ABSTRACT
ABSTRACT Introduction: Strength training plays a unique role in improving muscle strength and stability in athletes. Initially used in rehabilitation, it is now widely used in competitive sports. Objective: To combat the problem of physical exercise capacity and body posture maintenance when tennis players complete several complex movements in training, this article reviews the research on strength training in various countries from the core concept. Methods: Based on the main bones, joints, and muscle groups in the core area, the kinematic characteristics, and the physiological mechanism of these muscle groups, the research model of applying strength training in teaching tennis was established. The application of state-of-the-art computer technology in strength training can be based on data feedback from athletes and their training in tennis training. It can be used for real-time or faster data processing and analysis: data processing is closer to the data source than in an external data center or done in the cloud to reduce lag time. Results: Based on the data, we can carry out the corresponding training plans to help the athletes win the championship. With the methods of literature review, experiment, and comparative analysis, this paper studies the influence of strength training on body shape characteristics, the impact of strength training on technical accuracy characteristics, and the effect of strength training on physical health indicators. Conclusion: The results show that the accuracy of the experimental data is improved by 20%, and the authenticity of the data is more robust, thus of practical value. Level of evidence II; Therapeutic studies - investigation of treatment outcomes.
RESUMO Introdução: O treinamento de força tem um papel único na melhoria da força e estabilidade dos músculos dos atletas. Inicialmente utilizado em reabilitação, atualmente está sendo bastante utilizado em esportes competitivos. Objetivo: No intuito de combater o problema relacionado ao exercício da capacidade física e à manutenção da postura corporal no momento em que os tenistas completam vários movimentos complexos no treinamento, este artigo analisa a pesquisa sobre o treinamento de força em vários países a partir do conceito do core. Métodos: Baseado nos principais ossos, articulações e grupos musculares na área do core, nas características cinemáticas e mecanismo fisiológico desses grupos musculares, foi estabelecido o modelo de pesquisa de aplicação do treinamento de força no ensino do treinamento de tênis. A aplicação da tecnologia de computação de ponta no treinamento de força pode ser baseada no feedback de dados dos atletas e seu treinamento na prática de tênis. Pode ser usado para processamento e análise de dados em tempo real ou mais rápido: o processamento de dados está mais próximo da fonte de dados do que em um centro de dados externo ou feito na nuvem para reduzir o tempo de atraso. Resultados: Com base nos resultados dos dados, podemos realizar os planos de treinamento correspondentes para ajudar os atletas a vencer o campeonato. Com os métodos de revisão de literatura, experiência e análise comparativa, este artigo estuda a influência do treinamento de força nas características de forma do corpo, o impacto do treinamento de força nas características de precisão técnica e o efeito do treinamento de força nos indicadores de saúde física. Conclusão: Os resultados mostram que a precisão dos dados experimentais é aperfeiçoada em 20%, e a autenticidade dos dados é mais robusta, portanto, apresenta valor prático. Nível de evidência II; Estudos terapêuticos - investigação dos resultados do tratamento.
Resumen Introducción: El entrenamiento de fuerza tiene un papel único en la mejora de la fuerza y la estabilidad de los músculos de los deportistas. Inicialmente se utilizaba en la rehabilitación, pero en la actualidad se está extendiendo su uso en los deportes de competición. Objetivo: Para combatir el problema relacionado con el ejercicio de la capacidad física y el mantenimiento de la postura corporal cuando los tenistas completan varios movimientos complejos en el entrenamiento, este artículo analiza la investigación sobre el entrenamiento de la fuerza en varios países a partir del concepto básico. Métodos: Sobre la base de los principales huesos, articulaciones y grupos musculares de la zona central, las características cinemáticas y el mecanismo fisiológico de estos grupos musculares, se estableció el modelo de investigación de la aplicación del entrenamiento de fuerza en la enseñanza del tenis. La aplicación de la tecnología informática más avanzada en el entrenamiento de la fuerza puede basarse en la retroalimentación de los datos de los deportistas y su entrenamiento en la formación del tenis. Puede utilizarse para el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real o más rápido: el procesamiento de datos está más cerca de la fuente de datos que en un centro de datos externo o se realiza en la nube para reducir el tiempo de retraso. Resultados: A partir de los resultados de los datos, podemos llevar a cabo los correspondientes planes de entrenamiento para ayudar a los atletas a ganar el campeonato. Con los métodos de revisión de la literatura, experimento y análisis comparativo, este trabajo estudia la influencia del entrenamiento de fuerza en las características de la forma corporal, el impacto del entrenamiento de fuerza en las características de precisión técnica y el efecto del entrenamiento de fuerza en los indicadores de salud física. Conclusión: Los resultados muestran que la precisión de los datos experimentales mejora en un 20%, y la autenticidad de los datos es más robusta, por lo que tiene valor práctico. Nivel de evidencia II; Estudios terapéuticos - investigación de los resultados del tratamiento.
ABSTRACT
Big Data é um termo utilizado para descrever conjuntos de dados cuja captura, armazenamento, distribuição e análise requerem métodos e tecnologias avançadas devido a qualquer combinação de seu tamanho (volume), a frequência de atualização (velocidade) e diversidade (heterogeneidade). Este artigo apresenta uma revisão bibliográfica sobre aplicações de Big Data em saúde pública e em genômica. São descritos diversos exemplos, e alguns desafios tecnológicos relacionados com a análise destes dados são identificados. Também é discutida a utilização de nuvens computacionais no processamento de Big Data. No nosso ponto de vista, a nuvem computacional é uma plataforma adequada para o processamento de grandes volumes de dados, e pode ser usada também em diversas aplicações relacionadas à saúde pública e genômica. Diversos trabalhos disponíveis na literatura e citados neste artigo corroboram esta visão.
Big Data is a term used to describe data sets whose capture, storage, distribution and analysis require advanced methods and technologies due to any combination of its size (volume), the update frequency (speed) and diversity (heterogeneity). This paper presents a literature review of Big Data applications in public health and genomics. Several examples are described, and some technological challenges related to the analysis of these data are identified. The use of computational clouds for Big Data processing is also discussed in this paper. In our view, the cloud is an appropriate platform for the processing of large volumes of data, and it can be used in several applications related to public health and genomics. Several studies available in the literature and cited in this paper corroborate this view.
Big Data es un término usado para describir conjuntos de datos cuya captura, almacenamiento, distribución y análisis requieren métodos y tecnologías avanzadas, debido a una combinación de su tamaño (volumen), la frecuencia de actualización (velocidad) y la diversidad (heterogeneidad). Este artículo presenta una revisión de la literatura de aplicaciones Big Data en la salud pública y la genómica. Se describen varios ejemplos, y algunos de los desafíos tecnológicos relacionados con el análisis de estos datos se identifica. También discute es el uso de nubes computacionales en el procesamiento de grandes volúmenes de datos. En nuestra opinión, la plataforma de computación en la nube es adecuado para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, y también puede ser utilizado en diversas aplicaciones relacionadas con la salud pública y la genómica. Varios estudios disponibles en la literatura y citados en este artículo corroboran esta opinión.