华北地区高校体育课生理负荷强度的分析

采用遥测技术和多项式拟合法等方法 ,对华北地区 7所高等院校体育课的运动生理负荷强度进行了现场测试和分析 ,为实施体育课教学改革和提高教学质量提供实验数据     

运动时噪声对身心健康的影响

噪声同污染的空气和水一样对人体有危害。在运动比赛中，由于受到噪声的影响，而导致失败的事是屡见不鲜的。本着重讨论噪声时定量负荷体时机体神经机能、激素调节机能以及由此引起的物质能量代谢机能的影响。     

三种强度长期训练对大鼠心肌肌球蛋白ATP酶活性和线粒体计量学的影响

建立三种强度长期训练模型。通过对线粒体体视学指标和心肌肌球蛋白ATP酶海性的测定，研究不同训练负荷下长期训练对心肌收缩性能的影响。结果表明不同强度长期训练对心肌肌球蛋白ATP酶海性和线粒体的影响不同。长期耐力训练后心肌肌球蛋白和ATP酶海性和线粒体的适应性反应不一致。可能具有不同的生理学意义。长期高强度间歇训练后心肌肌球蛋白ATP酶活性和线粒体的适应性反应相似。可能具有相同的生理学意义。     

递增负荷训练和力竭运动对大鼠血液生物化学的影响

30只雄性Wistar大鼠按体重随机分为安静组、运动组、训练运动组。后两组进行跑台运动至力竭后即刻取血测定血糖和血乳酸以及血清MKA、LDH、GOT和CK。结果表明：(1)与运动组相比较，训练运动组力竭运动时间有延长趋势，说明训练能提高大鼠运动能力。(2)与安静组相比较运动组力竭运动后血糖显著降低，血清LD、MDA、CK、COT和LDH都显著升高，揭示大鼠长时问运动由于中枢疲劳和外周疲劳而导致力竭。(3)与运动组相比较，训练运动组血糖降低和血乳酸升高的程度显著减小，训练运动组血清MKN、CK、COT、LDH升高的程度有减小的趋势。本研究结果显示，训练能提高机体运动能力，主要是通过抵抗机体中枢疲劳的产生而实现的。     

中国优秀女子足球运动员比赛能力现状的研究

对中国13个优秀女子足球队(包括国家队)及8个外国队的比赛进行了研究,临场技、战术统计指标33项.研究结果显示,我国优秀女子足球队运动员在比赛中全场40.9%～54.4%的时间在跑动.跑、走、停3者比例为1∶1.7∶0.28,运动员整场比赛活动距离平均为5 128 m.国内、外女子足球队在采用基本阵型上比较接近.阵地进攻是各队采用的主要打法,中路进攻突破运用次数最多,成功率最高的是边路进攻,进攻手段中传切配合效果最佳.快速对抗情况下传球技术运用质量较高.无论是快速、慢速、原地情况下接球,非对抗接球的次数都明显高于对抗中接球次数.快速情况下抢球的次数明显高于慢速、原地情况下抢球次数.中前场是运用传球、接球、抢球技术最多的场区.     

竞技武术不同对练项目负荷强度的对比研究

采用文献资料、专家咨询、生理测试、数理统计等方法,对参加2003年全国武术冠军赛(套路)对练项目的35名武术运动员的赛前安静心率和赛后即刻心率进行了监测,为不同种类对练项目的运动负荷的评定提供参考依据,从而为更好地推动武术对练项目运动水平的发展奠定基础。     

高原训练对人体生理功能的影响

高原训练是指有目的、有计划地将运动员组织到具有适宜海拔高度（2000～2500m）的地区进行定期专项训练的方法。其理论基础是通过高原缺氧和训练负荷双重刺激，可以使训练产生强烈的应激反应，调动体内的机能潜力，从而使机体产生一系列抗缺氧的生理适应变化。     

丁胱亚磺酰亚胺排空组织谷胱甘肽对大鼠心肌c-jun、c-fos mRNA的影响

设计三种实验模型,即力竭游泳运动模型、递增负荷游泳训练模型、BSO排空GSH模型,研究三种模型对大鼠心肌中原癌基因c-jun和c-fos mRNA表达的影响。结果发现力竭运动后训练力竭组、注射BSO力竭组、对照力竭组的大鼠心肌中c-jun mRNA表达量与相对应的训练安静组、注射BSO、对照安静组均增加,大鼠心肌中c-fos安静组mRNA表达量增加。BSO力竭组的c-fos mRNA表达量高于对照力竭组。训练力竭组与对照力竭组相比c-fos mRNA表达量没有明显变化。由上述实验结果推出,长时间力竭运动机体活性氧产生增加,c-jun mRNA和c-fos mRNA的表达量增加,进而激活转录因子AP-1。     

解析“神曲”模式:传播魅力的机制研究——认知负荷理论视域下用户注意力增强的可能路径

泛视频时代,政策题材内容常借鉴"神曲"的视听模式来改进宣传语态,但"神曲"经验的借鉴策略和借鉴效果仍不明晰。本文旨在解析"神曲"的视听模式机制,通过对"神曲"视频作文本分析,并结合行为实验验证其视听模式的认知优化效果。研究发现",神曲"传播魅力来源于一套基于优化管理认知负荷原则建立的信息框架,即"神曲"模式,表现为拼贴重复、视听一致、营造熟悉等策略;该模式能显著增强用户对视频内容的注意程度,使视频内容"有效到达"。这意味着"神曲"模式或可成为其他内容生产领域改善用户注意分散、认知超载问题的可能路径。     

基于深度强化学习的低轨卫星下行功率分配方案

当前的卫星资源分配方案大多为同步轨道卫星设计,针对低轨卫星的高动态特性,以及存在频率和功率资源受限的问题,提出一种基于深度强化学习的功率分配算法。首先对低轨卫星功率分配场景进行建模,引入一种时隙划分方案来简化低轨卫星的动态特性模型,进一步提出一种基于深度强化学习算法的功率分配策略,该策略通过调节单颗低轨卫星各个波束中子载波的功率值,降低同频干扰,能达到提升低轨卫星频谱效率的目的。仿真结果表明,所提算法能够在较短时间内收敛并达到稳定状态,在总功率一定的条件下,该方案能有效提升单颗低轨卫星的吞吐量,其频谱效率明显高于注水算法和Q学习算法。