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World File Search System过度训练
心率可变性应用在强度和调节中
摘要：心率变异性（HRV）定义为相邻心跳之间时间间隔的波动，通常用作自主功能的替代量度。HRV已成为越来越多的可穿戴技术可用于健身和运动应用的变量。然而，随着其使用的增加，该技术在强度和条件方面的应用之间存在差距。本叙事文献综述的目标是讨论当前的证据，并提出有关HRV在强度和条件方面的应用的初步准则。进行了文献综述，以寻找HRV以及力量和条件，旨在通过时间域测量进行研究。研究表明，HRV是评估培训计划后评估培训状况，适应性和恢复的有用指标。尽管减少的HRV可能是过度训练和/或过度训练综合征的迹象，但它可能不是有氧运动训练的运动员的敏感标志物，因此对于不同的运动人群具有不同的公用事业。与多种类型的培训中的预定义编程相比，HRV指导的编程可能具有效用。基于证据的初步指南，讨论了HRV在强度和条件方面的应用。这是一个不断发展的研究领域，需要更多的数据来评估在强度和条件方面应用HRV的最佳实践。
培训技巧 - 恢复能量区 - 旋转
这可能会令人惊讶，但这并不是高强度的训练课程使您变得更强壮 - 这是恢复过程，使您的身体有时间适应逐渐艰苦的锻炼和力量训练。没有足够的休息，几乎不可能取得巨大的健身增长。硬训练课程（间隔，比赛日甚至力量能量区）消耗了血糖，并在中枢神经系统中疲劳。始终如一地以高强度进行锻炼会导致过度训练，表现减弱，疾病甚至伤害。恢复训练课程刺激和促进血液循环，并将营养成分带到最需要它的身体区域。
是时候接受认知需求
摘要：适当的培训负担监控仍然是支持人员，运动员和教练的挑战。近年来已经进行了广泛的研究，提出了几个外部和内部指标。在所有测量值中，已经指出了认知因素的重要性，但在培训监测过程中从未真正考虑过。有强有力的证据支持在认知神经科学中使用认知需求指标，但必须更好地强调它们在培训多种运动环境中的培训监测中的重要性。本范围审查的目的是（1）概述了培训中身体需求旁边的认知需求概念； （2）突出显示了当前在适用于运动环境中的认知需求的方法，部分通过神经经济学方法； （3）展示如何利用认知需求指标，并应用于我们对疲劳，运动损伤，过度训练和个人表现能力的更好理解。本评论还强调了脑成像方法的潜在新方法，以进行原位监测。虽然对认知需求的评估仍处于运动阶段，但如果使用严格的方案以及对神经行为和认知方面的深入了解，它可能代表着一种非常富有成果的方法。现在是时候考虑认知需求，以避免低估总培训负担及其管理。
综合格斗 (MMA)
1.持久训练 – 穿戴特定 MMA 训练课程所需的适当 PPE。训练时，穿戴合适的护齿、手套和头盔。进行必要的休息并补充水分。2.执行技术 – 确保训练机构拥有合格的工作人员，在操作/学习新技术时能够正确教授和评论表现要点。学习新技术时，请确保您缓慢而有条不紊地进行。这会增加您正确学习技术的机会，并可以防止您自己或您的训练伙伴受伤。3.尽量减少割伤 – 必要时穿戴合适的头盔、护齿、手套、护肘、护胸和护膝。这可能会降低必须去看医生治疗割伤的可能性。4.倾听身体的声音 – 如果您以前受过伤，请确保给自己足够的时间来治愈伤病。如果在训练期间受伤，请停止并寻求适当的医疗救治。确保避免过度训练以防止过度劳累；如果您过度劳累，请在开始训练或结束训练之前停止、恢复并补充水分。避免超出您的疼痛耐受力。5.保持水分 – 进行 MMA 训练时可能会出现脱水现象。在训练之前、期间和之后喝大量的水来补充流失的水分。保持水分充足将有助于预防中暑。
药物发现的多组学实验设计
术语“ OMICS”是指研究生物中存在的整体生物分子的科学分支，包括基因组学；转录组学；蛋白质组学和代谢组学等。每个“ Omic”层都会发现一个关于细胞或组织样品的独特分子故事。例如，基因组学告知可能发生的事情，转录组学表明可能发生的事情，蛋白质组学描述了发生的事情，代谢组学揭示了目前正在发生的事情。虽然单词研究对生物标志物的识别很有用，但它们缺乏解决缺失的遗传力问题所需的预后或预测能力，这表现为三个关键的基因差距：数值差距，预测性差距和机械差距。相比之下，一种分层的多摩变方法在生物系统的计算机建模中提供了真实的承诺，可以通过整合多种分子层来预测扰动并弥合机械差距，从而产生新的见解，这些新见解通常会错过这些洞察力。