Saya pemenang Chelsea Flowers – ini adalah taman terindah di dunia

Published

5 bulan ago

Mei 24, 2025

Gardener Tom Massi hidup minggu ini setelah meraup medali emas di Chelsea Flower Show.

Tumbuh di dekat Richmond Park di barat daya ibukota, London Landscape menyendok salah satu medali emas memikat kedua setelah memajang pertunjukan bunga paling terkenal di negara itu.

Selain co-desainer Jay Ahn, pasangan ini menciptakan The Intelligent Garden di AI-Enabled Avanad, yang merupakan salah satu yang paling banyak dibahas jika terjadi hortikultura di acara tahun ini.

Presenter BBC Adam Frost dipuji karena variasi taman selama kunjungan: ‘Dia dibangun di atas lapisan – jadi pohon, semak dan kemudian kita turun ke tanaman herbal, tetapi ada banyak yang bisa dimakan di dalamnya. ‘

Tom MailOnline mengatakan kepada Travel bahwa ia terinspirasi dengan mengunjungi beberapa tempat hijau spektakuler di seluruh dunia – dan mengatakan bahwa penggemar berbaring hijau harus menghabiskan waktu untuk mengunjungi taman -taman indah pada hari libur.

Dia berkata: ‘Salah satu cara terkaya untuk terhubung ke taman untuk dikunjungi – melalui lensa desain lansekap yang disediakan oleh jendela ke budaya lokal, iklim, dan ekosistem.

‘Kebun bercerita tentang bagaimana mereka hidup dengan alam dan semua orang mengungkapkan sesuatu yang unik tentang lingkungan dan komunitasnya’

Di sini, Chelsea Flower Show Gold Medal Winner memilih taman favoritnya di seluruh dunia …

Hortikultura London Tom Massie Chelsea Flower Show menciptakan I -Waid Avanad Intelligent Garden -dan medali emas diberikan

Bangku taman yang menampilkan sumber daya yang dapat dimakan dan dapat didaur ulang di taman berlapis yang sebelumnya muncul di Chelsea

High Line, New York City, Amerika Serikat

Taman Linar yang ditinggikan yang dibangun di jalur kereta api bekas, High Line adalah model global untuk situs kota regeneratif.

Dirancang oleh James Corner Field Operation dengan penanaman Pete Odolf, ini menunjukkan spesies domestik dan tergantung iklim dalam pemandangan alami yang berani dan tenggelam.

Kecantikan perkotaan; Kereta api yang tidak terpakai berubah menjadi jalur tinggi di 20 dan sekarang wisatawan dan penduduk yang juga tertarik pada kebun New York

Westergusfabrike, Amsterdam, Belanda

Begitu berada di situs Gasworks yang tercemar, Westergasfabrike diubah menjadi Taman Budaya dan Ekosistem yang kaya.

Ini memiliki sistem pemurnian air yang inovatif, ghats bunga liar dan fitur arsitektur berkelanjutan yang menunjukkan bagaimana tanah terdegradasi dapat dipulihkan dengan indah.

SuperKilen, Kopenhagen, Denmark

Taman Superkilen Denmark Capital Menggabungkan Kehidupan Modern dengan Warna Hijau Berkelanjutan

Salah satu contoh utama penentuan ruang yang berkelanjutan adalah bahwa superkine memadukan desain tahan-iklim dengan inklusi sosial.

Bahan daur ulang, penanaman yang toleran terhadap kekeringan, dan penggemar komunitas di seluruh dunia menjadikannya perayaan hidup keanekaragaman dan elastisitas perkotaan.

Taman Olimpiade Ratu Elizabeth, London

Lahir dari 212 pertandingan, taman ini merupakan standar untuk desain kota ekologi. Berat, lahan basah, dan badai penanaman liar beroperasi secara alami, sementara tanah kayu baru dan ghats meningkatkan keanekaragaman hayati dan memberikan manfaat publik jangka panjang.

