体测跑800米是噩梦?学会这招轻松跑完******
最近,不少大学进行了体测,很多跑完800米、1000米的大学生们都会咳个不停。其实,跑完咳个不停,和不当的呼吸方式有关。
1 跑完步我们为什么会咳嗽?
当我们跑步速度不快时,用鼻子呼吸就可以满足身体对氧气的需求,而且鼻子呼吸,可以帮助过滤空气中灰尘等颗粒物,气温低时可起到加热空气作用,减少冷空气对气管、肺部的刺激。
但是当我们进入加速阶段时,仅靠两个鼻孔无法满足对氧气的需求,这时就需要用嘴巴呼吸,但是由于秋冬天气寒冷,气候干燥,寒冷干燥的空气直接进入口腔,会刺激我们的口腔、咽喉和气管黏膜,大脑会判断呼吸道有异物入侵,于是我们就会咳嗽以排除异物,所以跑完咳嗽是我们身体的正常反应。
机智的网友可能会问:那我不用嘴呼吸,全程用鼻子呼吸不就不咳嗽了吗?
只用鼻子呼吸可能确实不会咳嗽,但当你需要提速时,只用鼻子呼吸,身体的摄氧量就达不到,就会难受,坚持不下来,否则就只能一直慢跑,无法提速。
用嘴还是鼻子其实取决于身体对氧气的需求量,并没有绝对统一的标准。所以,跑步时不是绝对地不要用嘴巴呼吸,毕竟嘴巴呼吸可以增加我们的供氧量,提高我们的速度。我们要学会的是正确地用嘴巴呼吸,而不是张嘴,让冷风无情地往里面灌。
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2 学会腹式呼吸
我们正常呼吸的时候,使用的是胸式呼吸,主要用的肺的中部和上部呼吸,吸气的时候,腹部提起变小;呼气的时候,腹部放下变大。这种呼吸方式会增加我们的肺部和心脏负担。肺部和心脏必须工作得更勤快,才可以确保氧供应充足。
腹式呼吸简单地来说就是“鼻吸口呼”。与胸式呼吸相反,腹式呼吸时,吸气的时候腹部鼓起来,呼气的时候腹部下沉。整个过程是靠横膈肌的活动完成的,当吸气时,横膈膜收缩并向下移动,胸部的肌肉收缩以使胸腔扩大,这些动作会扩充胸腔的容量,并将空气吸入肺部,让肺扩张到最大限度,并最大限度地吸入空气,进而可以提高每一次呼吸的氧气吸入量。
与横膈膜相连的其他解剖结构 图源:《高效呼吸训练:舞蹈、瑜伽、普拉提的功能性练习》,埃里克·富兰克林
如果找不到感觉,可以把手放在腹部,吸气的时候去感受腹部和手的对抗,呼气的时候感受手随着我们的腹部一起下陷。
如果呼吸的时候出现憋气或不顺畅,可以保持平静的呼吸,放松之后再进行腹式呼吸。
学会用腹式呼吸法跑步,鼻吸口呼,寒冷的空气不会直接进入我们的口腔,可以有效避免跑完咳嗽的困扰。
3 呼吸的进阶——韵律呼吸
如果你已经学会了腹式呼吸,想在跑步提速的同时更加轻松,可以尝试韵律呼吸。
韵律呼吸建立在腹式呼吸的基础上,但在节奏上进行了创新,认为应该采用奇数的呼吸模式,即三步一吸,两步一呼,或者两步一吸,一步一呼。
跑步时,当我们的脚在开始呼气的时候落到地面,会产生最强的冲击力,此时身体的稳定性最差的。如果采用两步一吸,两步一呼,或者三步一吸,三步一呼这种偶数的呼吸模式时,呼气的时候总是落在同一只脚上,身体的冲击力完全由同一只脚承担,容易给脚部造成伤害。
而韵律呼吸提倡的奇数呼吸模式可以让我们的左右脚落地时轮流呼气,让左右脚均匀地承担身体的冲击力。
至于是采取三步一吸,两步一呼,还是两步一吸,一步一呼,取决于我们跑步的状态。
如果是长跑或对速度没有什么要求,可以采取三步一吸,两步一呼,数到3时吸气,再数到2时呼气。如果在比赛时冲刺,或者需要提速,可以采取两步一吸,一步一呼,数到2时吸气,再数到1时呼气。
感兴趣的朋友不妨尝试一下,学会了呼吸,也许800/100米就不再是噩梦了。
资料来源:科普中国、全民较真-腾讯新闻、《跑步时该如何呼吸》《高效呼吸训练:舞蹈、瑜伽、普拉提的功能性练习》
整理:党敏
人工智能,如何妙笔“生”画******
核心阅读
输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。
不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。
一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?
从文本到图像,人工智能绘画本质是计算
人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。
设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。
今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。
具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。
扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。
“这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。
扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。
众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化
汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。
随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。
大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。
不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。
但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”
防范潜在风险,守住法律和伦理底线
人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?
在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。
不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。
“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。
不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。
不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。
记者 喻思南
(文图:赵筱尘 巫邓炎)