Час на своих двоих: почему прогулка в час меняет вас навсегда
Мы привыкли искать чудо-таблетки, но Xrust.ru знает: простой час ходьбы каждый день — это настоящий биохак для тела и разума. Без спортзала и беспощадных диет — просто шаг за шагом к лучшей версии себя.
Пеший ритуал: залог здоровья и креатива
Только одна привычка — и вы уже в плюсе:
- Улучшение настроения — прогулка запускает выработку эндорфинов.
- Снижение стресса — свежий воздух и ритмичный шаг разрубают эмоциональный узел.
- Ускорение метаболизма — жир уходит быстрее, даже без изматывающих тренировок.
- Прозорливость мышления — мозг работает как никогда остро, идеи сами выстраиваются в очередь.
- Укрепление сердца и сосудов — капилляры открываются, давление выравнивается.
Включайте любимую музыку или просто слушайте звуки улицы — главное, не сидеть. Через месяц вы удивитесь, как легко стало вставать по утрам и решать нелёгкие задачи.
Xrust: Час на своих двоих: почему прогулка в час меняет вас навсегдаходьба, прогулка час, здоровье, настроение, метаболизм, креатив, долголетие, Xrust, фитнес
Комментарии
Гонконгские ученые запустили модель искусственного интеллекта для метеопрогнозов
Группа гонконгских ученых разработала систему прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта. Она способна предсказывать грозы и сильные ливни на четырехчасовой срок. Сейчас этот показатель составляет от 20 минут до двух часов. Как заявили в среду представители Гонконгского университета науки и технологий xrust, эта система поможет правительствам и службам экстренной помощи более эффективно реагировать на участившиеся экстремальные погодные явления, связанные с изменением климата. Они заявили: Мы надеемся использовать искусственный интеллект и спутниковые данные для улучшения прогнозирования экстремальных погодных явлений, чтобы лучше к ним подготовиться. Система предназначена для прогнозирования в том числе сильных дождей. В этой модели используются методы генеративного искусственного интеллекта, в которые в обучающие данные вносится шум, благодаря чему система учится обращать этот процесс вспять, стремясь к получению более точных прогнозов. Разработанная в