Teluk

Singapore’s Gardens by Bay telah menjadi objek wisata yang sangat populer, berkat Tis Superstria; Struktur seperti pohon yang mendominasi lanskap taman dengan tinggi yang lebih tinggi, yaitu antara 25 meter (82 kaki) dan antara 50 meter (160 kaki)

Di luar Superfre yang terkenal, Bay East memberikan pengalaman yang tenang dan lebih tersentralisasi.

Ini mengintegrasikan lahan basah asli, pengumpulan air badai dan desain pendingin pasif, menunjukkan bagaimana kota -kota dapat membayangkan kembali ruang publik di iklim panas.

Pulau Nausima, Jepang

Bukan taman dalam pengertian konvensional, tetapi pemandangan yang sangat dipertimbangkan di mana seni, arsitektur, dan alam hidup berdampingan.

Naoshima mengundang kesibukan yang lambat dan sensitif dengan tempat itu dan prinsip -prinsip desain sensitifnya dikombinasikan dengan desain taman yang berkelanjutan dan terbenam.

Castlefield Viaduct, Manchester

Mirip dengan High Line New York, Castlefield Viaduct telah diberikan kehidupan baru sebagai taman kota

Tom, Tom, digambarkan dengan rekannya Jei Ahn, mengatakan bahwa salah satu cara prospektif untuk menghubungkan taman ke taman. Pada tahun 2026, taman 2024 -nya akan diistirahatkan di Castlfield Viaduct

Proyek National Trust mengubah jembatan menjadi kereta api yang tidak digunakan menjadi taman kota yang maju.

Castlefield Viaduct Champions Regenerasi Terpuncur Alam, menggunakan prosedur baru di kota-kota menggunakan tanaman ramah prosedur baru yang diisi dengan tanaman.

My WaterAid Show Garden dari RHS Chelsea 2024 akan ditransfer di sini sebagai bagian dari ekstensi episode 2 pada musim semi 2026.

Duta Besar Tom Massi Chase Spirit, bekerja dengan mereka untuk membantu orang terinspirasi oleh alam liar, untuk mencari tahu lebih lanjut Chasspirits.co.uk

Tautan sumber

Berita

Platform pengkodean getaran, Cursor, meluncurkan komposer LLM internal pertamanya, Komposer, yang menjanjikan peningkatan kecepatan 4X lipat

Published

4 menit ago

Oktober 29, 2025

Wadi Wibowo

Alat kripto yang menarik, indikatornya, telah ada sejak awal dimana sajadia punya Komposer memperkenalkanModel Bahasa Markup Besar (LLM) pertama yang dibuat sendiri sebagai bagian dari programnya Pembaruan platform indeks 2.0.

Komposer dirancang untuk menjalankan tugas pemrograman dengan cepat dan akurat di lingkungan produksi, mewakili langkah baru dalam pemrograman berbantuan AI. Ini sudah digunakan oleh tim teknik Cursor dalam pengembangan sehari-hari – menunjukkan kematangan dan stabilitas.

Berdasarkan indikatornya, komposer menyelesaikan interaksi terbanyak Kurang dari 30 detik Sambil mempertahankan kemampuan tingkat tinggi untuk bernalar di seluruh basis kode yang besar dan kompleks.

Model ini digambarkan empat kali lebih cepat dibandingkan sistem cerdas serupa, dan dilatih berdasarkan alur kerja “agen” – di mana agen pengkode independen secara kolaboratif merencanakan, menulis, menguji, dan meninjau kode.

Sebelumnya, indikator ini didukung "Pengodean suasana" — Menggunakan AI untuk menulis atau menyelesaikan kode berdasarkan instruksi bahasa alami dari pengguna, meskipun mereka adalah seseorang yang tidak terlatih dalam pengembangan — Di atas LLM berpemilik terkemuka lainnya Dari OpenAI, Anthropic, Google dan xAI. Opsi ini masih tersedia untuk pengguna.

