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ちろる
#日ハム #ファイターズ
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あたりめ
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#朝ラン #ランニング #イマソラ


臼井優
あるいは軽めの調整にとどめる主な理由は、疲労の蓄積を防ぎ、最高のコンディションで試合に臨むためです。
スポーツ科学や武道において、このアプローチは「テーパリング(Tapering)」や「調整期間」と呼ばれ、以下のような複数の科学的・実践的な根拠に基づいています。
疲労回復とエネルギー蓄積: 長期間の激しい稽古によって溜まった肉体的・精神的疲労を回復させます。
筋肉中のエネルギー源であるグリコーゲンを蓄えることで、試合当日に最大のパフォーマンスを発揮できます [1]。
怪我のリスク軽減: 激しい稽古は怪我のリスクを高めます。試合直前の怪我は選手生命に関わるため、この期間は安全を最優先します。
超回復の促進: 適切な休息により、それまでのトレーニング効果が最大限に引き出され、筋力やスタミナが向上する「超回復」が起こります [1]。
精神面の調整: 直前の過度な稽古は精神的なプレッシャーや不安を増大させることがあります。心身ともにリフレッシュした状態で試合に臨むことが重要です。
技術・戦術の確認: この期間は新たな技術の習得ではなく、むしろこれまで練習してきた動きの確認や、対戦相手の分析、戦略の最終確認に充てられます。
つまり、試合前は激しい稽古を避け、心身を万全の状態に整えるための戦略的な休息期間として位置づけられているのです。

ぺぺろんちーの

もも
いろんな選手のプレイを見られるのが楽しみ💕

ぺぺろんちーの
絶対勝ってーー!!!

NOPIGOOD
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だいき

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フジコ
LFDの主な用途は?
LFD(Low-Frequency Data)の主な用途は以下の通りです。
データ分析: LFDは、特に低周波数のデータを扱う際に使用され、長期的なトレンドやパターンを分析するのに役立ちます。これにより、ビジネスや経済の動向を把握することができます。
機械学習: LFDは、機械学習モデルのトレーニングにおいても重要です。特に、時間的なデータやセンサーデータの解析において、低周波数のデータが有効です。
信号処理: 音声や画像などの信号処理において、LFDはノイズ除去や特徴抽出に利用されます。これにより、よりクリアなデータを得ることができます。
IoTデバイス: IoT(Internet of Things)デバイスからのデータ収集においても、LFDは重要です。センサーが収集するデータはしばしば低周波数であり、これを活用することで効率的なデータ管理が可能になります。
これらの用途を通じて、LFDはさまざまな分野でのデータ活用を促進しています。

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