大家早安~🥳🚴♀️防疫期間夏美美除了學會很多廚房🧑🏼🍳料理技能以外,好好的運動甩肉💦也是很認真的喔!為了讓自己不要宅在家變胖長肉🤢,夏美幾乎天天都有做有氧運動,其中最常做的就是跳繩這件事情,還因此越來越瘦😍🎉🧘🏻♀️
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為什麼夏美這麼愛跳繩呢❓因為跳繩算是效率最高而且很簡單就能達到減脂的訓練😉👍🏻重點是可以加強自己的身體協調性,跳繩過程中同時鍛煉大腦和身體保持一定穩定性👯🏋🏻♀️,還可以提升心肺功能及增強腳踝關節周圍和腳部肌肉的力量,所以如此好處多多讓夏美超級喜歡♥️👍🏻
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但!美美的家是著名的【好窄】那要如何在家裡跳繩呢😰😰?現在運動商品真的超級進化,居然推出了無繩跳繩🎉💕!什麼是無繩跳繩呢?✅無線跳繩原理是透過加重手把讓使用者能達到訓練手臂的效果。加上跳躍時繩索不會纏繞腿部,因此對於協調能力不好的人來說是很好入門的訓練方式🎉😂(像夏美就很常被有繩跳繩絆倒😅)。重點是無繩跳繩可於狹窄空間中揮動,也不用擔心跳繩與地面接觸所發出的聲響,所以非常適合在家裡做使用👏🏻👏🏻👏🏻。
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不過相信大家一定很好奇到底無繩跳繩跟有繩跳繩有什麼差‼️⁉️👉🏻👉🏻👉🏻夏美覺得無繩跳繩非常適合新手,雖然有繩跳繩相較之下一定消耗熱量相對高一些,但無繩跳繩確實能夠友善的訓練協調,像夏美最喜歡用無繩跳繩搭配TABATA訓練,整個超爆汗手臂也超痠♥️👏🏻
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再來就是大家也很關心跳繩腿會不會變粗?👉🏻👉🏻👉🏻目前實測是還有變緊實的效果!在跳繩過後夏美都一定會拉拉筋10分鐘,而且也可以使用按摩球或滾筒可以達到非常好的舒緩效果喔🧘🏻♂️🤸🏼♀️🚴🏻♂️
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最後夏美要推薦Move It智能運動跳繩,此產品有專屬的APP可以做搭配👍🏻👏🏻,可以記錄自己的數據還有計算燃燒的卡路里,最重要還可以跟好朋友們一起互動PK激勵彼此一起迎接更完美的自己🔥!另外也不用擔心智能跳繩要一直充電很麻煩,實測續航長達30天,真的是夏美運動的好朋友喔🌈👍🏻☺️☺️
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無線充電效率計算 在 療傷系法國鬥牛犬:阿咪摸 A.Mi.Mo. Facebook 的精選貼文
跟孩子跟狗子一起相處居住的空間,最多人害怕就是狗毛的問題了!
狗毛對小孩過敏等等等很多等,多餘的擔心。
加上沒關籠的養法,小孩跟狗一起生活,吃飯睡覺,塵螨也是很需要注意的‼
開箱時,就能感受到質感,跟整個包裝的貼心度設計,外箱再一個內盒包裝來保護運輸過程可能造成的損壞,加上打開外箱後取出包裝,為什麼外箱會有一隻狗? 😆
Mao Clean M6 豪華配件組有十五件缺一不可的吸頭,含電動跟一般吸頭。
貼心的設計很讓人驚訝!尤其是寵物刷,讓狗逼可以放鬆享受,順便可以把身上不必要的外來客吸走(廢毛、皮屑等等~)。
這對心肝寶貝狗也能享受到的小確幸。💕
我喜歡這台有兩顆可拆式鋰電池功能,一台正在吸塵,一顆鋰電池充電等著,減少電池多次充電的次數,一次打掃,家裡跟車裡也很徹底。很重要的閃電快充,只需要三個半小時充飽,我通常都是兩顆充飽時候,一起打掃。
一次最長可以使用70分鐘,我個人很講求效率,所以掛TURBO,俗稱掛炮啊,一路吸到底,所以大約我只能用半小時,也差不多乾淨溜溜。
(看起來乾淨,被MAO Clean打回原形,不知道有這麼多狗毛跟人毛呀!)