Hasil standar

Kemampuan komposer diukur dengan menggunakan "kursi indikator," Kumpulan evaluasi internal yang berasal dari permintaan agen pengembang nyata. Standar ini tidak hanya mengukur kebenaran, tetapi juga kepatuhan model terhadap abstraksi, konvensi gaya, dan praktik teknik saat ini.

Dengan standar ini, Komposer mencapai kecerdasan pemrograman tingkat batas saat membuat file 250 simbol per detik – Hampir dua kali lebih cepat dibandingkan model inferensi cepat terkemuka dan empat kali lebih cepat dibandingkan sistem frontier sebanding.

Model perbandingan yang dipublikasikan Cursor membagi model ke dalam beberapa kategori: “Terbuka Terbaik” (misalnya, Qwen Coder, GLM 4.6), “Fast Frontier” (Haiku 4.5, Gemini Flash 2.5), “Frontier 7/2025” (model pertengahan tahun terkuat yang tersedia), dan “Best Frontier” (termasuk GPT-5 dan Claude Sonnet 4.5). Komposer mencocokkan kecerdasan sistem kelas menengah sambil memberikan kecepatan generasi tertinggi yang pernah tercatat di antara semua kelas yang diuji.

Sebuah model berdasarkan pembelajaran penguatan dan arsitektur campuran ahli

Ilmuwan riset Sasha Rush dari Cursor memberikan wawasan tentang pengembangan model di Postingan di jejaring sosial Xmenggambarkan komposer sebagai model campuran para ahli terpelajar (RL):

“Kami menggunakan RL untuk melatih model MOE besar agar benar-benar ahli dalam pemrograman dunia nyata, dan juga sangat cepat.”

Rush menjelaskan bahwa tim merancang bersama lingkungan Komposer dan Kursor agar model dapat berjalan secara efisien pada skala produksi:

“Tidak seperti sistem pembelajaran mesin lainnya, Anda tidak dapat mengambil banyak manfaat dari sistem berskala besar. Kami bersama-sama merancang proyek ini dan indikatornya agar agen dapat berjalan pada skala yang diperlukan.”

Komposer dilatih tentang tugas rekayasa perangkat lunak nyata, bukan kumpulan data statis. Selama pelatihan, model dijalankan dalam basis kode lengkap menggunakan berbagai alat produksi—termasuk pengeditan file, pencarian semantik, dan perintah terminal—untuk memecahkan masalah teknik yang kompleks. Setiap iterasi pelatihan melibatkan penyelesaian tantangan konkrit, seperti menghasilkan modifikasi kode, merumuskan rencana, atau membuat penjelasan yang ditargetkan.

Cincin penguatan meningkatkan kesehatan dan efisiensi. Komposer telah belajar bagaimana membuat pilihan instrumen yang efektif, menggunakan paralelisme, dan menghindari tanggapan yang tidak perlu atau spekulatif. Seiring waktu, model tersebut mengembangkan perilaku yang muncul seperti menjalankan pengujian unit, memperbaiki bug Linter, dan melakukan pencarian kode multi-langkah secara mandiri.

Desain ini memungkinkan Composer untuk beroperasi dalam konteks runtime yang sama dengan pengguna akhir, sehingga lebih kompatibel dengan kondisi pemrograman dunia nyata – berhubungan dengan kontrol versi, manajemen ketergantungan, dan pengujian berulang.

Dari prototipe hingga produksi

Perkembangan Komposer mengikuti prototipe internal sebelumnya yang dikenal sebagai Cheetahyang digunakan Index untuk mengeksplorasi heuristik latensi rendah untuk tugas pemrograman.

“Cheetah adalah versi 0 dari model ini terutama untuk pengujian kecepatan,” kata Rush pada X. “Metrik kami menunjukkan bahwa dia (sang komposer) sama cepatnya, tetapi jauh lebih pintar.”

