摘要。在研究中,提出了不同的 MMLA 应用程序,它们为特定的心理运动学习任务提供解决方案,例如CPR 或乒乓球。所有应用程序的共同限制是它们都是特定于领域的。从这个意义上讲,我们提出了 MILKI-PSY 项目,其主要目标是提供跨不同领域的一劳永逸系统。本质上,跨领域的不同心理运动学习任务具有某些共同点,这将使一劳永逸的系统成为可能。此外,我们提出了通过不同传感器收集 MMLA 数据及其各自的存储、注释、准备和利用的想法。提出的想法涉及两个学习任务:体育领域的跑步和人机交互领域的协作蒙太奇。此外,我们建议系统必须让用户自由决定使用哪些传感器数据以及接收哪些反馈。最终,我们选择了一种可扩展的解决方案,可以提供给更多的受众。
胃肠道障碍是在热量训练和竞争中耐力运动员最常见的问题之一。尚不清楚典型的饮食摄入或营养干预与肠道完整性维持或维持的扰动之间的关系尚不清楚。十二名训练有素的男性耐力运动员(峰值消耗= 61.4±7.0 ml·kg - kg - 1·1·min - 1)在35°C(热)和21°C(热中性)条件下以随机顺序进行了两次试验,并保持了八个连续的营养日期,并保持了八个试验的详细的营养日期。跑步机运行试验包括15分钟,在60%的峰值消耗量下,在75%峰值消耗量时,15分钟,然后进行8×1分钟的高强度努力。在基线,三个运动阶段的结尾处采集静脉血液样本,并进行1小时的运动后,以测量肠道脂肪酸性蛋白质,脂肪多糖和脂多糖量的肠道脂肪酸性蛋白质,渗透性生物标志物浓度。跑步者自我报告的肠道症状1小时运动后和运动后3天。与基线相比,热条件引起的肠道脂肪酸结合蛋白,脂多糖结合蛋白和脂多糖浓度的大量诱导(45 - 370%)增加了,但诱导的轻度胃肠道症状。碳水化合物和多不饱和脂肪摄入24小时前凝固与脂多糖易位较少有关。典型的营养摄入量部分解释了生物标志物的增加以及在热和热中性条件下受中度和高强度运动引起的症状的衰减。蛋白质,碳水化合物,总脂肪和多不饱和脂肪摄入(8天)在两种情况下与肠道脂肪酸 - 结合蛋白的增加呈正相关(相关范围,95%的凸间间隔= .62 - .93 [.93 [.02,.98])。
可用语言 24 - 英国英语、美国英语、意大利语、德语、西班牙语、法语、荷兰语、葡萄牙语、日语、中文、俄语、土耳其语、丹麦语、阿拉伯语、韩语、挪威语、瑞典语、芬兰语、希伯来语、加泰罗尼亚语、波兰语、泰语、简体中文、威尔士语 按目标显示 是 尺寸和重量 尺寸长 x 宽 x 高* 2060 x 885 x 1605 毫米 重量 205 公斤 运行表面 长 x 宽1520 x 580 毫米 每个脚踏板的宽度 150 毫米 技术特性和性能 最大重量。用户体重 220 kg 用户身高 140 – 205 cm 速度 0.8 - 25 km/h 坡度 0 - 15% 跑步表面相对于地面的高度 240 mm 每个脚踏板的宽度 150 mm 自动足部居中系统带 是 HDMI IN* * 是 FC 控制 手动传感器 是 遥测 是 蓝牙® 是 ANT+ 是
摘要:低能量利用率 (LEA) 会导致生理功能受损。越野跑是一项对体重敏感的运动,运动员更容易患上 LEA。我们旨在使用女性 LEA 问卷 (LEAF-Q) 来估计欧洲优秀越野运动员患 LEA 风险的患病率,并分析与 LEA 相关的人口统计学和身体特征。第 26 届欧洲越野锦标赛 (n = 602) 参赛的 18 岁以上运动员被邀请填写一份问卷 (社会人口统计学、训练、人体测量特征和 LEAF-Q)。共收集了 207 份有效调查问卷 (83 名女性,22.1 (4.0) 岁,124 名男性,22.3 (4.1) 岁),并排除了 16 份调查问卷。观察到运动员患 LEA 风险的患病率较高 (64.3%),女性高于男性(分别为 79.5% 和 54.0%,p < 0.001)。超过一半的运动员 (54.1%,n = 112) 报告每周排便一次或更少,而 33 名女性运动员 (41.3%) 报告月经不正常。总体而言,越野运动员患 LEA 的风险很高。此外,据报道,胃肠道和月经障碍的患病率很高。因此,应由多学科团队跟踪运动员,以告知、预防和治疗 LEA 及其影响。
未分类// 常规 R 101338Z 5 月 19 日 FM CNO 华盛顿特区至 NAVADMIN INFO CNO 华盛顿特区 BT 未分类 NAVADMIN 108/19 传递给办公室代码:FM CNO 华盛顿特区//N1// INFO CNO 华盛顿特区//N1// MSGID/GENADMIN/CNO 华盛顿特区/N1/MAY// SUBJ/通用训练预防措施,以降低运动相关虚脱和死亡风险// REF/A/DOC/OPNAV/11JUL11// NARR/REF A IS OPNAVINST 6110.1J,身体准备计划。// RMKS/1。本 NAVADMIN 提醒所有人员注意通用训练预防措施 (UTP) 以降低运动相关虚脱和死亡风险的重要性,并指示修改参考 (a),即进行海军体能准备测试 (PRT) 的程序。不幸的是,在过去的一年里,有四名水兵在看似正常的体能训练中去世。一次损失太多,让每名水兵了解运动相关死亡的风险因素和将这些风险降至最低的策略至关重要。指挥官和主要领导人员,包括指挥体能领袖 (CFL),必须培养一种推广这些 UTP 的训练文化,识别早期痛苦迹象,并在出现明显痛苦迹象时立即终止劳累活动。2. 与运动相关的虚脱和死亡相关的风险因素可能是个人、环境或外部的。