還有一點,這款採DC直流無刷馬達,不會因為使用久了 馬達沒力!
這也是早期很多有刷馬達留給人的印象,怕用久了就不好用。
除了電動刷頭,因為裡面內含馬達不能整隻沖,要將滾筒卸下清洗
其他配件、濾網、集塵桶都可以水洗,陰乾後不僅減少狗毛的味道,也更不容易藏汙納垢!😍
整台機身輕巧才1.45KG,加上配件的加持,讓整理不會是負擔,反而是樂趣呢!
而且使用起來的音量,不會讓狗造成恐懼,隨時要打掃就可以保持清潔度呢!
二合一吸頭,我專門拿來整理車內的狗毛,加上我的小車使用這吸頭好控制, 掛TURBO還不小心把濕紙巾吸進去,集塵盒內一堆砂石跟狗毛,讓我掉下巴。
雖然不是換季換毛季節,狗毛長期累積在角落很難發現,直到MAO Clean M6來了嚇死自己,因為前頭LED燈,讓以為家裡乾淨地板現出原形!!!
搞得自己久久無法自己,不想面對事實!😱
還有一個不手痠的功能,是我自己想的!XD
主機本身夠輕,打掃起來不費力,小孩也能跟著幫忙,一起愛家愛乾淨的教育。
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這麼多貼心的設計打掃方式,相信整個產品的研發團隊的用心,創造好的產品質,以及服務,提供優惠的價格來打入市場,台灣有維修服務中心,主機電池皆一年保固!我認為值得推薦跟購買這CP值超高的無線手持吸塵器。
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無線充電效率計算 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
呂錫民:水下物聯網如何實現智能海洋
【大紀元2019年12月09日訊】對人類而言,海洋不僅擁有大量石油、天然氣和魚類資源,而且還是國際貿易的重要渠道和潛在能源,如潮汐能和洋流發電。然而,由於水下環境的複雜性和水下設備的昂貴,海洋仍然缺乏智能和方便上的應用。
隨著物聯網(IoT)往水下環境擴展,水下物聯網(UIoT)日益成熟,已成開發智能海洋(SmartOcean)強大技術背景。我們將UIoT定義為一種具有自我學習和智慧運算的智能網絡。UIot通過有線或無線通信,來感測、監視和識別水下物體,從而構建智能海洋。
儘管具有獨特特徵的海洋可給人類帶來許多好處,但也對UIoT發展帶來限制。UIoT無法直接採用陸基IoT模型來設計,例如,洋流對UIoT的干擾,構成實際部屬上的不可忽視問題。洋流引起的UIoT水下節點移動,會影響網絡覆蓋範圍和數據傳輸質量。此外,水下聲學通信模式由於成本高、帶寬窄、誤碼率高、傳輸速度慢、能耗高等缺點,從而嚴重限制數據傳輸效率。尤其是,由於海水腐蝕和海水壓力影響,無法方便為節點電池充電,UIoT傳感器節點電池電量因此受到嚴格限制。未來UIoT應該智能地連接水下實體,就像目前陸基互聯網一樣。更重要的是,未來需要將人工智慧(AI)和霧運算結合在一起,帶給UIoT網絡一定的自我學習和智慧計算功能,使其能夠適應複雜水下環境,同時滿足海洋應用上的不同需求。
UIoT模型通常包括水下感應和傳輸組件(如,水下傳感器節點和水面節點)、水下計算和傳輸組件(如,自主水下航行器-AUV)、地面計算和傳輸組件(如,地面基地站-BS、水面艦艇和水面節點)和海岸控制組件(如,海岸BS和海岸控制中心)。
