每天一个苹果,疾病远离我

健康饮食与生活方式

有这样一个谚语:每天一个苹果,疾病远离我。

 

最近零碎地在看一部电视剧,《王贵与安娜》,王贵哄孩子吃鸡蛋时,把苹果

换成了鸡蛋。然后就想到健康方面的事情了,苹果和鸡蛋的营养区别是什么,我还不知道,就上网搜了一下。

 

最后总结如下:

1.人体的体液的PH值最好要呈弱碱性。

2.所以要多吃碱性的食品。

3.饮用水的问题。记得有次在家乐福的门口看到有农夫山泉做宣传的,

  卖点就是农夫山泉PH>7.

 

 

 

刚上网就看到震惊的消息,“方瑜”病逝,由此追踪下去的癌症问题,

原来酸性体液是癌症的温床,如果身体是酸的,就会得癌症。

然后就找了一下相关的酸性和碱性食品都是哪些。

 

酸性食品有:

程度

食品

强酸性

蛋黄、奶酪、白糖做的西点或柿子、乌鱼子、柴鱼等

中酸性

火腿、培根、鸡肉、鲔鱼、猪肉、鳗鱼、牛肉、面包、小麦、奶油、马肉

弱酸性

白米、落花生、啤酒、酒、油炸豆腐、海苔、文蛤、章鱼,泥鳅

 

 

碱性食品有:

程度

食品

强碱性

恰玛古、葡萄、茶叶、海带芽、海带,等。

中碱性

萝卜干、大豆、红萝卜、蕃茄、 香蕉、橘子、番瓜、草莓、蛋白、梅干、菠菜等。

弱碱性

红豆、萝卜、苹果、甘蓝菜、 洋葱、豆腐等。

 

 

再有,烟和酒是极酸的酸性物质,长期吸烟喝酒的人,极易导致酸性体质。

 

 

 

 

爱惜自己的身体吧,再多的钱有能怎么样呢。

 

 

加强体育锻炼,增强体质,多在阳光下运动,

有良好的心态应对压力,劳逸结合,不要过度疲劳。

 

 

 

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏稠密landmark环境下、预测更新步骤同时进行非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测更新机制同步否对滤波器稳定性精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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