个人风险因素包括缺乏适当的环境或运动适应、脱水、近期或当前患病、累积疲劳、基线体质不佳、易患或潜在的心脏病、运动诱发的哮喘、镰状细胞性状 (SCT)、体内脂肪过多 (BMI > 30) 和之前 PRT 表现不佳。过度动机同样是一种重要的风险因素,因为个人可能会努力工作,而忽略身体不适的体征和症状的出现。环境或外部风险因素包括:高海拔运动、高环境温度和湿度以及含有兴奋剂的膳食补充剂,包括产热和能量饮料。3. 在训练过程中识别紧急情况并及时准确地做出反应至关重要。一些综合症可能导致迅速昏倒,而其他综合症则可能慢慢发展为最初的意识昏倒。了解可能导致运动相关昏倒的综合症有助于指导治疗。a. 心脏骤停 (SCA)。心血管性猝死导致的 SCA 通常很突然,会立即失去意识,有时还会出现短暂的癫痫样动作。在确认患者反应迟钝和脉搏消失后,必须开始高质量的心肺复苏术 (CPR)、部署自动电子除颤器 (AED) 并启动紧急医疗服务 (EMS)。b. 与 SCT 相关的劳力性猝死 (ECAST)。ECAST 患者可能是领跑者,也可能是开局强劲,但在崩溃之前,人们会注意到他们行动迟缓、落后和挣扎。他们开始失去平稳的协调性,跑步姿势和步态变得笨拙,双腿看起来僵硬或颤抖。受害者可能会抱怨逐渐虚弱、疼痛、痉挛或呼吸急促。
母体营养是胎儿生长所必需的,过量摄入营养物质会干扰后代的大脑发育。本研究探讨了肥胖母鼠怀孕期间跑步机跑步对仔鼠空间学习记忆和空间工作记忆的影响,并检测了仔鼠体内磷脂酰肌醇3-激酶(PI3K)、蛋白激酶B(Akt)和细胞外信号调节激酶1和2(ERK1/2)的磷酸化情况。将雌性大鼠分为正常饮食组和高脂饮食组,喂养7周,包括怀孕和哺乳期。母鼠进行跑步机跑步4周。将出生的仔鼠按状态分为对照组、跑步机运动组、高脂饮食组、高脂饮食+跑步机运动组。
摘要国际运动科学杂志 13(4): 427-437, 2020。跑步经济性 (RE) 定义为以特定速度移动所需的氧气消耗 (VO 2 ) 或卡路里单位成本,是重要的性能指标。地面接触时间 (GCT) 与 RE 有关;然而,尚未确定双脚之间的 GCT 不平衡如何影响 RE。目的:确定节奏、GCT 和 GCT 不平衡与 RE 之间的关系。方法:11 名 NCAA 一级长跑运动员(7 名男性)在跑步机上完成了分级运动测试,以确定乳酸阈值 (LT) 和 VO 2 max。还通过 DEXA 评估身体成分。受试者跑步时佩戴心率监测器,该监测器能够测量节奏、GCT 和双脚之间的 GCT 平衡。在 5 分钟阶段的最后一分钟记录了 VO 2 和呼吸交换率。以热量单位成本 (kcal·kg -1· km -1 ) 表示的 RE 是针对确定为略低于 LT(> 4mmol/L 之前)的阶段计算的,并通过 Pearson 相关性与节奏、GCT 和 GCT 不平衡进行关联。结果:RE 与跑步动态指标之间的 Pearson 相关性如下:节奏 (r = -.444, p = .171)、GCT (r = .492, p = .125)、GCT 不平衡 (r = .808, p < .005)。独立 t 检验显示,与 GCT 不平衡较小的跑步者相比,GCT 不平衡较大的跑步者的腿部瘦肌肉不平衡更大 (p = .023)。结论:GCT 不平衡与 RE 受损密切相关。未来的研究应确定如何改善 GCT 不平衡,以及这样做是否可以改善 RE。关键词:长跑、生物力学、耐力表现、田径介绍除了跑步者的最大耗氧量 (VO 2 max) 和乳酸阈值 (LT) 外,跑步经济性 (RE) 也被认为是决定耐力表现的关键因素 (9)。之前关于跑步经济性 (2) 的评论提供了多种测量和表达跑步经济性的方法。跑步经济性可以表示为给定速度下每分钟相对于体重的耗氧量 (VO 2 ) (ml O 2 ·kg -1 ·min -1 ),也可以表示为相对于体重和所跑距离的耗氧量 (ml O 2 ·kg -1 ·km -
如今,大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时,使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明,称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前,“52 方法”(结合日期和评估因素的加权)被应用于瑞典北部大部分纸浆木材(Ölund & Selin,1999)。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性,其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积,可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用,包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式,即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成,每层包含一定数量的“神经元”(节点),每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中,这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样,是根据训练数据有效地建立预测模型。