論 早上吃得飽,中午吃得少,晚上吃得好

本文针对“早上吃得好,中午吃得饱,晚上吃得少”的说法进行了分析。指出早上应选择热量较高且易吸收的食物,保证充足的能量供应;中午因工作疲劳不宜过饱,以免影响消化;晚上进入休息状态后,适量摄入营养有助于吸收。文章还提供了改善早晨食欲的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

現在流行一種說法:早上吃得好,中午吃得饱,晚上吃得少。其實這是一種誤區。
俗話說,一日之計在於晨。早晨相對城里人來說一般都時間不太充分,并且胃口也不好,口干舌燥的,自然就不會多吃或"吃得不好",而相對農村人來說,時間相對比較充分,飲食自然也比較充分。但早上畢竟是一天忙碌的開始,全投入的胃部消化時間不長,然后就要轉入工作、活動中去了,所以如果吃了"好東西",如海鮮大餐之類的,肯定不利於消化與吸收。早上其實應多吃一些熱量較高,并且容易吸收的食品,例如米、面食之類的,並且因為人一天的工作消耗,基本都來源於早、中餐,所以早上"吃得飽",但不要吃太好才是正確的做法。
而到了中午,經過一上午的工作、活動,人已經是中度疲勞狀態,並且午休時間短,甚至部分人根本沒有午休時間。所以中午"吃得少" 是肯定的,因為吃得多的話,胃消化來不及,吃的好的話,基本不會吸收,吃得多還會導致脹腹工作,容易導致胃腸病。
到了晚上,也就是進入了完全休息狀態后,人們在休閑娛樂的同時是在放松自己,所以如果吃一些營養價值高或進補的東西的話,胃腸有更多的投入(例如血循)來消化與吸收,所以"晚上吃得好"這條是毋庸置疑的了。但是也需要注意,不宜疲勞狀態下馬上進食,應休息一下,更不宜進食后馬上就去睡覺或劇烈運動,并且晚餐不宜飽,因為攝入的物質,如果熱量太高,而睡前又沒有把它消耗掉的話,那么睡上一覺后,一般都是轉換成脂肪了,這就是為什么有些人明明沒有多大的食量,并且白天工作量很大,但還是會長胖的原因了。
其實解決早上胃口不好的方法很簡單,早上起床後用比較清爽的牙膏刷牙(例如茶爽牙膏),然后喝一杯水,做一些可以出微汗的熱身運動,這樣就可以保証您有一個好胃口的早晨。
 
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值