В статье рассмотрено воздействие пролонгированного использования электронного дисплея на цветоощущение пользователя, при этом в качестве метрики, сигнализирующей изменения в центральных механизмах зрения, использовалась латентность волн N75, P100 и N145 с различных электродов после зрительной стимуляции. Выполнена предобработка исходных данных с целью приведения структур, содержащих интересующие метрики и факторы к форме, позволяющей применять к ним выбранные математические инструменты анализа в используемой программной среде – R-Studio. По результатам проведенных тестов, построенным дисперсионной и DiD-моделям сделаны выводы о статистически значимых сдвигах в показателях латентности зрительных потенциалов, даны рекомендации по работе с электронными устройствами.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Электротехника
В современном мире роль компьютера сложно переоценить, он вторгается во многие сферы нашей жизни и есть уже там, где даже было представить себе это сложно [1]. Различные приборы с электронным дисплеем стали важными инструментами на предприятиях, в учебных заведениях, офисах, домах и даже автомобилях. Компьютеры, планшеты, смартфоны есть сегодня практически у каждого человека, и, бесспорно, это очень удобные изобретения. Однако кроме удобства они создали множество рисков для здоровья человека [2], например, компьютерный зрительный синдром (КЗС). КЗС – это группа глазных зрительных расстройств, возникающих при длительной работе за устройством с электронным дисплеем [3–4]. Симптомы КЗС включают в себя сухость и раздражение глаз, чрезмерное напряжение зрения, размытое зрение, красные глаза, жжение в глазах, эксцессивную секрецию слёз, двойное зрение, головную боль, эксцессивную чувствительность к свету, дискомфорт при ношении контактных линз, замедленную смену фокуса, изменения в цветовосприятии, боль в шее и плечах [5]. Симптомы КЗС возникают при увеличении зрительной нагрузки до степени, которая превышает способность человека обрабатывать визуальную информацию [2]. Кроме того, появление симптомов КЗС может быть объяснено уменьшением моргательного рефлекса при просмотре экрана.
Список литературы
1. Portello J. K., Rosenfield M., Bababekova Y., Estrada J. M., Leon A. Computerrelated visual symptoms in office workers// Ophthalmic and Physiological Optics. 32. 375-382 (2012). DOI: 10.1111/j.1475-1313.2012.00925.x
2. Ellahi А., Khalil M. S., and Akram F. Computer users at risk: health disorders associated with prolonged computer use // Journal of Business Management and Economics. 2011. Vol. 2. No. 4. Pp. 171-182.
3. Hassan H. M. J., Ehsan S., and Arshad H. S. Frequency of computer vision syndrome & ergonomic practices among computer engineering students // International Journal of Science & Research. 2016. Vol. 5. No. 5. Pp. 121-125.
4. Hassan A., Muhammad K., and Zubair M., Eds. Prevalence of computer vision syndrome (CVS) amongst the students of Khyber Medical University // Proceedings of the Islamabad Congress of Ophthalmology, A. Hassan, K. Muhammad, and M. Zubair, Eds. Peshawar, Pakistan, 2017.
