https://kevesko.vn/20260906/cac-nha-khoa-hoc-nga-phat-trien-phuong-phap-de-phat-hien-nguon-du-tru-tiem-an-o-cac-van-dong-vien-43920261.html
Các nhà khoa học Nga phát triển phương pháp để phát hiện nguồn dự trữ "tiềm ẩn" ở các vận động viên
Các nhà khoa học Nga phát triển phương pháp để phát hiện nguồn dự trữ "tiềm ẩn" ở các vận động viên
Sputnik Việt Nam
Các nhà khoa học tại Đại học Quốc gia Nam Ural ở Chelyabinsk (Liên bang Nga) đã phát triển một bộ bài tập đặc biệt để phát hiện các vấn đề về sức bền hoặc... 06.09.2026, Sputnik Việt Nam
2026-09-06T05:26+0700
2026-09-06T05:26+0700
2026-09-06T05:26+0700
nhà khoa học
khoa học
nga
https://cdn.img.kevesko.vn/img/07ea/08/1f/43920849_0:0:2742:1543_1920x0_80_0_0_0ae3ca1404dffc013edee942a2ba75b2.jpg
Trường giải thích rằng phát minh này dựa trên mục tiêu cải thiện chất lượng chẩn đoán cho các vận động viên leo núi. Giao thức được đề xuất mô phỏng công việc theo chu kỳ trên một tuyến đường leo.Sau một loạt bài tập như vậy, huấn luyện viên sẽ nhận được dữ liệu rõ ràng về tốc độ phát triển của sự mệt mỏi, tốc độ phục hồi sau khi nghỉ ngơi và phương pháp phục hồi nào hiệu quả nhất. Phương pháp này cũng có thể được sử dụng trong các môn đấu vật tay, quần vợt và tập luyện thể dục, trường đại học cho biết. Cơ chế này cũng sẽ giúp xác định các vận động viên có khả năng chịu tải chu kỳ cao và có thể được sử dụng trong quá trình phục hồi chức năng sau chấn thương bàn tay và cẳng tay.Theo trường đại học, phương pháp mới đã hoàn toàn sẵn sàng để triển khai thực tế và các cuộc đàm phán đã được bắt đầu với công ty Neurosoft LLC của Nga, nhà sản xuất thiết bị chẩn đoán, để tích hợp phương pháp này vào các hệ thống phần cứng và phần mềm hiện có.
https://kevesko.vn/20260823/cac-nha-khoa-hoc-nga-tim-ra-cach-de-lam-cho-nhien-lieu-diesel-an-toan-hon-43766261.html
https://kevesko.vn/20260603/cac-nha-khoa-hoc-nga-va-viet-nam-len-duong-tham-gia-chuyen-tham-hiem-chung-tai-bien-hoa-dong--42810255.html
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2026
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
tin thời sự
vn_VN
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
nhà khoa học, khoa học, nga
nhà khoa học, khoa học, nga
Các nhà khoa học Nga phát triển phương pháp để phát hiện nguồn dự trữ "tiềm ẩn" ở các vận động viên
Các nhà khoa học tại Đại học Quốc gia Nam Ural ở Chelyabinsk (Liên bang Nga) đã phát triển một bộ bài tập đặc biệt để phát hiện các vấn đề về sức bền hoặc nguồn dự trữ "tiềm ẩn" ở các vận động viên, theo thông báo từ bộ phận báo chí của trường đại học gửi tới Sputnik.
Trường giải thích rằng phát minh này dựa trên mục tiêu cải thiện chất lượng chẩn đoán cho các vận động viên leo núi. Giao thức được đề xuất mô phỏng công việc theo chu kỳ trên một tuyến đường leo.
"Phương pháp được đề xuất bao gồm chế độ tập luyện ngắt quãng được điều chỉnh nghiêm ngặt. Số lượng hiệp, số lần lặp lại và số giây nghỉ cụ thể được lựa chọn để mô phỏng chính xác hoạt động của cơ bắp trong khi leo núi. Điều này cho phép phát hiện các vấn đề về sức bền tiềm ẩn hoặc nguồn dự trữ "tiềm ẩn" ở các vận động viên mà trước đây không thể phát hiện được thông qua các dấu hiệu gián tiếp," thông cáo cho biết.
Sau một loạt bài tập như vậy, huấn luyện viên sẽ nhận được dữ liệu rõ ràng về tốc độ phát triển của sự mệt mỏi, tốc độ phục hồi sau khi nghỉ ngơi và phương pháp phục hồi nào hiệu quả nhất. Phương pháp này cũng có thể được sử dụng trong các môn đấu vật tay, quần vợt và tập luyện thể dục, trường đại học cho biết. Cơ chế này cũng sẽ giúp xác định các vận động viên có khả năng chịu tải chu kỳ cao và có thể được sử dụng trong quá trình phục hồi chức năng sau chấn thương bàn tay và cẳng tay.
Theo trường đại học, phương pháp mới đã hoàn toàn sẵn sàng để triển khai thực tế và các cuộc đàm phán đã được bắt đầu với công ty Neurosoft LLC của Nga, nhà sản xuất thiết bị chẩn đoán, để tích hợp phương pháp này vào các hệ thống phần cứng và phần mềm hiện có.