然而，多词数据的集成是复杂的，并且充满了技术和计算挑战，尤其是在将垂直分子层与不同的参数和统计分布相结合时。此外，垂直积分加剧了维度的概念（p≫n），当特征（P）的数量远远超过样品数量（n）时，会发生这种情况，从而导致算法的过度训练以及统计和机器学习模型的分解，这些模型已优化了用于富含样品的空间。为了解决这个问题，应包括单细胞和空间多族研究。单细胞OMICS启用细胞水平分子分辨率，可以通过细胞读数来解决异质性并显着增加样品数量。空间多摩变分析将保留分子数据的空间环境。鉴于多摩变研究设计所涉及的许多考虑因素，从数据获取到功能分析，本综述旨在为实验设计提供全面的路线图，并采用改善数据整合的策略，以帮助利用系统生物学的能力进行药物发现。
Eric Garr博士Eric Garr博士
Garr，E.，Padovan-Hernandez，Y.，Janak，P.H。，＆Delamater，A.R。 （2021）。 维持目标指导的控制，并过度训练比率时间表。 学习与记忆，28，435-439。 doi.org/10.1101/lm.053472.121 Cheng，Y.，Xie，X.，Lu，J.，Gangal，H. （2021）。 在背纹状体中轨道纹状体长期增强的光遗传学诱导引起了大鼠持续减少寻求酒精的行为。 Neuropharmacology，191，108560。doi.org/10.1016/j.neuropharm.2021.108560 Garr，E。＆Delamater，A.R。 （2020）。 背纹状体中的化学抑制作用揭示了直接和间接途径控制作用测序的区域特异性。 学习与记忆的神经生物学，169，107169。doi.org/10.1016/j.nlm.2020.107169 Garr，E.，Bushra，B.，Tu，N。，＆Delamater，A.R。 （2020）。 对间隔时间表的目标指导控制不取决于动作结果相关性。 实验心理学杂志：动物学习与认知，46（1），47-64。 doi.org/10.1037/xan0000229 Garr，E。（2019）。 基底神经节对动作序列学习和性能的贡献。 神经科学和生物行为评论，107，279-295。 doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.09.09.017 Garr，E。＆Delamater，A.R。 （2019）。 在动作序列任务中探索动作，习惯和自动性之间的关系。 学习与记忆，26（4），128-132。 doi.org/10.1101/lm.048645.118 Garr，E。（2017）。 （2016）。Garr，E.，Padovan-Hernandez，Y.，Janak，P.H。，＆Delamater，A.R。（2021）。维持目标指导的控制，并过度训练比率时间表。学习与记忆，28，435-439。 doi.org/10.1101/lm.053472.121 Cheng，Y.，Xie，X.，Lu，J.，Gangal，H.（2021）。在背纹状体中轨道纹状体长期增强的光遗传学诱导引起了大鼠持续减少寻求酒精的行为。Neuropharmacology，191，108560。doi.org/10.1016/j.neuropharm.2021.108560 Garr，E。＆Delamater，A.R。（2020）。背纹状体中的化学抑制作用揭示了直接和间接途径控制作用测序的区域特异性。学习与记忆的神经生物学，169，107169。doi.org/10.1016/j.nlm.2020.107169 Garr，E.，Bushra，B.，Tu，N。，＆Delamater，A.R。（2020）。对间隔时间表的目标指导控制不取决于动作结果相关性。实验心理学杂志：动物学习与认知，46（1），47-64。doi.org/10.1037/xan0000229 Garr，E。（2019）。基底神经节对动作序列学习和性能的贡献。神经科学和生物行为评论，107，279-295。doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.09.09.017 Garr，E。＆Delamater，A.R。（2019）。在动作序列任务中探索动作，习惯和自动性之间的关系。学习与记忆，26（4），128-132。doi.org/10.1101/lm.048645.118 Garr，E。（2017）。