健康起源(整理自林光常博士讲座)

健康饮食与疾病预防
本文探讨了健康饮食习惯对于预防重大疾病如癌症、糖尿病及心血管疾病的重要性。文章指出,不良饮食习惯可能导致体质酸化,为病毒提供滋生环境,并强调了日常饮食中排毒的重要性。此外,文章还特别提到了碳酸饮料、方便面等食品的危害。

         癌证,糖尿病,心血管病,是当今社会主要杀手,在美国,每两个人就有一个人有心脏病,在中国,这个趋势也逐渐在扩大大, 中国沿海地区,每5个人就有一个患癌证,在新加坡更比率更高。

        长话短说,进入正题,这个病往往在发作这前,你往往都会有一个症状,那就是排泄出问题了,可能出现一些便秘的症状,一个健康的人,一天应该大便2-3次,也是说,早上吃的东西,应该在晚上排出来,晚上吃的第二天早上排出来,而且味道不臭,还有淡淡的香草味,这一点从婴儿身上就可以看出来。而且排泄速度应该非常快,2-3分钟就完事,而且基本不用卫生纸去搓,因为搓不到什么东西的。你感觉你的排泄功能是否有问题了呢,你的大肠,负载运作了几十年,那个肠壁上粘附着大量的宿便,然后被大肠把毒素在吸收,在送到肝脏。

       往往一种病菌潜伏几十年,有一天,你突然得了心血管病,糖尿病,等,那恭喜你,你这不是一朝一夕就可以得到的,你至少花了10年以上时间,在慢慢培养,你的努力没白费。

        一个正常年轻人每天身体产生100-200个癌细胞,这个数字会随着年龄增长增长,到40岁时大概有3000-5000个你不用害怕,这个导致不了癌症,因为细胞也要有个生存环境,知道癌细胞最喜欢什么生存环境不,就是高钠低钾,无氧的环境下,这也是为什么家庭主妇为什么患肺癌的多,你家里一般致少要有两台抽油烟机,一台是那个上面的机器,一台就是你老婆,大量吸入油烟,就是在培养癌细胞啊。

       人的正常体质是要呈现弱碱性的,这个PH值大概在7.3-7.4之间,适宜于益细胞的生长,中国现在人的体质在酸化为病毒细胞提供了生存环境,所以医学上有体质酸化是万病之源这一说法,是什么导致了体质酸化呢。有一样东西在中国大人喝小孩喝,这就是碳酸饮料和糖水这个东西导致了大量的钙流失,酸化体质,所以说这个卖碳酸饮料的和卖钙片的是朋友,是合伙企业啊,一边补一边流失,你的身体就被开了个大漏斗,怎么补能补够呢,那些小孩

小小年纪就缺钙,哎。中国40-50年代那个时候人吃的不好 营养不良,可你听说谁缺钙了啊!!!!

         还有一种杀手在中国以外没听说在哪个国家有如此大的销量,那就是泡面,这个典型的人类杀手,那个面是高温油炸过的(致癌物),它卖出去那个面要像保存长一点不坏,还要放防腐剂,现在不让放了,怎么办啊,它就放安定济,那个调味袋,高盐,高油,高糖,装面的盒子,高温后产生大量致癌物,吃方便面==自杀!!吃一碗方便面所产生的毒素大概要一个月的时间,自己的身体才能完全排光。 五公斤蔬菜才能解一袋方便面的毒。

       还有鸡蛋,高胆固醇食物,建议一周吃一个。牛奶倒致钙流失,经过高度消毒的牛奶杀死了80%的有益细菌,这种牛奶可以喂死刚出生的小牛。

     林教授主张吃排毒餐,     1分水果  2份蔬菜 1份红薯  1份杂粮,  杂粮要粗粮,水果要先吃.

    行了就写这么多了,懒得打字哈,大家注意健康,不要过早的消耗光自己的身体本钱   

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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