这件事能有效提升孩子脑力,却总被父母阻止

游戏助力:科学提升孩子智力的秘密

有了孩子后,许多父母都纷纷化身“儿科专家”,了解各种育儿知识。虽然健康成长是绝大多数家长的期望,但是让自己孩子更加聪明,遥遥领先在起跑线上,也是很多家长希望的。

为了提高孩子智力,父母会研究各种方法,补充大脑营养,给孩子做早教工作。但有一件可以能有效提升脑力的方法,有些父母并不了解,还会制止。

为了研究如何能更好地促进儿童大脑发育,曾有德国和比利时的神经科学家对此进行研究。扫描了150多名发育较好的儿童的后脑,发现他们有个功能性,就是大脑前额叶子皮质和前额叶眼动区的灰质体积更大,而这两个区域和孩子玩游戏的时间成正比。

但可惜的是,这种在大人眼中只是玩玩具的事,还不如用来上早教课。其实在游戏过程中,孩子的精神会高度集中,而且这种刺激会很有效的促进大脑发育。在玩游戏的过程中,父母要特别注意,全程尽量让孩子亲力亲为,给孩子足够的耐心和空间。

促进孩子智力发育不是简单的事情,既要采取科学的方法,还要父母做好营养补充。可以尝试补充假马齿苋,能够保护神经功能,提高记忆力和注意力。

参考文献:

Nutrients 2015, 7, 9931–9945; doi:10.3390/nu7125507

Journal, Res. Edu, Ind. Med. Jan-June, 1987

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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