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动员金融供气候正义
1一个由联合国于1992年建立的框架。联合国，联合国气候变化框架公约（UNFCCC），1992年，FCCC/非正式/84 GE.05-62220（E）200705，https：///unfccc.int/resource/resource/docs/docs/docs/docs/convkp/convkp/conveng.pdf 2 copdimiate file file firation file file firanders file cop2 cop2 cop2 cop2 cop2 Resilience, Ambition and a Just Transition", November 2024, https://climatenetwork.org/resource/cop29-annual-policy-document-achieving-fair-climate-finance-to-deliver- resilience-ambition-and-a-just-transition/ 3 Climate Action Network (CAN), Submission on the New Collective Quantified Goal (NCQG) , August 2024, https://climatenetwork.org/wp- content/uploads/2024/08/climate-action-network_ncqg_august-2024.docx.pdf 4 Fanning，A.L.，Hickel，Hickel，Hickel，J.大气分配的补偿。nat Sustain 6，1077–1086（2023）。https://doi.org/10.1038/s41893-023-01130-8，https://www.nature.com/articles/s41893-023-023-01130-1130-8#citeas 5碳预算是人类的数量，即人类可以保持一定的温度，以使某些温度保持一定的温度，以保持一定的温度。在当前排放水平下，剩余的碳预算将变暖限制为1.5°C，可能会在2030年燃烧50％的可能性。Pierre Friedlingstein和其他全球碳预算中的其他人2023，https://essd.copernicus.org/articles/15/15/5301/2023/
减少1型糖尿病的精英运动员中高血糖相关焦虑的策略：定性分析
患有1型糖尿病（T1D）的人参加了最高水平的运动，包括赢得奥运会金牌和成为职业运动员[1]。但是，参加体育活动（PA）对T1D运动员构成了巨大的挑战，这主要是由于其对血糖的多方面影响[2-5]。T1D是一种自身免疫性疾病，其中胰腺产生胰岛素的β细胞被破坏，从而大大降低或完全停止胰岛素产生。不正确的血糖（BG）模拟器的治疗方法，包括胰岛素，预易餐食组成，运动持续时间和强度，压力水平和睡眠质量可能会导致BG水平的危险波动，从而导致高血糖或低血糖[6，7]。大多数具有T1D的人优先考虑在PA期间避免低血糖症，因为由于缺乏集中度，头痛，头晕和混乱而导致的性能[8] [8]。概念上，运动员也可能担心高血糖，这也可以通过衰弱的症状（例如呼吸急促，口渴，较慢的反应时间和视力模糊[3，10]来降低性能[3，10]。对PA期间低血糖症的恐惧已得到充分证明[11]，但是，与高糖有关的焦虑（HRA）的研究有限。HRA是指高度糖症相关症状会损害功能的恐惧或担心[10]。与普遍的焦虑症（GAD）不同，涉及在生活的多个方面持续且过度担心，HRA专门与对高血糖相关症状的担忧有关。高血糖通常被认为是一种慢性疾病，其急性症状通常会导致日常生活的干扰最小[12]。但是，任何阻碍精英运动员竞争表现的元素都是一个重大问题[10]。各种因素，包括与竞争相关的应激可能导致高血糖[2，13，14]。国家体育教练协会[14]的立场声明承认，高期预期压力可以表现出反对调节激素，例如肾上腺素和皮质醇，在比赛之前和比赛中可能会增加BG [11]。这特别影响了精英运动员，因为他们面临与性能相关的压力增加的增加[15]。这可能会产生一个恶性循环，其中与竞争相关的应力加剧了HRA，进而将HRA放大了与性能相关的压力和焦虑。当前关于糖尿病管理的建议并不适合竞争的特定生理和心理要求[13，16]。例如，期望在竞争前会增加BG的运动员更容易采取预防措施（例如，注射更多的胰岛素和限制PA前碳水化合物摄入量）[2]。这突出了旨在满足这些细微差别需求的策略中的差距。最近的一项案例研究表明，需要针对经验HRA的T1D的精英运动员进行量身定制的治疗计划[10]，但对我们的
