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2.
腘绳肌损伤是运动员最常见的损伤之一,损伤后极易复发并影响运动表现。运动员团队最关心的问题是能否尽早恢复训练和重返赛场,尽可能减少停训反应,但是盲目地早期运动,不仅加重症状,再次损伤的风险也会升高。本文归纳总结了近年来最新研究成果,建议做好临床、运动功能、心理三方面的评估,达到以下标准方可重返赛场:损伤部位无痛,患肢柔韧性和关节活动范围恢复伤前水平,无疼痛恐惧感,力量达到伤前90%水平;加减速、冲刺、变向、耐力、灵敏度、有氧和无氧等运动专项能力达到伤前90%水平;心理评估分值达到75分以上,恢复重返赛场的信心。 相似文献
3.
回顾新中国70年来,武术专业教育和学科建设的发展历程,认为武术历经“技艺、项目、课程、专业”四个转变阶段,逐渐支撑起民族传统体育的学科建设,走出了一条从传统到现代,具有中国特色的发展道路。新时代赋予武术专业教育和学科建设全面发展的新机遇,应从文化自信的历史角度,审视和创新本学科的理论建设与实践;从“双一流”建设的评价标准出发,规划和促进学科建设、专业教育、项目发展的共同提高;从“健康中国”的总体战略出发,指导和引领学科建设、人才培养、项目推广的协调发展。 相似文献
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目的:探究低负荷加压训练对自发性高血压大鼠的降压效果及其作用机制。方法:选取4周龄雄性自发性高血压大鼠,随机分为对照组(高血压安静组)、低负荷训练组、低负荷加压训练组和高负荷训练组。低负荷训练组进行35%~55%1RM递进式低负荷爬梯训练,低负荷加压训练组进行30%~40%血流受限结合35%~55%1RM递进式低负荷爬梯训练,高负荷训练组进行55%~75%1RM递进式高负荷爬梯训练,训练后测定血压、血液中内皮素-1、血管内皮生长因子、一氧化氮合成酶的表达和心肌组织中内皮型一氧化氮合成酶的表达。结果:1)与对照组、高负荷训练组相比,低负荷加压训练组收缩压、舒张压显著下降(P<0.05);与低负荷训练组相比,低负荷加压训练组舒张压显著下降(P<0.05)。2)与对照组相比,低负荷加压训练组血液中内皮素-1表达显著下调(P<0.05),血管内皮生长因子和一氧化氮合成酶表达显著上调(P<0.05);3)与对照组相比,低负荷加压训练组心肌中内皮型一氧化氮合成酶表达显著上调(P<0.05);4)在低负荷加压训练组中,收缩压与内皮素-1呈正相关,相关性分析具有统计学意义(P<0.05);收缩压与一氧化氮合成酶、血管内皮生长因子、内皮型一氧化氮合成酶均呈负相关,相关性分析具有统计学意义(P<0.05)。结论:1)低负荷加压训练降压效果优于高负荷训练;2)低负荷加压训练能够通过下调血液中内皮素-1的表达,上调血液中血管内皮生长因子和一氧化氮合成酶的表达,同时上调心肌中内皮型一氧化氮合成酶表达,改善内皮细胞功能,达到降压的效果。 相似文献
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7.
[目的/意义]推动我国图书馆的口述文献采集工作,提升我国图书馆口述文献利用服务水平。[方法/过程]通过网络、文献、邮件等方式,对美国国会图书馆下属的美国民俗生活中心进行全面调研,对其开展的退伍军人历史、职业民俗、民权口述历史调查和洛马克斯家族等典型项目进行介绍总结,在此基础上分析该中心开展口述文献采集与利用的经验。[结果/结论]分析结果认为,该中心积极利用数字技术与平台、探索多元化采集模式、加强与社会组织合作、设立各种基金与倡导捐款、尊重参与者合法权益等做法和经验,对我国图书馆界具有一定的借鉴意义。 相似文献
8.
基于用户需求分析的高校图书馆专利服务设计研究——以山东理工大学知识产权信息服务中心为例 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的/意义]高校图书馆的核心价值首先是服务与需求保持高度一致。研究如何扬长避短、契合需求、多元化、多方位实施专利服务,对高校图书馆提高服务绩效、彰显使命担当具有重要意义。[方法/过程]在分析用户需求及服务设计的基础上,以山东理工大学知识产权信息服务中心专利服务实践为例,从普及与提高相结合的专利素质教育、有所为有所不为的专利科研服务、面向产学研政的情报分析与决策支持服务三个维度,探讨高校图书馆的专利服务定位、服务内容以及服务模式。[结果/结论]"高质量满足用户需求"是高校图书馆专利服务工作的着力点。图书馆要有效开展专利服务工作,合理定位是准绳,专业人才是支撑,专利教育是重点,有效机制是保障。 相似文献
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为保障大风浪条件下引航员登船安全、周边船和被引船的安全以及港口的安全高效运营,选取合理的引航员登船水域至关重要。综合考虑熵权法和TOPSIS法的优点,基于熵权-TOPSIS模型对大风浪条件下引航员登船水域进行优选研究。以大风浪条件下广州港引航员登船水域选址为例,运用该模型对3个备选方案进行评价,求得方案2的相对贴近度最大。该方案所述的引航员登船水域为大风浪条件下最优登船水域,且与实际选址一致。经实例验证,该模型较为可靠,实用性强。 相似文献
10.
任务卸载是雾计算的主要技术之一,即计算能力不足的节点将任务卸载给具有富余资源的节点帮助计算。以优化任务平均卸载时延和提升卸载服务成功率为目标,利用多臂老虎机理论为动态雾计算网络提出一种基于在线学习的任务卸载算法,可实时做出最优卸载决策。将该算法扩展到非稳定网络状态,使之可以动态追踪网络中节点的资源与环境变化,实时调整卸载决策。详细分析所提出算法的性能、复杂度和存储占用情况。仿真结果表明,这两种算法可达到的长期平均任务卸载时延均十分接近理想算法下的最优时延,卸载服务成功率也得到显著提升。此外,所提算法在非稳定的网络状态下能够追踪到计算资源与环境的变化。 相似文献