含量很高,这些化学物质能与自由基原子发生还原反应,从而使脑细胞免受伤害。研究人员发现,给老年大鼠喂食富含抗氧化剂的食物,可以使它们保持较强的学习和记忆能力,甚至还可以减少由中风引起的大脑损伤。

你知道吗?

·最好的补脑食物:核桃、蓝莓和菠菜等。

·婴儿尤其要摄入足量脂肪。如果婴儿摄入的脂肪量不足,就会影响髓磷脂鞘的形成,不利于神经元传递神经信号。幸运的是,母乳中的脂肪含量高达50%。


方法四:电子游戏

电子游戏能拯救生命。如果外科医生每周至少玩几小时的电子游戏,相比不玩游戏的医生,他们在手术室出错的几率要减少1/3。研究表明,电子游戏的确能提高思维灵敏度、手眼协调性、深度知觉和模式识别能力。玩游戏的人能在更长时间内集中注意力,信息处理能力也更强。当不玩游戏的人玩一个星期的游戏(当然是以科学的名义),他们的视觉技能的确有所提高。有趣的是,大家通常认为,玩游戏是不务正业,然而研究发现,玩游戏的白领其实更自信,更善于处理社会关系。

当然,说到电子游戏的不良影响,我们不能不提到一个著名理论:在现实世界中,玩电子游戏会增加暴力事件的发生几率。许多研究都证实,两者确实存在关联性。常玩暴力游戏的年轻人对图像图形的反应变慢,说明他们对这类信息逐渐适应,已没有以前那么敏感。另一项研究表明,玩家在玩第一人称射击游戏时,大脑的活动状态与做出攻击行为时类似。

当然,这并不能说明上述玩家在现实生活中真的有暴力倾向。虽然两者之间的联系值得探究,但是直到目前为止还没有数据证明,电子游戏的盛行确实与年轻人的暴力行为有关。

你知道吗?

·在美国,电子游戏产业的产值高达100亿美元。

·2003年,美国一名16岁男孩开枪打死了两名警察和一名警察调度员。两年后,受害者家属起诉了游戏公司——这家公司制作发行的电子游戏《侠盗车手》(Grand Theft Auto)广受大众喜爱。起诉书称,该男孩是因为沉溺于暴力电子游戏才走向犯罪道路的。


方法五:音乐

当你在听皇后乐队的精选集时,听觉皮层正在处理音乐的各个组成元素:音量、音调、音色、旋律和节奏。不过,音乐作用于大脑后,不仅能让你听到声音,还能激活奖赏中心,抑制杏仁核的活性,缓解恐惧等消极情绪。

一项广为人知的研究认为,听莫扎特的音乐能提高认知能力,结果世界各地的父母都跑去为孩子购买古典乐CD。直到现在,仍有很多人认可“莫扎特效应”,但当初的研究结果已经不那么令人信服了。音乐对智力水平的提升其实很有限,作用时间也很短。然而,音乐确实能使人产生某种共鸣,从而缓解焦虑和失眠、降低血压、减轻痴呆症患者的痛苦,并且有利于新生儿生长。

音乐训练能改变大脑结构。音乐家的运动皮层、小脑 (cerebellum)和胼胝体 (corpus callosum,连接左右大脑半球的组织)比普通人更发达。弦乐器演奏家的大脑中,控制手指的那部分感觉皮层比其他人更多。音乐训练究竟能否令人更聪明?目前仍无定论。然而一些研究证实,音乐课能够提高小孩子的空间能力(spatial ability)。

你知道吗?

·不用听,仅在脑海中想象一首歌的旋律,就能激活听觉皮层;不用看,仅仅想象一段乐谱,就能激活视觉皮层。

·“对牛弹琴”的意外收获:古典、舒缓的音乐可以提高奶牛的产奶量。


方法六:冥想

别再揪住苹果不放了。如果你相信科学研究,那么每天练习一次瑜伽也能让你远离医生。冥想(即沉思并放松)似乎有助于缓解焦虑症、高血压、哮喘、失眠、糖尿病、抑郁症等各种病症,还能减轻疼痛,甚至改善皮肤状况。长期冥想的人称,他们感觉更加轻松自在,更具创造力。

研究人员通过观察大脑成像图,发现冥想确实能改变大脑结构。一般说来,脑细胞会在不同的时间放电,但在冥想时,它们似乎会同步放电。在经常冥想的人的大脑中,与积极情绪有关的左侧前额叶显得非常活跃。而且该脑区越活跃,免疫功能就越强。

冥想能使大脑皮层变厚,尤其与注意力和感觉相关的区域。不过,皮层厚度的增加似乎并非因为大脑生成了新的神经元,而是神经元间的联系更紧密,支持性神经元增多,这一区域的血管也增粗了。

你知道吗?

自愿者中也包括一些僧人,他们的冥想时间都超过了10,000小时,也就是一年多。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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qq_42362022的博客 2万+

《高效能人士的七个习惯》分享

习惯决定成败   品德实质上是习惯的合成。俗语说:“思想决定行动,行动决定习惯,习惯决定品德,品德决定命运。”习惯对我们的生活有极大的影响,因为它是一贯的,在不知不觉中,经年累月影响着我们的品德,暴露出我们的本性,左右着我们的成败。         习惯一 : 积极主动——个人愿景的原则   人性的本质是主动而非被动的,人类不仅能针对特定的环境选择回应方式,更能主动创造有利的环境。采取主...

Kevin's life 7724

从程序员到CTO所要培养的六种能力

 拿破仑同学说过:不想当将军的士兵不是好士兵。这话有一定的道理,人活着有时是为了一股气,为了实现梦想,我们需要不停地充气,气足了人才会有干劲有激情,对于我们中的多数人来说,这是一个漂泊的时代,社会上80%的人都是打工的,只不过大伙的衣领分级别而已,有金色的,有白色的,有灰色的,有蓝色的,有无色的,不要以为金色的就了不起,本质上与蓝色是一样的:打工。偶也是个打工的,只是有一部分是为自已打工,我对

国际海员 1020

六种人才的不同层次

今天看了互联网老辛的一篇原创文章,不知道怎么转载,就在这里分享给大家吧,我读了以后理解为六种人才的不同层次。 NLP(神经语言程序学)说,对一件事情的理解,我们可以分为6个不同的层次,而这个层次也是有高低之分的。 今年我们提到最多的就是降维打击,所谓的降维打击字面意思是高纬度空间生物对低纬度生命的打击。 比如四维高等生物,对三维的打击,将是碾压性的。 而NLP把人分为六种不同的类型 第5流人才 别名:怨妇 所处理解层次:环境 典型思考模式:都是你们的错! 处...

weixin_54985680的博客 1110
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大壹哥
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