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*七合一針對性處方設計 
*成分定量,一天一包,快速保養好吸收 
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主成分:葡萄糖胺、軟骨素、膠原蛋白,玫瑰果、西番蓮萃取物、鳳梨酵素、維生素B群。

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■七合一-針對性處方設計:葡萄糖胺+軟骨素+膠原蛋白關鍵配方,另添加玫瑰果、西番蓮萃取物、鳳梨酵素、維生素B群。 
■ 風味佳:柑橘口味,清爽順口,可依個人喜好調整濃淡。 
■成份定量:每包含高達1500mg葡萄糖胺,相當於一般膠囊6顆份量。 
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■無添加鈉鹽:適合長期使用,不造成人體負擔。 



主 成 份:葡萄糖胺、膠原蛋白、軟骨素、鳳梨酵素、玫瑰果萃取、西番蓮萃取、維生素B群。 

適用族群:經常運動、愛好爬山、中老年人特別需要及早加強補充。 

使用建議:請依藥師指示劑量服用,通常用法為每天一包,與餐併服較佳。 
撕開粉包,將粉劑倒入冷水中,攪拌數下至溶解。(約150cc,冷溫皆可) 

規 格:5公克/包*30包/盒。 

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產 地:美國#


 

 

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乳酸:細胞間隙酸水累積,身體缺氧的惡性循環



【早安健康編輯部/綜合報導】

乳酸是什麼?

有時候看到人家說「乳酸堆積會造成痠痛」,又是怎麼一回事呢?

當酸水堆積在細胞間隙時,就開啟了一個惡性循環:缺氧。

美國霍普金斯大學生物物理學博士王唯工進一步解釋,酸水累積在細胞間隙,也就等於是撐大了細胞間隙的空間,拉遠了微血管與細胞之間的距離,使得氧氣、養分與代謝廢物的運輸路途變長。面對「原料進貨」比之前更慢的情形,細胞不會降低運作的效率,而是採取B計畫(Plan B)概念,改用無氧氣方式產生能量,這會使得乳酸產生的速度比一般情形要快很多。

由於路途變遙遠,過多的乳酸也不易被運走,當他們在細胞間隙裡,又會進一步吸引更多水分聚集,細胞缺氧的狀況就更嚴重了。因此王唯工一再強調血液循環順暢很重要,就算發生乳酸堆積進一步強化酸水對身體的負面影響,只要有新鮮的血液來到,帶來足夠氧氣並有效率運走不需要的廢物,這些情況都可以改善。

細胞在缺氧時會產生更多乳酸,乳酸堆積會讓酸水的負面效應擴大。

乳酸是生物在運用葡萄糖等物質產生能量的複雜過程中,所產生的中間產物,在一般活動或有氧運動時,因為氧氣充足,乳酸可以順利被轉換,但在無氧環境時,處理過程不同,乳酸增加速度會加快。

【延伸閱讀】

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  • 身體過勞缺氧易產生靜電!好好睡改善酸性體質
  • 運動痠痛是乳酸堆積惹禍?日教授:錯怪它了!





鴻海集團轉投資的富盈數據成立「字媒體」,執行長陳顯立強調致力成為為品牌主提供最佳解決方案的「數據線民」。(攝影/ 鄭國強)

「將資訊碎片化、片段化然後再重組,提供給讀者他要的資訊,一方面也找出讀者的『真實需求』。」富盈數據執行長陳顯立談到「字媒體」的角色時,難免必須帶著抽像的形容,然而背後所做的其實和Facebook主動推給每個使用者的資訊類似,「讓對某個項目有興趣的人,得到他想要的資訊」,但是字媒體(ZiMedia)還有一個目標:替鴻海集團找到消費者的下一步需求。

這家由鴻海集團投資7千萬元,在2016年12月成立的公司,執行長陳顯立透露,營收已到三億元的規模,富盈數據也是鴻海集團龐大的硬體轉投資事業中,少有的軟體事業,但在人工智慧、演算法、大數據的潮流之下,卻又成為鴻海集團最能接近消費市場動態的轉投資事業,更精確的說,富盈數據可足以勝任鴻海的情報探子。

鴻海轉投資,貼近消費大眾

外界多注重在「字媒體」如何在痞客邦的範疇下去運作,正如陳顯立接受《數位時代》採訪的時候說「在痞客邦,部落客是房客,痞客邦是房東,蓋板廣告是租金。而我們的想法是,字媒體是百貨公司,部落客都是專櫃。專櫃賺錢,百貨公司也賺錢,所以我們分享50%(字媒體和部落客的分潤比例)給專櫃。」

卻鮮少知道字媒體的分析方法,尤其是把「數據」轉換成「數據經濟」的過程,陳顯立大方的透露一種以「文字採礦」、機器學習、分群等技術輔佐下的資料萃取過程。

陳顯立說,長期觀察讀者對3C產品的偏好描述、對功能的抱怨、對售價的評論、推薦給朋友的資訊,藉以推測出目前消費者心中的想要的產品,例如「是大螢幕還是小螢幕?」「怎麼還沒看完這集手機就快沒電了」之類的資訊,形成消費者動機的描述,讓母公司集團事業可以參考,甚至做為下一代商品的依據。

更細部的來看,例如讀者在閱讀汽車相關報導時停留的時間特別久,也讀了很多篇相關的文章,網站將他分類為「對汽車感到高度興趣的人」,因此也會主動推播其他相關的汽車文章以及廣告,這背後是靠著關鍵字、標籤、網路行為的集體偵測分類結果。

關鍵在於,這名讀者如果永遠被分析工具分類為「對汽車有興趣的人」而陷入「不斷的收到汽車資訊」怎麼辦?陳顯立說,演算法會以「配對」的模式看他和哪一群人接近,再把「這群人可能有興趣」的資訊繼續提供給他。

數據經萃取,成為商戰關鍵資訊

有趣的問題來了,有些分析帶來的卻是數據災難,陳顯立舉例說,某個人時常打電話去日本料理店,然後就被數據解讀為『喜歡吃日本料理的人』,但其實他只是送貨員,在『結果數據』統計裡完全沒有其他資料可以佐證『他是喜歡日本料理的人啊』,爾後也因為看到太多日本料理資訊讓他覺得很煩,然後他跑去吃牛排了!

他表示,從數據中知道某消費者買了一台冰箱,就判斷他是冰箱的需求客戶,然後不停推播冰箱資訊給他嗎?當然不可以。通常購買冰箱的家庭用戶,下一次購買的時間點可能是五到十年後。而更重要的是,你如何透過這個結果,推算的出買冰箱的人是家庭主婦,是公司總務,還是賣冰的店家呢?」

在行銷上,許多行銷公司也試過用藝人宣傳做促購,但發現藝人的粉絲及收視族群多半是因為追星,無法在商業應用上帶來實質的營收的問題。

陳顯立強調,「一個數據策展團隊,如果沒有辦法替客戶帶來『轉單和營收』,那就不能算是有意義的數據,只能當作文獻了。」他說,「不要把我們當作只是個賣廣告的,我們致力成為為品牌主提供最佳解決方案的『數據線民』。」

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本文引用自: https://tw.news.yahoo.com/%E9%B4%BB%E6%B5%B7%E9%83%AD%E5%8F%B0%E9%8A%98%E7%9A%84%E6%83%85%E5%A0%B1%E

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