（2016）。纹状体中的录音可以告诉我们有关关联学习的知识？《神经科学杂志》，37（50），12091-12093。doi.org/10.1523/jneurosci.2770-17.2017 Delamater，A.R.，Garr，E.，Lawrence，S。，＆Whitlow，J.W。元素，配置和场合设置机制在双条件和图案歧视中。行为过程，137，40-52。doi.org/10.1016/j.beproc.2016.10.013 Garr，E。（2016）。背侧纹状体中音调性中间神经元的异质反应。神经科学杂志，36（12），3412-3413。doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0099-16.2016 TALKS 2025 University of Rochester, Del Monte Institute for Neuroscience, Rochester, NY 2024 University of Connecticut, Department of Psychological Sciences, Storrs, CT 2023 Harvard University, Center for Brain Science, Cambridge, MA 2023 International Conference on Learning and Memory, Huntington Beach, CA 2022巴尔的摩大脑系列，巴尔的摩，马里兰州2020年南京医科大学，蒂亚尤恩云药学研讨会，虚拟2019波士顿大学，波士顿大学，系统神经科学中心，波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州，2019年耶鲁大学，纽黑文，纽黑文，CT 2017，2017年Gregynog Assistional Issergiative Inkostice Ankostomessim，Easorlogical，Eastern，Eastern，MAA，MA，MAA，HA，HA，bot，bot boter。费城，宾夕法尼亚州会议海报2024戈登研究会议：新罕布什尔州沃特维尔谷的认知神经生物学。2023神经科学协会，华盛顿特区2023年戈登研究会议：西班牙巴塞罗那儿茶酚胺。
塑造公众支持更多碳捕获和存储项目的因素
摘要：电垂直起飞和着陆（EVTOL）飞机代表了一种关键的航空技术，以改变未来的运输系统。EVTOL飞机的独特特征包括降低噪声，低污染物的发射，有效的操作成本和灵活的可操作性，同时，这对先进的电力保留技术构成了关键的挑战。因此，由于EVTOL起飞过程中的巨大功率需求，最佳起飞轨迹设计至关重要。传统的设计优化，但是，以迭代方式采用高保真模拟模型，从而产生了计算密集型机制。在这项工作中，我们实施了一个支持替代物的倒数映射优化体系结构，即直接预测设计要求（包括飞行条件和设计约束）的最佳设计。经过训练的逆映射替代物执行实时最佳EVTOL起飞轨迹预测，而无需运行优化；但是，一个培训样本需要在此反映射设置中进行一个设计优化。反向映射的过度训练成本和最佳EVTOL起飞轨迹的特征需要开发回归生成的对抗网络（Reggan）代理。我们建议通过转移学习（TL）技术进一步增强Reggan的预测性能，从而创建一种称为Reggan-TL的方案。在这项工作中，发电机采用设计要求作为输入并产生最佳的起飞轨迹配置文件，而歧视器则在培训集中区分了生成的配置文件和真正的最佳配置文件。尤其是，提议的核根方案利用了由发电机网络和鉴别器网络组成的生成对抗网络（GAN）架构，并具有均一平方误差（MSE）和二进制跨透镜（BC）的组合损失，用于回归任务。综合损失有助于双重方面的发电机培训：MSE损失目标是生成的概况和培训对应物之间的最小差异，而BC损失则驱动了生成的配置文件，以与训练集共享类似模式。我们证明了Reggan-TL在空中客车A 3 Vahana的最佳起飞轨迹设计上的实用性，并将其与代表性替代物的性能进行了比较，包括多输出高斯工艺，条件gan和Vanilla Reggan。结果表明，Reggan-TL仅使用200个训练样本，而最佳参考替代物需要400个样本，达到了99.5％的概括精度阈值。培训费用减少了50％，降低了Reggan-TL实现的概括准确性的标准偏差，证实了其出色的预测性能和广泛的工程应用潜力。