5. Gangamma M. P., Poonam, Rajagopala M. A clinical study on “Computer vision syndrome” and its management with Triphala eye drops and Saptamrita Lauha. Ayu. 2010 Apr.; 31(2):236-9. 10.4103/0974-8520.72407. PMID: 22131717; PMCID: PMC3215371. DOI: 10.4103/0974-8520.72407.;PMCID PMID: 22131717
6. Жумажанова С. С., Сулавко А. Е., Ложников П. С. Распознавание психофизиологического состояния субъектов-операторов на основе анализа термографических изображений лица с применением сверточных нейронных сетей // Системная инженерия и информационные технологии. 2023. Т. 5. № 2(11). С. 41-55. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no2-p41 EDN: NNZWLV Zhumazhanova S. S., Sulavko A. E., Lozhnikov P. S. “Recognition of the psychophysiological state of subject-operators based on the analysis of thermographic images of the face using convolutional neural networks” // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, No. 2(11), pp. 41-55. 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no2-p41. (In Russian). DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no2-p41.InRussian EDN: NNZWLV
7. Исакова Е. В. Работа с компьютером и компьютерный зрительный синдром // Вятский медицинский вестник. 2011. № 3-4. С. 32-35. EDN: TKOTIT Isakova E. V. “Working with a computer and computer visual syndrome” // Vyatka Medical Bulletin. 2011. No. 3-4, pp. 32-35. (In Russian). EDN: TKOTIT
8. Бухарбаева Л. Я., Франц М. В., Кондрова Н. С. Информационные технологии оценки бремени болезней и формирования оптимальных профилактических программ // Системная инженерия и информационные технологии. 2020. Т. 2. № 1(3). С. 67-72. EDN: UFNOJX Bukharbaeva L. Ya., Franz M. V., Kondrova N. S. “Information technologies for assessing the burden of disease and forming optimal preventive programs” // System Engineering and Information Technologies. 2020. Vol. 2, No. 1(3), pp. 67-72. (In Russian). EDN: UFNOJX
9. Кошелев Д. И., Галаутдинов М. Ф., Вахмянина А. А. Опыт применения зрительных вызванных потенциалов на вспышку в оценке функций зрительной системы // Вестник ОГУ. 2014. №12 (173). EDN: TUOAYH Koshelev D. I., Galautdinov M. F., Vakhmyanina A. A. “Experience in using visual evoked flash potentials in assessing the functions of the visual system” // Bulletin of OSU. 2014. No. 12 (173). (In Russian).
10. Панарина С. Н., Сапожникова А. В., Яковлева Н. Л. Проверка статистических гипотез и оценка параметров распределений на базе эталонных выборок // Успехи современной науки. 2017. Т. 5. № 1. С. 211-213. EDN: XXERHP Panarina S. N., Sapozhnikova A. V., Yakovleva N. L. “Testing statistical hypotheses and estimating distribution parameters based on reference samples” // Advances in Modern Science. 2017. Vol. 5, No. 1, pp. 211-213. (In Russian). EDN: XXERHP
11. Loh K., Redd S. Understanding and preventing computer vision syndrome // Malays Fam Physician. 2008;3(3):128-130. Published 2008 Dec. 31.
12. Шахмаметова Г. Р., Христодуло А. Д., Береговая С. П. Анализ эндокринологических данных на основе моделей классификации // Системная инженерия и информационные технологии. 2022. Т. 4. № 2(9). С. 30-36. EDN: LBZVZL Shakhmametova G. R., Christodoulo A. D., Beregovaya S. P. “Analysis of endocrinological data based on classification models” // System Engineering and Information Technologies. 2022. Vol. 4, No. 2(9), pp. 30-36. (In Russian). EDN: LBZVZL
13. Зиновьев М. С., Нургаянова О. С. Оценка индивидуального риска развития сахарного диабета второго типа и возможных осложнений // Системная инженерия и информационные технологии. 2023. Т. 5. № 4(13). С. 101-110. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no5-p101 EDN: HIIXFH Zinoviev M. S., Nurgayanova O. S. “Assessment of the individual risk of developing type 2 diabetes mellitus and possible complications” // System Engineering and Information Technologies. 2023. Vol. 5, No. 4(13), pp. 101-110. 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no5-p101. (In Russian). DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no5-p101.InRussian EDN: HIIXFH
14. The Effects of Computer Use on Eye Health and Vision. American Optometric Association, St. Louis, MO, USA, 1997.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье предложен алгоритм интеллектуального анализа региональных данных об инвестиционном риске, который предполагает проведение компонентного, кластерного и нейросетевого анализа для первичного формирования кластеров, а также построение трех вариантов деревьев решений для окончательного формирования кластеров регионов. Выявлены малочисленные кластеры регионов, характеризующиеся высоким уровнем экономического, социального и экологического риска. Анализ выявленных кластеров регионов позволяет сформулировать их характерные особенности, а также сформировать правила оценки инвестиционного риска.
В статье представлена структура управляемого взаимодействия моделей секторов домохозяйств и государственных учреждений в составе макроэкономической системы. Проведены экспериментальные исследования процессов управляемого взаимодействия секторов домохозяйств и государственных учреждений в условиях возмущений и принятия решений при управлении государственными расходами. Показано, что рост социальных трансфертов и выделение дотаций на бюджетное выравнивание позволяют увеличить потребительский спрос и обеспечить последующий рост экономики.