UIoT的簡單操作程序如下。首先,水下傳感器節點收集大量有價值海洋數據。然後,經由節點和AUV傳輸,完成相應數據融合和智慧計算。接著,數據透過水下節點和AUV,使用各種水下通信技術,傳輸到水面計算和傳輸組件。邊緣伺服器在地面上對水下有價值數據進行分析,用於水下網絡和海洋應用(如,資源勘探平台和深度範圍偵測等),其餘則通過無線電通信,傳輸到Internet雲伺服器或海岸控制中心。海岸控制中心從海洋和Internet雲伺服器收集數據,生成一系列智能決策,以促進人類海洋活動。此外,水下無線傳感器網絡(UWSN)可以提供海洋信息,實現用戶監視和預測水下環境事件,這也是UIoT的重要組成。
UIoT功能和結構與陸基IoT相似。但是,與IoT相比,UIoT還具有自己的網絡特性;例如,它是一個動態網絡,密度稀疏,本身是一個大型網絡,但水下通信通道質量較差。這些特性反而使得UIoT成為需要作更進一步研究的新型網絡。
眾所周知,目前UIoT採用大量異構設備,如,水下節點、水面艦艇和水下機器人,從而產生大量水下感知數據。從這些數據中提取知識時,需要使用雲運算和霧運算,以進行快速而準確的複雜計算。與IoT陸地環境相比,複雜的海洋環境使得UIoT水下網絡拓撲易受破壞。因此,需要人工智慧來優化網絡拓撲。也就是說,通過使用雲運算、霧運算和人工智慧,UIoT可在水下網絡中,建設更加實用的服務。
UIoT是一個包含多異構網絡的複雜系統,主要分為水下和非水下兩大部分,架構則細分五層:應用、融合、網絡、通信和傳感,其中每一層都具有獨立功能和可伸縮性。應用UIoT系統架構時,經由雲運算、霧運算和人工智慧等智能技術,可對IoT發展產生巨大影響。
其中的雲運算被定義為一種模型,可對配置計算資源共享池,提供無處不在、方便、按需網絡存取功能。該資源可通過最少管理工作或服務,進行交互而快速的配置與釋放。作為雲運算的擴展,霧運算對時間更加敏感,它是一個高度虛擬化平台,可在終端設備與傳統雲伺服器之間提供計算、存儲和聯網服務。另一方面,AI中的機器學習可以解決UIoT許多挑戰,例如,對象定位、事件檢測、數據傳輸、網絡安全和服務品質,透過檢測和訓練數據,機器學習是一種在一致性模式下提高機器性能的演算法。
實現UIoT願景並非易事,因為我們必須解決許多問題。構建UIoT主要理論隸屬四大部門:海洋學、通信理論、網絡理論、計算理論。在海洋學當中,有幾個重要理論影響著UIoT系統的架構設計,如海洋光學、海洋聲學、海洋電磁學、海洋動力學。通信理論包括水下編碼技術、水下聲學通信協定和各種水下通信技術。在構建UIoT水下網絡時,應該考慮主要水下網絡理論,如水下拓撲控制、水下路由協議、水下網絡設計、水下網絡修復。最後,計算理論包括演算法設計,以及可以智能處理水下數據的人工智慧。上述這些理論在建立UIoT水下網絡、設計思路與分析模式上,可以提供強健的研發基礎。
UIoT當前面臨另一主要挑戰和開放性問題是,脆弱的水下頻道會干擾水下無線通信品質。在水面環境下,無線電信號吸收速度非常快,而且會被嚴重干擾。水下光通信和磁感應通信不能實現長距離通信。因此,水下聲學通信(UAC)目前是大規模UIoT主要通信方法。但是,UAC的主要缺點在於,傳輸速度慢、多徑效應、時變效應、帶寬窄、誤碼率高、以及聲音信號容易受到各種因素影響。