在运动员营养和环境暴露的背景下的上皮屏障理论
1。Akdis Ca. 上皮屏障假说是否解释了过敏，自身免疫性和其他慢性病的折痕？ nat Rev Immunol。 2021; 21（11）：739-751。 2。 Bach JF。 感染对自身免疫性和过敏性疾病易感性的影响。 n Engl J Med。 2002; 347（12）：911-920。 3。 platts-mills ta。 过敏流行病：1870- 2010年。 J ALLERGY CLIN IMMUNOL。 2015; 136（1）：3-13。 4。 Hommeida S，Grothe RM，Hafed Y等。 评估明尼苏达州奥尔姆斯特德县儿童的嗜酸性食管炎的发病率趋势和特征。 食管。 2018; 31（12）：DOY062。 5。 Warren CM，Sehgal S，Sicherer SH，Gupta RS。 流行病学和全球儿童和成人的食物过敏流行病的日益流行。 Curr过敏哮喘代表。 2024; 24：95-106。 6。 Sacha JJ，Quinn JM。 环境，气道和运动员。 Ann Allergy哮喘免疫。 2011; 106（2）：81-87;测验88。 7。 Carlsen KH，Anderson SD，Bjermer L等。 运动员运动员的哮喘，呼吸道和过敏性疾病：阶段 - 二元学，机制和诊断：报告的第一部分Akdis Ca.上皮屏障假说是否解释了过敏，自身免疫性和其他慢性病的折痕？nat Rev Immunol。2021; 21（11）：739-751。2。Bach JF。 感染对自身免疫性和过敏性疾病易感性的影响。 n Engl J Med。 2002; 347（12）：911-920。 3。 platts-mills ta。 过敏流行病：1870- 2010年。 J ALLERGY CLIN IMMUNOL。 2015; 136（1）：3-13。 4。 Hommeida S，Grothe RM，Hafed Y等。 评估明尼苏达州奥尔姆斯特德县儿童的嗜酸性食管炎的发病率趋势和特征。 食管。 2018; 31（12）：DOY062。 5。 Warren CM，Sehgal S，Sicherer SH，Gupta RS。 流行病学和全球儿童和成人的食物过敏流行病的日益流行。 Curr过敏哮喘代表。 2024; 24：95-106。 6。 Sacha JJ，Quinn JM。 环境，气道和运动员。 Ann Allergy哮喘免疫。 2011; 106（2）：81-87;测验88。 7。 Carlsen KH，Anderson SD，Bjermer L等。 运动员运动员的哮喘，呼吸道和过敏性疾病：阶段 - 二元学，机制和诊断：报告的第一部分Bach JF。感染对自身免疫性和过敏性疾病易感性的影响。n Engl J Med。2002; 347（12）：911-920。 3。 platts-mills ta。 过敏流行病：1870- 2010年。 J ALLERGY CLIN IMMUNOL。 2015; 136（1）：3-13。 4。 Hommeida S，Grothe RM，Hafed Y等。 评估明尼苏达州奥尔姆斯特德县儿童的嗜酸性食管炎的发病率趋势和特征。 食管。 2018; 31（12）：DOY062。 5。 Warren CM，Sehgal S，Sicherer SH，Gupta RS。 流行病学和全球儿童和成人的食物过敏流行病的日益流行。 Curr过敏哮喘代表。 2024; 24：95-106。 6。 Sacha JJ，Quinn JM。 环境，气道和运动员。 Ann Allergy哮喘免疫。 2011; 106（2）：81-87;测验88。 7。 Carlsen KH，Anderson SD，Bjermer L等。 运动员运动员的哮喘，呼吸道和过敏性疾病：阶段 - 二元学，机制和诊断：报告的第一部分2002; 347（12）：911-920。3。platts-mills ta。过敏流行病：1870- 2010年。J ALLERGY CLIN IMMUNOL。2015; 136（1）：3-13。 4。 Hommeida S，Grothe RM，Hafed Y等。 评估明尼苏达州奥尔姆斯特德县儿童的嗜酸性食管炎的发病率趋势和特征。 食管。 2018; 31（12）：DOY062。 5。 Warren CM，Sehgal S，Sicherer SH，Gupta RS。 