补剂课堂:补充肌酸的最佳时机

补充肌酸的最佳时机是何时?

  适量的持续补充水合肌酸已经被证实能够增加骨骼肌重量、纯肌肉质量和肌纤维的尺寸

  但多年以来,热爱健美的人们总是困惑於究竟何时是补充肌酸的最佳时刻:训练前或训练後?

  有些研究显示摄取肌酸的时机并不重要,但却留下了更多的疑惑。

  近期发表的研究比较了训练前和训练后补充的差异:

  训练前补充的组别在训练前立刻补充了五公克的水合肌酸,而训练後补充的组别同样在训练後立刻补充了五公克的肌酸。所有的受测者每天都接受了专为肌肥大目地设计的健美训练

  实验结果两组受测者的肌肉质量和卧推的肌力都有提升,然而,脂肪重量和体重都没有改变。

  但研究中有些微迹象显示,在训练后补充肌酸的组别在肌肉重量和卧推力量的增长上较佳,但差距很小。

  而研究人员合理推测造成这种现象的原因是因为研究中的受测者具有很高的训练水平而且研究计划的时间较短,因此对训练有素的运动员来说很难在肌肉尺寸和肌力方面持续地提升。

  此外,这些被重新改造的健美运动员因为平时就已经摄取大量的蛋白质,因此也有可能影响了实验的结果(食物中的肌酸会储存在肌肉中,而可能减少了补充肌酸所能造成的实际效益)。

  有什么方法可以使肌酸的作用发挥到极点?

  答:这是个非常不错的问题。首先,如果你没有大量的饮水,那肌酸的作用不会发挥出来。如果你想得到最好的效果,那你一定要大量的饮水!

  另外,肌酸和质量高的碳水化合物一起用也是非常不错的搭配,它们可以使体内储存大量的水份,但这种方法建议在训练后使用。

  当我们在消化碳水化合物时,胰腺会分泌出胰岛素。碳水化合物越简单,胰岛素水平越高。胰岛素会把营养成份带到肌肉组织中,在肌肉恢复中起到很大的作用。如果你同时把肌酸和简单的碳水化合物一起摄入或服用,它可以加速肌肉组织对营养成份的吸收。可是,胰岛素也可以让体内储存脂肪,所以建议你在早餐和训练后大量摄入碳水化合物,因为在这两个时间段体内不会堆积大量的脂肪。

  警语:如果你有高血压、糖尿病、进行中的医疗疗程、使用非类固醇类的消炎药年龄超过40岁或曾经有任何肝肾疾病,使用肌酸前请先谘询你的医生。

  肌酸不适合一般人食用。如拟食用,须在医师、营养师或专业人士之指导下使用。使用不当,可能产生之副作用包括:造成肌肉裂伤;产生体水滞留,增加心脏负荷;肾脏功能不佳者产生肾衰竭;饮水量增加造成电解质稀释而引起抽筋或呕吐;肠胃不适

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用景。
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