相信有不少的朋友，有这样的经历，早晨起床后感觉头晕、午饭后总是犯困，还经常觉得乏力，刚发生没多久的事情，就忘记了！
　　这个时候往往会调侃自己一句＂岁数大了＂又或者＂脑子不好使＂，但殊不知这种情况，更多的是脑供血不足的表现。
　　这些情况一次两次可能还好，经常出现，小心脑供血不足！  脑供血不足有哪些信号？
　　人的大脑全靠血液供应提供养分，每100克大脑组织每分钟至少要40 60毫升的动脉血，所以，当大脑动脉供血量少于正常需求量时，就会出现脑供血不足的表现。
　　1、头晕头痛
　　常表现为头脑昏昏沉沉、眩晕，甚至部分患者还有可能伴有不同程度的疼痛。
　　2、乏力、精神萎靡
　　不少人还会出现乏力，容易感到疲惫，精神萎靡不振，注意力也无法集中等相关表现。
　　3、睡眠障碍
　　脑供血不足的人，往往会出现白天嗜睡，总是感觉睡不够，晚上则会出现难以入睡或失眠的情况。
　　4、记忆力减退
　　一些脑供血不足的人可能会出现记事困难、健康等表现。
　　5、视力或语言障碍
　　一些人可能会出现短暂的视物模糊，看不清东西；又或者会出现词不达意，无法理解接收到的信息等情况。
　　6、耳鸣
　　脑供血不足，患者会出现短暂的耳鸣、听力减退等。
　　7、精神异常
　　有的人还会出现，烦躁易怒或变得孤僻冷淡等性格表现。
　　温馨提示：
　　如果你有上述的表现，那么就有可能提示你出现了脑供血不足。导致脑供血不足的原因有很多，需要根据具体的病因来进行改善和治疗。  食疗推荐
　　中医治疗本病主要选用益气养血、补肾填精的方药。具体疗方如下：
　　1、桑葚子茶
　　制法用法：桑葚子100克，鲜芹菜200克，同用温水浸泡片刻，捣汁，调入蜂蜜15毫升，早晚两次分服。
　　2、黄芪糯米粥
　　制法用法：黄芪30克切片，同糯米100克熬粥，糯米酥烂时调入阿胶粉30克，红糖20克，再煨煮至沸，使粥黏稠，早晚两次分服。
　　3、枸杞鸽蛋汤
　　制法用法：枸杞20克，冬虫夏草6克，温水浸泡放入砂锅;鸽蛋2只煮熟后去壳，放入砂锅，小火煨炖40分钟即成。
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出境游重启满一周！报团价格飙升，转行干保安露营的导游回来了过去一周，出境游猛然踏上复苏之路。2月6日到13日，一批率先出境的游客正式完成了一周的旅程，纷纷在抖音上分享着新奇体验，多篇出境游攻略甚至在小红书获得上万点赞，引发了新一轮热议。此雷佳音带老婆三亚度假，夫妻同框被指像父女，曾自称爱上佟丽娅近日，正当大家都在讨论狂飙中高启强的扮演者张颂文是如何一步步艰难走到今天的时候，同样草根出身的知名演员雷佳音突然也引发了网友的热议。不过，这一次并不是因为他出演的电影角色秦桧，而是时隔二十年，依旧耐人寻味的天龙八部，众主演现在都怎么样了在一次采访中胡军笑道我不是武打演员，我是个挺不错的文戏演员。2003年，胡军参演的第一部古装武侠剧天龙八部在浙江电视台经济生活频道首播，片中胡军饰演的乔峰使出降龙十八掌时的龙吼霸气奚梦瑶整容了？鼻头缩小，面部填充，戴钻戒秀恩爱在模特界，想要一举成名，必须得拥有一定的特色，例如，奚梦瑶之所以能够成为超模，得得益于他那张天生的高级脸。但是相对比其他行走国际的中国超模奚梦瑶好像比较招黑他的黑历史也被无数的网友获得安锡影展大奖之村上春树动画影片盲柳与沉睡的女人将上映依据村上春树6部短篇小说改编的动画电影盲柳与沉睡的女人即将上映，导演为法国知名作曲家皮耶弗德斯，他以別树一格的敘事手法，把村上的几个短篇，糅合成此部穿梭于魔幻及写实的动画电影，并被极目3151500元的衣服线头多做工差，博主吐槽鹿晗自创品牌割韭菜极目新闻记者康旭阳继欧阳娜娜自创品牌nabi因定价过高引发热议后，又有明星自创品牌翻车。2月15日，一位自称从事服装设计师六年的博主大四喜发视频吐槽，在鹿晗自创品牌UnGarcon她是娱乐圈最让人着急上火的女人大学生马上也要体验开学的痛苦了。受够了好吃懒做的大学生，家长们早就急不可耐，每天作甄嬛许愿状，恨不得当晚就连人带包袱送进国子监。但这种热烈期待，在花粉（即女演员粉丝）时时刻刻盼着大陈飞宇下跪，陈凯歌剧组停工陈飞宇事件爆发有两天了，最近两天陈飞宇家里人利用人脉关系拉了圈内不少艺人下水帮忙分散瓜友们的注意力，想让陈飞宇慢慢的淡出大众的视野可是还有不少执着的瓜友正在追他的料。先是双方公司发年过八旬还健在的老演员，都是老电影中熟悉的面孔，还能认出吗？这些年过八旬的老演员，每一位都是德艺双馨的表演艺术家，他们当中有的人演了一辈子的配角，但是不管塑造多么微小的人物形象，他们都会仔细斟酌，用心去演绎，所以他们曾经塑造过的人物形象，很张译娶旺夫的钱琳琳，不惧女方二婚带娃，结婚17年依旧宠妻如宝2015年，张译大方向观众揭晓，他与初恋的故事如果能回到过去，我想给她打一通电话。说完这句话，一向以硬汉姿态示人的他，眼眶竟布满水雾，相信若再多说几句，他一定会失态出糗。11年前，联邦GNN综述与经典算法介绍作者京东科技李杰联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在