流行病学和全球儿童和成人的食物过敏流行病的日益流行。 Curr过敏哮喘代表。 2024; 24：95-106。 6。 Sacha JJ，Quinn JM。 环境，气道和运动员。 Ann Allergy哮喘免疫。 2011; 106（2）：81-87;测验88。 7。 Carlsen KH，Anderson SD，Bjermer L等。 运动员运动员的哮喘，呼吸道和过敏性疾病：阶段 - 二元学，机制和诊断：报告的第一部分2015; 136（1）：3-13。4。Hommeida S，Grothe RM，Hafed Y等。评估明尼苏达州奥尔姆斯特德县儿童的嗜酸性食管炎的发病率趋势和特征。食管。2018; 31（12）：DOY062。 5。 Warren CM，Sehgal S，Sicherer SH，Gupta RS。 流行病学和全球儿童和成人的食物过敏流行病的日益流行。 Curr过敏哮喘代表。 2024; 24：95-106。 6。 Sacha JJ，Quinn JM。 环境，气道和运动员。 Ann Allergy哮喘免疫。 2011; 106（2）：81-87;测验88。 7。 Carlsen KH，Anderson SD，Bjermer L等。 运动员运动员的哮喘，呼吸道和过敏性疾病：阶段 - 二元学，机制和诊断：报告的第一部分2018; 31（12）：DOY062。5。Warren CM，Sehgal S，Sicherer SH，Gupta RS。流行病学和全球儿童和成人的食物过敏流行病的日益流行。Curr过敏哮喘代表。2024; 24：95-106。6。Sacha JJ，Quinn JM。环境，气道和运动员。Ann Allergy哮喘免疫。 2011; 106（2）：81-87;测验88。 7。 Carlsen KH，Anderson SD，Bjermer L等。 运动员运动员的哮喘，呼吸道和过敏性疾病：阶段 - 二元学，机制和诊断：报告的第一部分Ann Allergy哮喘免疫。2011; 106（2）：81-87;测验88。7。Carlsen KH，Anderson SD，Bjermer L等。 运动员运动员的哮喘，呼吸道和过敏性疾病：阶段 - 二元学，机制和诊断：报告的第一部分Carlsen KH，Anderson SD，Bjermer L等。运动员运动员的哮喘，呼吸道和过敏性疾病：阶段 - 二元学，机制和诊断：报告的第一部分
足球运动员的心率变异性和无监督的机器学习的应用
目的：本研究旨在研究足球运动员中心率变异性（HRV）参数（HRV）参数之间的关系。方法：本研究使用横截面设计来评估18至20岁的29名男运动员的HRV参数，从亚马逊地区的Macapá体育俱乐部团队随机选择。在保持正常呼吸的同时保持正常呼吸的同时保持正常呼吸，并以1,000 Hz的采样率进行了记录，以kubios hrv软件来提取时间域：正常窦间隔的平均值（MRR），正常窦（NN）间隔的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn）的平均值，均值（sdnn）的标准偏差（sdnn）的标准偏差（sdnn），均值（sdnn）的平均值（sdnn nnnnnn）。连续正常鼻窦间隔的变化超过50 ms（PNN50），频域：低频（LF），高频（HF）和LF/HF比率参数。然后，使用主成分（PC）提取和Varimax旋转对因子分析进行分析。应用对数转换[通过对数转换（LF/HF Normlog）的归一化LF/HF]，用于在因子分析之前解决此非正常性。结果：前两辆PC显示，总方差的87.4％是由原始变量解释的。LF（–0.93），HF（0.93）和LF/HF Normlog（–0.92）参数对PC1有显着贡献，也称为频域分量。相比之下，MRR（0.60），SDNN（0.91），RMSSD（0.89）和PNN50（0.79）参数对PC2有效，也称为时域分量。结论：本研究提供了影响足球运动员HRV参数的自主因素之间复杂关系的宝贵证据。识别与交感神经和副交感活动有关的两台不同的PC突出了监测HRV以优化性能和恢复的重要性。机器学习对于监测控制足球运动HRV的可能分子机制的这些变化很重要。
俱乐部将能够在 2025 年 1 月 14 日之前通过 Call Room 正式注册运动员。您可以在以下链接中找到更多信息：