Keberhasilan Cheetah dalam mengurangi latensi telah membantu Cursor mengidentifikasi kecepatan sebagai faktor kunci dalam kepercayaan pengembang dan kemudahan penggunaan.

Komposer mempertahankan daya tanggap tersebut sekaligus meningkatkan inferensi dan generalisasi tugas secara signifikan.

Pengembang yang menggunakan Cheetah selama pengujian awal mencatat bahwa kecepatannya mengubah cara mereka bekerja. “Itu sangat cepat sehingga saya bisa tetap mendapatkan informasi terbaru saat bekerja dengannya,” komentar salah satu pengguna.

Komposer mempertahankan kecepatan ini tetapi memperluas kemampuan untuk tugas pengkodean, pemfaktoran ulang, dan pengujian multi-langkah.

Integrasi dengan Indikator 2.0

Komposer telah terintegrasi penuh ke dalam Cursor 2.0, pembaruan besar pada lingkungan pengembangan agen perusahaan.

Platform ini menawarkan antarmuka multi-agen, memungkinkan Hingga delapan agen untuk bekerja secara paralel, Masing-masing berada di ruang kerja yang terisolasi menggunakan git work tree atau mesin jarak jauh.

Dalam sistem ini, komposer dapat bertindak sebagai satu atau lebih agen, melakukan tugas secara mandiri atau kolaboratif. Pengembang dapat membandingkan beberapa hasil dari pengoperasian agen secara bersamaan dan memilih yang terbaik.

Cursor 2.0 juga menyertakan fitur pendukung yang meningkatkan efektivitas Composer:

Peramban di dalam editor (GA) – Memungkinkan agen untuk menjalankan dan menguji kode mereka langsung di dalam IDE, mengarahkan informasi DOM ke formulir.
Tingkatkan peninjauan kode – Mengumpulkan perbedaan di beberapa file untuk pemeriksaan lebih cepat terhadap perubahan yang dihasilkan oleh model.
Terminal mode proteksi (GA) – Isolasi perintah shell yang dikelola agen untuk eksekusi lokal yang aman.
Modus suara – Menambahkan kontrol ucapan-ke-teks untuk memulai atau mengelola sesi agen.

Meskipun pembaruan platform ini memperluas pengalaman Cursor secara keseluruhan, Composer diposisikan sebagai inti teknis yang memungkinkan enkripsi proxy yang cepat dan andal.

Infrastruktur dan sistem pelatihan

Untuk melatih Komposer dalam skala besar, Cursor membangun infrastruktur pembelajaran penguatan khusus yang menggabungkan PyTorch dan Ray untuk pelatihan asinkron di ribuan GPU NVIDIA.

Tim ini mengembangkan kernel MXFP8 MoE khusus dan memparalelkan data hash campuran, memungkinkan pembaruan model skala besar dengan overhead komunikasi minimal.

Konfigurasi ini memungkinkan Cursor untuk melatih model secara lokal dengan akurasi rendah tanpa memerlukan kuantisasi pasca-pelatihan, sehingga meningkatkan kecepatan dan efisiensi inferensi.

Pelatihan komposer bergantung pada ratusan ribu lingkungan sandbox secara bersamaan – masing-masing merupakan ruang kerja pemrograman mandiri – yang berjalan di cloud. Perusahaan telah mengadaptasi infrastruktur agen back-end untuk menjadwalkan mesin virtual ini secara dinamis, mendukung sifat eksplosif dari proses RL yang besar.

Penggunaan perusahaan

Peningkatan kinerja Komposer didukung oleh perubahan tingkat infrastruktur melalui tumpukan kecerdasan kode Cursor.

Perusahaan telah mengoptimalkan Protokol Server Bahasa (LSP) untuk diagnostik dan navigasi yang lebih cepat, terutama dalam proyek Python dan TypeScript. Perubahan ini mengurangi latensi ketika Komposer berinteraksi dengan repositori besar atau membuat pembaruan multi-file.

