XRUST.ru » Я Девушка » Омолаживающие травы : шалфей
Я Девушка

Омолаживающие травы : шалфей

16 декабря 2019, 17:02 25 662 0 2.5
Омолаживающие травы : шалфей

Замедлить процессы старения кожи и сделать женщину на несколько лет моложе могут правильно подобранные антивозрастные травы. Какие травы обладают самым мощным омолаживающим эффектом? К таким растением относится шалфей. Буквально через 1 месяц применения отвара шалфея будет заметен результат.

Растение содержит антиоксиданты и биологически активные вещества, которые тонизируют, смягчают и освежают кожу, способствуют разглаживанию морщин и убирают пигментные пятна.

Также растение содержит вещества, которые регулируют работу сальных желез, и помогает избавиться от угрей, прыщей и купероза – расширенных капилляров на лице.


Отвар

Залить 1,5 ч. л. шалфея 1 стаканом кипятка, и затем томить смесь на водяной бане 20 минут. Затем дать настояться до охлаждения и процедить . Умывайтесь отваром утром и вечером.

Масло для массажа

Смешать 5 мл базового и 2 капли эфирного масла шалфея. Нанести масло на лицо и сделать массаж лица по основным линиям: от середины лба к вискам, от подбородка и крыльев носа к ушам, затем против часовой стрелки вокруг век. По тем же линиям сделайте постукивания, похлопывания и надавливания. Xrust: Омолаживающие травы : шалфей

трава, шалфей, красота, молодость, морщины, отвар, масло, массаж, антиоксидант

Поделится
2.5 0

Комментарии


Новый метод MIT делает ИИ более объяснимым
Учёные из Массачусетского технологического института представили новый метод, который помогает моделям искусственного интеллекта объяснять свои прогнозы более понятно и точно. Разработка была создана в лаборатории CSAIL MIT и будет представлена на Международной конференции по обучению представлениям. Технология может повысить доверие к ИИ в медицине, анализе изображений и других критически важных областях. Почему объяснимость ИИ становится критически важной Современные системы искусственного интеллекта часто называют «чёрным ящиком», констатирует xrust. Они способны давать точные прогнозы, но пользователи не всегда понимают, почему модель пришла именно к такому результату. Это особенно важно в таких областях, как: медицинская диагностика; анализ медицинских изображений; научные исследования; системы безопасности. Например, если алгоритм обнаруживает меланому на снимке кожи, врач должен понимать, какие признаки на изображении привели к такому выводу. Без этого доверие к алгоритму
1 743 1