Ana Ballesteros 法律和人力资源部主任 性别条款 西班牙皇家田径联合会 (RFEA) 将保证男女之间的有效平等作为其行动的基本原则之一。为此，本通函中出现的男性通用词应理解为也指其相应的女性形式，除非明确说明是指某一性别。根据欧盟 GDPR 2016 679，我们通知您，所处理的数据是西班牙皇家田径联合会负责的治疗活动登记册的一部分，并且这些数据是在控制者的合法利益的基础上根据体育法第 39/2022 号第 43、50 和 51 条、西班牙体育联合会皇家法令 1835/1991 第 5.1 条使用的；处理的目的是召集运动员、技术人员和官员。数据将无限期地保存，以用于 RFEA 合法职能的发展，您可以通过向 RFEA 发送电子邮件 privacidadrfea@rfea.es 来行使访问、更正、删除和限制处理的权利。我们还通知您，这些数据将在 RFEA Athletics 公司媒体上发布，不得由 RFEA 以外的个人或实体使用，不得用于既定目的以外的其他目的。 RFEA 不授权复制该文件，否则下载或将其用于其他目的的实体将充当数据控制者。保障和保护 RFEA 制定了保障和保护政策、规定和行为准则，旨在在安全的环境中发展我们的运动，这些政策、规定和行为准则可在保障和保护中查阅。我们的保护代表 aandres@rfea.es 将处理我们未成年运动员和需要保护的成年人的任何疑问、投诉或需求，确保遵守这些保障政策。为了解决与保障问题相关的任何问题，我们有一个报告渠道，canaldenuncia@rfea.es
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
原创文章 人工智能增强篮球罚球的运动学分析 BEKIR KARLIK 1、MUSA HAWAMDAH 2 1 埃波卡大学计算机工程系，地拉那，阿尔巴尼亚 2 塞尔丘克大学计算机工程系，科尼亚，土耳其 在线发表：2024 年 12 月 30 日 接受发表：2024 年 12 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.12321 摘要：问题陈述和方法：在篮球比赛中，罚球的成功与否取决于球的出手角度、在空中的正确位置以及最佳速度运动特征。本研究利用人工智能（AI）研究了篮球运动员在疲劳前后执行罚球的运动学特征。材料和方法：我们使用了各种监督机器学习算法，包括：k-最近邻 (k-NN)、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、线性判别分析 (LDA) 和决策树。这些算法用于对从球员收集的运动数据得出的特征进行分类，以揭示他们在不同疲劳程度下的投篮机制的模式和变化。当球员在疲劳前后成功和不成功投篮时，在球释放点测量肘部、躯干、膝盖和踝关节角度。有两种方法可用于对这些特征进行分类：第一种方法是直接使用行数据；另一种是使用主成分分析 (PCA) 减少数据。对于这两种方法，数据在应用于分类器之前都在 0-1 之间归一化。结果：我们通过使用朴素贝叶斯分类器对行数据获得了 98.44% 的最佳分类准确率。此外，使用 PCA 对减少数据进行 ANN 的结果显示最佳分类准确率 95.31%。研究结果揭示了疲劳引起的投篮力学的不同模式和变化，并强调了机器学习模型在分析生物力学数据方面的有效性。讨论和结论：这些结果有助于制定训练计划，以提高疲劳状态下的表现和一致性。这项研究强调了人工智能和数据驱动方法在运动生物力学中的潜力，可以为运动员表现和疲劳管理提供有价值的见解。关键词：智能算法、运动生物力学、运动数据、疲劳引起的变化简介在对各种运动进行的研究中已经观察到功能技能和基于技能的运动模式之间的差异。评估功能技能比评估基于技能的运动模式更具挑战性（Goktepe 等人，2009 年；Abdelkerim 等人，2007 年；Chappell 等人，2005 年）。例如，Goktepe 等人（2009 年）利用统计分析来证明踝关节、肩膀和肘部角度对网球发球的影响。Abdelkerim 等人（2007）展示了篮球运动员的计算机化时间运动分析，而 Chappell 等人（2005）则研究了在进行疲劳前和疲劳后练习的三个停跳任务中落地和跳跃动作中改变的运动控制策略。评估基于技能的收缩、适当的肌肉发力时间和关节定位等因素相对容易。值得注意的是，个人之间的动作执行和技能习得存在差异。在篮球罚球中，关节角度是足以将投篮分为不同类别的基本特征（Schmidt 等人，2012；Ge，2024；Zhang & Chen，2024）。疲劳是人类活动的自然结果，会影响运动员在训练和比赛期间的认知和学习能力。虽然大多数研究认为疲劳是影响表现的一个关键因素（Forestier & Nougier，1998；Apriantono 等人，2006），但一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010；Rusdiana 等人，2019；Li，2021；Bourdas 等人，2024）。