Pengguna perusahaan memiliki kontrol administratif atas Komposer dan agen lainnya melalui aturan tim, log audit, dan aplikasi sandbox. Lapisan Tim dan Perusahaan Cursor juga mendukung penggunaan formulir batch, autentikasi SAML/OIDC, dan analitik untuk memantau kinerja agen di seluruh organisasi.

Harga untuk pengguna individu berkisar dari Gratis (Hobi) hingga Ultra ($200 per bulan), dengan batas penggunaan yang diperpanjang untuk pelanggan Pro+ dan Ultra.

Harga bisnis mulai dari $40 per pengguna per bulan untuk Teams, dengan kontrak perusahaan yang menawarkan opsi penggunaan dan kepatuhan khusus.

Peran komposer dalam lanskap pemrograman AI yang terus berkembang

Fokus Komposer pada kecepatan, pembelajaran penguatan, dan integrasi dengan alur kerja pengkodean langsung membedakannya dari asisten pengembangan AI lainnya seperti GitHub Copilot atau Agen Replit.

Alih-alih bertindak sebagai mesin saran pasif, Composer dirancang untuk kolaborasi berbasis agen yang berkelanjutan, di mana beberapa sistem independen berinteraksi langsung dengan basis kode proyek.

Spesialisasi tingkat model ini—melatih AI untuk beroperasi di lingkungan nyata di mana ia akan beroperasi—mewakili langkah penting menuju pengembangan perangkat lunak yang praktis dan otonom. Komposer dilatih tidak hanya pada data teks atau kode statis, namun dalam IDE dinamis yang mencerminkan kondisi produksi.

Rasch menggambarkan pendekatan ini sebagai hal yang penting untuk mencapai keandalan di dunia nyata: Model ini tidak hanya mempelajari cara membuat kode, namun juga cara mengintegrasikan, menguji, dan meningkatkannya dalam konteks.

Artinya bagi pengembang perusahaan dan pemrograman dinamis

Dengan Composer, Cursor menawarkan lebih dari sekadar model cepat, Cursor menerapkan sistem AI yang dioptimalkan untuk penggunaan di dunia nyata, dirancang untuk bekerja dalam alat yang sama yang sudah diandalkan oleh pengembang.

Kombinasi pembelajaran penguatan, desain campuran ahli, dan integrasi produk yang erat memberi Komposer keunggulan praktis dalam kecepatan dan daya tanggap yang membedakannya dari model bahasa tujuan umum.

Meskipun Cursor 2.0 menyediakan infrastruktur untuk kolaborasi antara banyak agen, Composer adalah inovasi inti yang membuat alur kerja dapat dijalankan.

Ini adalah model pengkodean pertama yang dirancang khusus untuk pengkodean proxy tingkat produksi — dan gambaran awal tentang seperti apa pemrograman sehari-hari ketika pengembang manusia dan pekerja lepas berbagi ruang kerja yang sama.

Tautan sumber

Bisnis

Apa arti penurunan suku bunga terbaru The Fed bagi hipotek Anda

Published

37 menit ago

Oktober 29, 2025

Karsana Setiawan

Penurunan suku bunga terbaru yang dilakukan Federal Reserve tidak akan langsung menurunkan biaya hipotek bagi pemilik rumah, namun hal ini dapat membuka jalan bagi pinjaman yang lebih murah karena suku bunga hipotek turun ke level terendah dalam lebih dari setahun. menurut Freddie Mac.

Pada hari Rabu, The Fed memangkas suku bunga dana federal sebesar seperempat poin persentase ke kisaran 3,75% hingga 4%, penurunan kedua berturut-turut tahun ini dan pertama kalinya sejak tahun 2022 suku bunga turun di bawah 4%.

Para pengambil kebijakan menyatakan kekhawatirannya terhadap melemahnya pasar tenaga kerja dan penutupan pemerintahan yang sedang berlangsung sehingga mengganggu laporan-laporan perekonomian utama.

