XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能量消耗
五人制足球中的心率、耗氧量和能量消耗之间的关系
本研究的主要目的是通过跑步机跑步时心率 (HR) 和氧耗 (VO 2 ) (HR-VO 2 ) 之间的回归方程，比较模拟五人制足球比赛 (S-Game) 中测得的氧耗 (Measured -VO 2 ) 与估计的氧耗 (Estimated -VO 2 )，次要目的是计算 S-Game 中的总能量消耗 (EE)。对 10 名职业运动员 (22.20 ± 3.22 岁) 进行了评估。在跑步机上的连续测试 (Cont Test ) 中单独测定 HR-VO 2 。将 S-Game 中测得的 -VO 2 与 Cont Test 中的估计 -VO 2 进行了比较。通过 VO 2 估计无乳酸和乳酸途径。使用配对 t 检验 (p = 0.38)，估计的 -VO 2 与测量的 -VO 2 没有统计学上的显著差异。但估计的和测量的 VO 2 之间的相关性非常弱 (r = − 0.05)，并且一致性较差 (一致性相关系数 = − 0.04)。此外，Bland-Altman 图显示偏差为 − 2.8 ml/kg/min，个体差异高达 19 ml/kg/min。通过 Cont 检验确定的 HR- VO 2 并不是 VO 2 的良好个体预测指标。五人制足球比赛的高强度和间歇性可能导致 HR- VO 2 关系的分离。不建议使用 Cont 检验来估计五人制足球比赛中的 VO 2 和计算个人 EE。这仅推荐用于组平均值。 S-Game 中的总 EE 为 13.10 ± 1.25 kcal.min − 1 (10.81 ± 1.57 代谢当量)。代谢途径的贡献如下：有氧 (93%)、无乳酸 (5%) 和乳酸 (2%)。
原始研究乙酸补充：对静止和行使能量消耗和底物利用的影响Kolton M. Cobb†，Domeni
摘要国际运动科学杂志14（2）：222-229，2021。这项研究的目的是研究乙酸（苹果醋； ACV）对静息和行使能量消耗和底物利用的影响。使用随机，双盲，跨界设计，将16个健康受试者补充4 d，用ACV（30-mL/d）混合在1 L的非蛋白柠檬味饮料或安慰剂（PLA）中。然后通过间接量热法对他们进行静止能量消耗（REE）和底物利用率进行评估。紧随其后的是在40 W（EEE-40）和80 W（EEE-80）和底物利用率时评估稳态循环锻炼能量消耗。结果：组之间的REE或静息底物利用率均未显着差异（P≥.05）。在40W和80W的循环练习期间，能量支出组之间没有明显差异（EEE-40：ACV 4.13±0.79，PLA 4.37±0.61 kcal/min; eee-80; eee-80：acv 6.09±0.87，pla 6.26±0.72 kcal carrate：40w carborate：40w carborate：40w（40w） 0.72±0.19，PLA 0.76±0.16;脂肪：ACV 0.15±0.07，PLA 0.16±0.06 g/min（80W碳水化合物：ACV 1.28±0.32，PLA 1.34±0.35;结论：最近的发现表明，补充慢性乙酸与体重和体内脂肪的显着减少有关。但是，本研究的发现表明，半急性（4 d）补充乙酸不会影响静息或行使能量消耗或底物利用。此外，醋已经引言醋的起源在很大程度上笼罩在神秘之中。传奇人物指出，巴比伦的一个朝臣（公元前5,000）“发现”了葡萄酒，从被遗忘的葡萄汁中“发现”，导致最终发现醋及其食品保留能力（7）。古老的文明将醋用于多种目的，希波克拉底使用它来治疗伤口，发烧和疮（2）。美国早期的从业者用它来治疗常春藤，臀部，胃痛，高烧和水肿（2）。随着家庭医学的日益普及，研究人员最近开始调查一些醋的健康益处（4）。最值得注意的是，改善的心血管功能（12、18）和血糖控制（1、8、13）。
apoE4通过有氧糖酵解增加通量来降低能量消耗并损害葡萄糖氧化
Brandon C. Farmer 1，Holden C. Williams 1,2， Young 3，Jude C. C. C. 2.7，Sun 7，Lance A. Johnson 1.2 *Brandon C. Farmer 1，Holden C. Williams 1,2，Young 3，Jude C. C. C. 2.7，Sun 7，Lance A. Johnson 1.2 *
基于机械能量消耗的舒适度评估...
手势作为一种先进的交互方式，在人机交互中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于机械能量消耗（MEE）和机械效率（ME）的舒适度评价模型来预测手势的舒适度。该舒适度评价模型基于肌肉和关节的数据，考虑了19块肌肉和7个自由度，能够模拟静态和动态手势的MEE和ME。因此，可以通过对MEE和ME进行归一化并赋予不同的决策权重来计算舒适度分数（CS）。与传统的基于测量的舒适度预测方法相比，一方面，该舒适度评价模型可以在不使用肌电图（EMG）或其他测量设备的情况下为手势的舒适度提供量化值；另一方面，从人机工程学的角度来看，结果提供了一个直观的指标来预测哪种动作对关节和肌肉来说更具有疲劳或损伤的风险。通过实验验证了所提模型的有效性。将本文提出的舒适度评价模型与基于运动范围（ROM）的模型以及基于运动和手势评估方法（MMGA）的模型进行比较，发现由于忽略了运动过程中的动态手势和相对运动学特性，模型的预测结果略有不同。