例如，Uygur 等人（2010）基于统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中尚未发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。这项研究是首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析一些研究表明疲劳对篮球罚球表现没有影响（Uygur 等人，2010 年；Rusdiana 等人，2019 年；Li，2021 年；Bourdas 等人，2024 年）。例如，Uygur 等人（2010 年）根据统计运动学分析发现疲劳对罚球没有显著影响。同样，Rusdiana 等人（2019 年）使用 SPSS 分析了罚球运动学，而 Bourdas 等人（2024 年）则专注于疲劳对三分跳投的影响。Li 等人（2021 年）研究了疲劳对女子篮球运动员投篮表现的运动学影响。所有这些研究都采用了统计方法；文献中没有发现用于分析篮球罚球运动学的人工智能或软计算技术。近几十年来，高效的数据分析已显著提高了使用软计算方法的各个领域的生产力。然而，体育科学中的大多数研究都集中在特定的比赛上，以探索不同的数据源或机器学习技术在结构分析和语义提取中的作用。本研究首次将机器学习方法应用于运动学分析
小儿运动员的心电图解释中的常见陷阱
运动员的心脏是参加竞争运动的成年人的众所周知现象。运动训练与一系列形态学和功能性心脏适应有关，不幸的是，“运动员的心脏”被称为“运动员的心脏”，大多数关于训练引起的心脏重塑的研究已经对成人进行了，目前的指南主要应用于成人。但是，对从事运动的儿童进行休息的心电图和成像的适当解释至关重要，它有助于我们尽早发现生命危险的状况，管理治疗和资格参加快速增长的儿科运动员的体育比赛。作为训练引起的重塑可以模仿潜在的心血管问题，导致可能的误诊。这一挑战是由年轻运动员心脏的生理变化加剧了，这种变化可能类似于病理状况。因此，要区分良性适应和严重条件是必要的，系统的方法。关键字：运动•儿童•心血管筛查•心电图•运动员的心脏
未经训练运动员肌肉酸痛发作延迟的诱发因素：一项横断面研究
DOMS是肌肉纺锤体中神经末端的急性神经元压缩轴突病[6]。它可能是从肌肉纺锤体引发的，还可能是由“封闭栅极”的催眠状态引起的，这是由微型I型I型感觉纤维增强引起的，此外，除了初始交感神经系统（SNS）抑制外，还可以在同心运动过程中保持闭合。这会导致非药理神经性疼痛[7]。doms可以作为重复偏心收缩的安全功能，因为它在肌肉纺锤体传入的感觉和运动神经元末端的微小损伤时可以解决。DOM的感觉主要由IV组传入纤维以及对各种刺激（包括化学，机械和热反应）的多模态反应。根据有效性的顺序，在IV组肌肉纤维中引起作用电位的化学物质是缓激肽，5-羟色胺，组胺和钾[8]。
使用机器学习预测职业足球运动员的非接触式伤害
神经退行性疾病通常以线粒体功能障碍为特征。在阿尔茨·海默（Alz Heimer）氏病中，异常的tau磷酸化破坏了线粒体，这是一种从线粒体网络中选择性去除的质量控制程序。发生这种情况的确切机制尚不清楚。以前，我们表明在THR-231突变为谷氨酸的Tau模仿疾病早期表达的阿尔茨海尔族人相关的磷酸 - 磷酸 - 磷酸 - 磷酸 - 磷酸 - 磷酸 - 磷酸 - 磷酸 - 有选择地抑制了秀丽属caenorhabditis elegans的氧化应激诱导的凝血诱导的丝质。在这里，我们使用永生的小鼠海马神经元细胞系将其扩展到哺乳动物细胞中。具体而言，我们表明在Ser-396/404（EC）或THR-231/SER-235（EM）处的磷酸化Tau部分抑制了线粒体氧化应激的有效诱导剂Paraquat。更重要的是，免疫学和生化方法的结合表明，线粒体受体FKBP8的左旋液在表达EC或EM TAU突变体的细胞中对paraquat的响应显着降低，但在表达野生型Tau的细胞中却没有。相反，在存在Wildtype Tau和Tau突变体的情况下，少量处理导致线粒体受体Fundc1和BNIP3的水平降低。有趣的是，FKBP8在氧化应激诱导的线粒体期间非批量交通于内质网，我们的结果支持了一个模型，在这种模型中，这种运输受到疾病相关的TAU的影响，也许是通过直接相互作用的。我们对阿尔茨海默氏病中TAU病理学的分子机械性提供了新的见解，并突出了FKBP8受体，这是缓解神经退行性疾病中线粒体功能障碍的潜在靶点。