水下無線通信技術,如聲學、無線光學、磁感應通信,已在全球許多研究機構研究多年。但是,當前大多數緊急海洋應用都依賴海底電纜進行數據傳輸,這是因為在水下長距離傳輸上,無線通信的性能比有線通信差,因此,對於UIoT的水下數據傳輸,基本上是以多種水下無線通信技術的水下多模態通信為主。
洋流移動性是UIoT水下傳感器網絡中不可避免的問題,UIoT水下網絡很容易發生中斷,進而嚴重破壞網絡拓撲的可靠性。此外,水下定位準確性也很容易受到洋流運動影響。儘管在UIoT模擬中已經應用某些洋流模型,但是這些模型不能準確描述海洋實際環境,因為洋流受許多因素(例如風和溫度)影響,這大大增加水下聯網難度。UIoT所有網絡元素優化有利於通信遂行,而最大化水下網絡效率也是當前研究人員研究熱點。
由於水下環境複雜、水下通信技術效率低且不可靠,所以,水下網絡可靠性很差。特別是,當水下網絡規模很大時,現有聯網策略已經不適用。基於機器學習的聯網和路由策略,在強大自我適應和計算能力驅動下,學者已針對IoT中大型地面無線傳感器網絡進行廣泛研究。但是,另一方面,UIoT各種水下網絡性能難以陸基IoT傳統方法來進行控制和優化,因為海洋環境比陸地環境要為複雜和多變。在未來UIoT研究當中,研究人員應關注大型水下網絡的可靠性和安全性,以確保及時、完整海量感知數據的傳輸。
展望未來,在大型UIoT網絡層的水下多模式下,網絡路由設計和AUV路徑規劃,使得機器學習前景看好。另外,具有自我學習功能的水下拓撲控制、拓撲重構和惡意節點檢測等方法至關重要。由於洋流的不規則動態運動,使得水下拓撲生成和網絡部署,需要有效的水下節點定位策略。
另一方面,為了取得高效、快速處理功能,其他主要挑戰尚有大數據(尤其是UAC傳輸來自不同水下網絡的數據)的計算協作。由於,海洋數據龐大且UAC帶寬狹窄,因此,數據收集間隔通常太長,往往不能保證協同運算的實時性能。此外,水下環境特別容易受到惡意攻擊,UIoT傳感器節點始終部署在無法接觸、無人看管、甚至是敵對的環境中,使得它們極易遭受各種類型破壞和威脅,即,協作運算準確性受到嚴厲挑戰。
除了上述挑戰之外,UIoT還面臨著與IoT相同的安全性和標準化問題。在UIoT建設早期階段,全球尚無統一標準來規範大型異構水下設備之間的傳輸和通信。因此,其有必要建立通用的UIoT全球標準,以簡化水下設備之間的傳輸和互動行為。
智能海洋被廣泛應用於與人類密切相關的海洋活動當中,例如智能海洋污染監測、智能深度監視、智能水下導航、智能水下資源勘探、智能水下旅遊、智能災難預警和智能水下入侵檢測。它可以幫助人們更全面了解海洋,更充分利用海洋能資源潛力,更方便管理海洋,從而更佳為人類提供服務。智能海洋要求UIoT在海洋中傳輸、計算、處理和保護各種有價值數據。也就是說,智能海洋實現取決於UIoT以下五項研究特點:水下無線通信、水下網絡、協作運算、安全性、標準化。如何加快UIoT這些研究,對於智能海洋發展尤具特殊意義。
(作者為台灣工研院能環所前研究員)
資料來源:http://www.epochtimes.com/b5/19/12/9/n11711158.htm?fbclid=IwAR07hKXlcrGV6WN1GaoFShl8T8Cr3Reo5A2-c0-b76mib99FvRjOAQswOi0
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