An Analysis of the Attention Indices in Students from Surgut and Samara Oblast from the Standpoint of Stochastics and Chaos

Kolosova, A.; Филатов, М.; Майстренко, Е. В.; Ilyashenko, Lubov K.

doi:10.1134/s0006350919040067

Cited by 17 publications

(13 citation statements)

References 32 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In this case, we represent such a situation as the first type of uncertainty (FTU). For FTU, statistics show predominant coincidences of pairs of samples, which in reality may not be [6][7][8][9]. First type of uncertainty shows low efficiency of statistics and here other methods of calculating and assessing differences in CVS parameters are needed.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

“…All physiology and biomedicine have now approached a certain threshold, after which the sensitivity of calculation methods should be increased and new methods for assessing changes in the parameters of not only CVS, but also other life support systems (including brain neural networks) should be created [10][11][12]. Within the framework of the new theory of chaos-self-organization (TCS), we have now shown the lack of statistical stability of samples of various parameters of the functions of the human body [1][2][3][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19]. This is now referred to as the Eskov-Zinchenko effect (EES) [1-3, 5, 6, 13-16].…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

The State of the Cardiovascular System Under the Action of Industrial Electromagnetic Fields

Gazya

Eskov

Филатов

2021

International Journal of Biology and Biomedical Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The influence of industrial low-frequency electromagnetic fields on the human body is currently insufficiently studied. However, such fields are quite common in modern automated production, where various electric drives are used, and they significantly affect the quality of human life. This is especially evident in the conditions of the North, where special ecological factors cause significant changes in the systems of regulation of the body's functions. This study examines the influence of such fields on the parameters of the cardiovascular system of female workers in the oil and gas industry in Russia. Four groups of women were studied, differing in age and electromagnetic field exposure. As a result, the effects of influence of the fields were revealed, especially for the older age group.

show abstract

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

The State of the Cardiovascular System Under the Action of Industrial Electromagnetic Fields

Gazya

Eskov

Филатов

2021

International Journal of Biology and Biomedical Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Фактически описание биосистем (СТТ) было за эти 20 лет выведено за пределы ДСН, и работа с ними также приводит к неалгоритмизируемым (в рамках ДСН) задачам. Возникает базовая проблема: может ли ИИ изучать самого человека [27][28][29][30][35][36][37][38][39]?…”

Section: Discussionunclassified

“…Эти особые свойства СТТ получили название эффекта Еськова-Зинченко (ЭЕЗ) [5-8, 12-17, 21-27]. Подчеркнем, что системы ИИ должны моделировать нейросети мозга (на базе ИНС) и, очевидно, использовать свойства СТТ [18,[21][22][23][24][25][26][27].…”

Section: существуют ли границы создания и применения искусственного интеллекта (ии)?unclassified

“…Очевидно, что в табл. 0,00 0,32 0,05 0,10 0,64 0,01 0,55 0,00 0,28 0,31 0,00 0,90 0,00 0,00 2 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,58 3 0,32 0,00 0,75 0,00 0,03 0,67 0,19 0,00 0,01 0,30 0,02 0,10 0,00 0,00 4 0,05 0,00 0,75 0,00 0,07 0,83 0,00 0,00 0,00 0,06 0,03 0,04 0,00 0,00 5 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,41 0,38 0,66 0,03 0,00 0,21 0,00 0,00 6 0,64 0,00 0,03 0,07 0,00 0,21 0,86 0,00 0,21 0,52 0,00 0,66 0,00 0,00 7 0,01 0,00 0,67 0,83 0,00 0,21 0,02 0,00 0,00 0,01 0,19 0,00 0,00 0,00 8 0,55 0,00 0,19 0,00 0,41 0,86 0,02 0,08 0,93 0,15 0,00 0,97 0,00 0,00 9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,38 0,00 0,00 0,08 0,06 0,00 0,00 0,07 0,00 0,01 10 0,28 0,00 0,01 0,00 0,66 0,21 0,00 0,93 0,06 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 11 0,31 0,00 0,30 0,06 0,03 0,52 0,01 0,15 0,00 0,00 0,00 0,05 0,00 0,00 12 0,00 0,00 0,02 0,03 0,00 0,00 0,19 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 13 0,90 0,00 0,10 0,04 0,21 0,66 0,00 0,97 0,07 0,36 0,05 0,00 0,00 0,00 14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 15 0,00 0,58 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Такой результат мы получили по всем параметрам организма человека и доказали [12][13][14][15][16][17][25][26][27][28][29][30] особые свойства биосистем. Очевидно, что любая система ИИ на базе ЭВМ не сможет диагностировать стационарное состояние мозга (см.…”

Section: существуют ли границы создания и применения искусственного интеллекта (ии)?unclassified

See 1 more Smart Citation

Artificial Intellect with Artificial Neural Networks

Eskov¹,

Филатов²,

Газя³

et al. 2021

Успехи Кибернетики / Russian Journal of Cybernetics

View full text Add to dashboard Cite

В настоящее время не существует единого определения искусственного интеллекта. Требуется такая классификация задач, которые должны решать системы искусственного интеллекта. В сообщении дана классификация задач при использовании искусственных нейросетей (в виде получения субъективно и объективно новой информации). Показаны преимущества таких нейросетей (неалгоритмизируемые задачи) и показан класс систем (третьего типа — биосистем), которые принципиально не могут изучаться в рамках статистики (и всей науки). Для изучения таких биосистем (с уникальными выборками) предлагается использовать искусственные нейросети, которые решают задачи системного синтеза (отыскание параметров порядка). Сейчас такие задачи решает человек в режиме эвристики, что не моделируется современными системами искусственного интеллекта. Currently, there is no single definition of artificial intelligence. We need a Such categorization of tasks to be solved by artificial intelligence. The paper proposes a task categorization for artificial neural networks (in terms of obtaining subjectively and objectively new information). The advantages of such neural networks (non-algorithmizable problems) are shown, and a class of systems (third type biosystems) which cannot be studied by statistical methods (and all science) is presented. To study such biosystems (with unique samples) it is suggested to use artificial neural networks able to perform system synthesis (search for order parameters). Nowadays such problems are solved by humans through heuristics, and this process cannot be modeled by the existing artificial intelligence systems.

show abstract