Pakar keuangan mengatakan pemotongan seperempat poin sepertinya tidak akan serta merta mengubah suku bunga hipotek jangka panjang karena suku bunga kebijakan The Fed dan suku bunga hipotek tidak terkait secara langsung.

“Tidak ada hubungan satu-ke-satu antara Fed Funds Target Rate, yang dipotong sebesar 0,25% hari ini, dan tingkat hipotek 30 tahun,” William T. Chittenden, presiden dan CEO SW Graduate School of Banking di SMU Cox School of Business, mengatakan kepada The Post.

Rata-rata tingkat hipotek 30 tahun turun menjadi 6,19% pada 23 Oktober, menurut Survei Pasar Hipotek Primer Freddie Mac — level terendah dalam lebih dari setahun dan hampir satu poin persentase lebih rendah dibandingkan pada awal tahun 2025.

Suku bunga tetap 15 tahun turun menjadi 5,44%, menurut pemberi pinjaman.

Freddie Mac mengatakan tingkat bunga 30 tahun rata-rata 6,28% bulan lalu dan 6,7% tahun lalu, sedangkan tingkat bunga 15 tahun rata-rata 5,51% – keduanya merupakan level terendah sejak pertengahan 2024.

“Reaksi awal terhadap obligasi tidak terdengar dan suku bunga hipotek stabil,” kata Melissa Cohn, wakil presiden regional di William Raveis Mortgage.

Namun, dia menambahkan, “suku bunga hipotek bisa terus menurun” jika imbal hasil obligasi terus turun.

Langkah ini dilakukan setelah berminggu-minggu tekanan publik dari Presiden Trump, yang berulang kali menuduh Ketua Fed Jerome Powell bergerak terlalu lambat dalam melonggarkan kebijakan.

Berbicara di Korea Selatan pada Rabu pagi, Trump mencemoohnya sebagai “Powel Terlambat” dan mendesak pemotongan lebih lanjut untuk “membuka pertumbuhan.”

Inflasi 3% di bulan September sedikit di bawah ekspektasimembuka jalan bagi penurunan suku bunga.

Namun Gedung Putih memperingatkan bahwa penutupan pemerintahan yang sedang berlangsung dapat menunda laporan ekonomi utama – termasuk indeks harga konsumen bulan Oktober – yang diandalkan oleh The Fed untuk memandu keputusan di masa depan.

Untuk saat ini, pemberi pinjaman hipotek sedang mengamati pasar mencerna langkah The Fed.

Jika investor terus bertaruh pada penurunan suku bunga lebih lanjut, imbal hasil obligasi Treasury 10-tahun – yang merupakan acuan yang paling dekat dengan harga hipotek – bisa turun lebih lanjut, secara bertahap menurunkan biaya pinjaman, kata ekonom Freddie Mac.

Ted Jenkin, Managing Partner di Exit Wealth Advisors, mengatakan pemilik rumah kemungkinan tidak akan merasakan dampak langsung dari langkah The Fed, namun ekspektasi pemotongan lebih lanjut dapat memberikan tekanan pada suku bunga hipotek 15 dan 30 tahun.

Waktunya bisa menjadi sangat penting bagi investor real estat, kata Yuval Golan, pendiri dan CEO platform pembiayaan real estat Waltz.

Dia menyebut penurunan suku bunga “sangat bermanfaat bagi investor real estat yang ingin membiayai kembali atau membeli properti baru dengan harga diskon selama musim sepi bagi penjual.”

Golan menambahkan bahwa “investor real estat asing yang sebelumnya absen, dan tidak terlalu terpengaruh oleh siklus musiman real estat, bisa mendapatkan keuntungan dari suku bunga yang lebih rendah.”

