每天四个三分钟 熬夜也会身体健康

本文介绍了四种三分钟的运动方式,包括弯腰、搓手、冷水浴和仰卧呼吸,这些方法有助于减轻熬夜带来的身体负担,增强体质。
随着生活节奏的加快,越来越多的人加入了熬夜的行列。不过,如何保证熬夜的质量,又减少对身体健康的影响呢?

  在熬夜时,喝许多浓茶或咖啡来刺激神经的兴奋是不可取的。

  不如每天抽出十分钟做做运动,保证身体的健康,下面推荐四个三分钟的运动:

  弯腰3分钟

  双脚站立与肩同宽,而后逐渐低头弯腰,双手触地,两秒钟一次,1分钟30次。刚开始可以少弯几次,逐步增加。这项运动可以增加脑血管的抗压力,对于困扰很多人的偏头疼,也有一定的缓解作用。

  搓手3分钟

  先是两手手心互相搓,直到手心感到微热,再将手背互相搓,最后手指交叉,相互揉搓。手上的穴位密集,经常揉搓这些穴位,可以对其相对应的内脏起到保健作用。

  冷水浴3分钟

  用冷水擦洗全身,可以促进全身血液循环,刚擦时会觉得很冷,但5分钟以后就会发热,感觉很舒服,可以预防心脑血管疾病。

  仰卧呼吸3分钟

  全身放松仰卧在床上,吸足一口气,使肚子鼓足,然后慢慢呼出,如此反复数次。这个动作可以运动全身内脏,使血管神经得到缓和而有节奏地运动。既有利于消食化痰,也有利于安稳睡眠。
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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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