5 أسرار خلف جمال جينيفر أنيستون فى سن الـ 54 - تعرف عليها
تاريخ النشر: 1st, October 2023 GMT
أجرت جينيفر أنيستون حوارًا مطولًا حيث تحدثت عن كيفية الحفاظ على جمالها وهي في سن الـ 54، وذلك وفقًا لتقرير نُشر في صحيفة ديلي ميل البريطانية. وأكدت النجمة الهوليوودية أن لديها خمس عوامل رئيسية تساعدها في الحفاظ على جمالها، وتشمل العوامل التالية:
عوامل الحفاظ على جمالهااولاً: الحصول على قسط كافٍ من النوم، على الرغم من صعوبته بسبب جدول أعمالها المزدحم.
ثانياً: أكدت اهتمامها بما تتناوله من وجبات، فتحاول أن تتناول أطعمة كاملة من ناحية فوائدها وطازجة.
ثالثاً: عدم الاهتمام بكل ما يعرض على شاشة التليفزيون أو المنصات من اية أخبار سلبية، مؤكدة أن ذلك ليس سهل نظراً لما يحصل من تحديات حول العالم، ولكن بنفس الوقت أكدت على أننا بمعظم الوقت نحتاج لتقليل الضوضاء من حولنا.
رابعاً: شرب المياه بشكل غزير بصورة يومياً موضحة أن المياه لها مفعول السحر وهامة للجسد.
خامساً: عدم البقاء بمكانها لفترة طويلة وتحريك جسدها، سواء عن طريق الرياضة أو المشى حتى.
المصدر : وكالة سوا_اليوم السابعالمصدر: وكالة سوا الإخبارية
إقرأ أيضاً:
أداة ذكاء اصطناعي قادرة على توليد صور فائقة الجودة أسرع من الطرق التقليدية|تعرف عليها
طور باحثون من معهد MIT و NVIDIA أداة جديدة تعرف بـHART كأداة لتوليد صور فائقة الجودة بكفاءة وسرعة غير مسبوقة.
يعتمد النموذج على الجمع بين تقنيات النماذج التلقائية ونماذج الانتشار لتقديم أفضل ما في الطريقتين، مما يحدث ثورة في مجال توليد الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي.
التحدي الذي يواجه توليد الصورتتميز النماذج “الانتشارية التقليدية” - نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي تستخدم في توليد الصور وغيرها من المهام الإبداعية- مثل Stable Diffusion بقدرتها على إنتاج صور دقيقة للغاية، لكنها بطيئة وتستهلك موارد ضخمة.
في المقابل، النماذج التلقائية أسرع بكثير لكنها تعاني من مشكلات الجودة والأخطاء في التفاصيل، و هنا يأتي دور HART.
يجمع نموذج HART بين السرعة والكفاءة، حيث يستخدم النموذج التلقائي لإنشاء الصورة الأساسية بسرعة، ثم يتم تحسين التفاصيل باستخدام نموذج انتشار صغير لتصحيح الأخطاء الدقيقة.
يمكن بهذه الطريقة، لـHART تحقيق جودة تنافس أو تتفوق على النماذج الانتشارية الكبيرة، ولكن بمعدل أسرع بتسع مرات تقريبًا.
مزايا HARTيتميز أداة HART بالكفاءة العالية، حيث يتطلب HART موارد حسابية أقل بنسبة 31% مقارنة بالنماذج التقليدية.
كما يتميز أداة بانه يعمل حتى على الاجهزة العادية، حيث يمكن تشغيل HART على أجهزة اللابتوب أو الهواتف الذكية دون الحاجة إلى معدات قوية.
ويتميز أداة HART بتطبيقات متعددة، حيث يمكن استخدام HART في مجالات متنوعة، مثل تدريب السيارات ذاتية القيادة، تدريب الروبوتات على المهام المعقدة، وتصميم مشاهد الألعاب.
أفاق المستقبليهدف الباحثون إلى توسيع استخدام HART ليشمل توليد الفيديو والتنبؤات الصوتية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن دمجه مع نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط للتفاعل بشكل أكثر ذكاءً وسلاسة.
هيئة البث الأوكراني: وفد كييف في السعودية يلتقي بالفريق الأمريكي في الرياض