Tautan sumber

Fitbit akhirnya memperbaiki masalah beban kardionya

Published

38 menit ago

Oktober 29, 2025

Ina Susanti

Cardio Load mendapat perbaikan besar di aplikasi Fitbit baru, yang dapat dilihat pengguna Android di “pratinjau publik” mulai minggu ini. (Ini adalah pratinjau yang sama yang memberi Anda akses ke AI Fitness Coach, yang mana Saya mengujinya kemarin, dengan hasil yang mengejutkan.) Beban kardio kini akan dilacak setiap minggu, sehingga memudahkan aplikasi untuk membuat rekomendasi yang masuk akal

Berapa (dan apa) beban kardio itu?

Fitur Cardio Load adalah upaya Fitbit untuk menentukan seberapa banyak olahraga yang harus Anda lakukan. Tentu saja seorang pemula tidak boleh langsung melakukan latihan yang melelahkan selama satu jam, dan siapa pun yang sedang berlatih maraton juga tidak boleh dihalangi. Beban kardio adalah mencoba memberi angka pada jumlah latihan yang tidak terlalu tinggi atau terlalu rendah untuk Anda.

Digunakan oleh banyak atlet dan pelatih sesuatu Semacam model untuk volume latihan, apakah itu pelari yang menghitung jarak tempuh pada spreadsheet atau pelatih yang berusaha sekuat tenaga dan berkata, “Ayo santai saja hari ini.”

Fitbit menggunakan metode TRIMP (“Training Impulse”) yang diberi nama konyol, di mana detak jantung per menit yang lebih tinggi diperhitungkan dalam beban kardio Anda, dengan detak jantung yang lebih tinggi dihitung sebagai upaya yang lebih besar. saya memiliki Lebih lanjut tentang akun ini di sini.

Mengapa beban kardio membingungkan

Konsepnya terdengar bagus: Fitbit akan menghitung berapa banyak beban kardio yang harus Anda targetkan setiap hari berdasarkan berapa banyak olahraga yang Anda lakukan. Anda dapat memberi tahu aplikasi apakah Anda ingin meningkatkan kebugaran atau mempertahankan kebugaran, dan aplikasi akan menyesuaikan jumlahnya.

Namun bagi banyak orang, angka tersebut tidak masuk akal. Jumlahnya akan berfluktuasi dari hari ke hari, seringkali tidak sesuai dengan apa yang sebenarnya dibutuhkan oleh riwayat dan kesehatan seseorang. Banyak pengguna ditemukan Peningkatan beban kardio yang direkomendasikan dan hari istirahat datang dengan peringatan kurang latihan.

Contoh utas Reddit dari r/fitbit menyertakan judul seperti ituBeban kardio mengejutkan saya” “Beban kardio, aku benci kamu” “Beban kardio tidak realistis” “Latihan kardio yang berlebihan tidak hanya salah, tapi juga berbahaya” Dan “Fitbit, perbaiki beban kardio atau hilangkan”

Mengapa fitur baru ini mungkin lebih baik

Kredit: Beth Skwarki/Fitbit

Google menjelaskan Itu menerapkan solusi yang cukup sederhana—menghitung rekomendasi beban kardio pekan bukannya hari. Perhitungan beban kardio sendiri tidak akan berubah.

Lagipula, itu normal untuk dimiliki Hari-hari yang sulit bergantian dengan hari-hari yang mudah atau hari-hari istirahatDan arahan manajemen beban apa pun harus mampu menangani hal ini. Google juga menunjukkan bahwa tingkat aktivitas latar belakang Anda (seperti seberapa banyak Anda berjalan kaki saat berbelanja) juga meningkatkan beban kardio Anda, sehingga lebih sulit untuk mengikuti rekomendasi harian.

Versi baru aplikasi Fitbit sekarang menampilkan donat besar di bagian atas layar dengan kemajuan Anda menuju sasaran mingguan Anda. Dengan beberapa langkah cepat, saya sekarang sudah mencapai 41% dari target mingguan saya. Bahkan ada grafik yang menunjukkan di mana tujuan saya vs. apa yang dianggap “melampaui batas”. Itu lebih masuk akal.

Tautan sumber