В статье рассматриваются виды деструктивного манипулятивного воздействия социальных сетей на общество. В частности, рассматриваются технологии поиска потенциального электората на выборах в США 2020 г., где с помощью таргетинга и ретаргетинга формировалось мнение о том или ином кандидате. Также рассматривались деструктивные влияния суицидальных групп в социальных сетях. Приводится статистика оценки ВЦИОМ использования по времени социальных сетей - большинство россиян ежедневно проводят время в социальных сетях и сервисах связи, особенно активно ими пользуется молодежь. Работа в социальных сетях может повлиять на центр удовольствия мозга, что приводит к зависимости от них из-за предоставления контента небольшими порциями в нужном тоне. В статье описывается, что социальные сети часто используются манипуляторами для провоцирования общественных протестов, вооруженных конфликтов, силового захвата власти. При этом информационная безопасность личности определяется защитой ее психики и сознания от опасных информационных воздействий, таких как манипуляция, дезинформация, доведение до самоубийства, участия в противоправных действиях. Указывается негативное влияние в виде распространения дезинформации, такой, как в частности была в отношении антипрививочного движения во время эпидемии COVID-19. Делается вывод, что необходимо провести юридическое регулирование по отношению к технологиям Deepfake по примеру опыта других государств. Затрагивается вопрос о юридическом регулировании информационных новостных групп в социальных сетях как средства массовой информации, так и в целом правового регулирования социальных сетей. Делается вывод, что необходимо провести юридическое регулирование по отношению к технологиям deepfake по примеру опыта других государств.
Перемещение предметов перебросом — это перспективный способ робототехнической транспортировки деталей в гибких производственных системах. В данном обзоре рассматриваются задачи, связанные с реализацией этого подхода. В кратком введении в современные системы транспортировки обсуждаются недостатки традиционного конвейерного подхода. Дается обзор исследований по транспортировке путем броска и захвата (Transport-by-Throwing, TbT). Обсуждается важный аспект перемещения перебросом, связанный с прогнозированием траектории летящего тела. Рассматриваются соответствующие задачи и подходы к их решению.
Качество информационных систем во многом определяется компоновкой (подбором компонентов с заданными характеристиками) их вычислительной инфраструктуры, которая, с одной стороны, улучшает производственные и управленческие процессы, а, с другой – изменяет уязвимость предприятия за счет появления новых угроз. Эти угрозы определяются включением в структуру организации новых более сложных компонентов (технических и организационных), нарушение нормального функционирования которых может привести к нарушению или неправильному функционированию предприятия. Вследствие этого представляется возможной и актуальной задача подбора компонентов вычислительной инфраструктуры предприятия на основе интеллектуального анализа возможных характеристик этих компонентов, представленных в запросах потребителей и базах данных поставщиков. В данной работе предложен метод формирования и использования базы общих данных (БОД) для выбора компонентов с желаемыми характеристиками, который за счет введенных взаимно однозначных соответствий между значениями желаемых характеристик компонентов, указанных в запросе потребителя, и фактическими значениями характеристик компонентов, имеющихся у поставщиков и информация о которых находится в БОД, позволяет осуществить поиск и последующий выбор требуемых компонентов, а также наиболее подходящих поставщиков этих компонентов. В дальнейшем совокупность предложенных критериев и методов позволит автоматизировать и тем самым ускорить процесс поиска информации о необходимых для компоновки вычислительной инфраструктуры компонентах. Предложенный метод формирования базы общих данных основан на построении взаимно однозначных соответствий между значениями желаемых характеристик компонентов, указанных в запросе потребителя, и фактическими значениями характеристик компонентов, имеющихся у поставщиков, и информация о которых находится в БОД. Использование этих соответствий в виде специальных отношений позволяет осуществить поиск и последующий выбор требуемых компонентов, а также наиболее подходящих поставщиков компонентов.
Рассматривается нестационарная задача об электрохимической обработке вращающимся пластинчатым электрод-инструментом конечной толщины. Построена математическая модель, позволяющая модифицировать процесс формообразования за счет исполнения маневра поворота электрод-инструмента. Проведен вычислительный эксперимент. Оценка погрешности и уточнение численных результатов осуществлены методом численной фильтрации. С помощью полученных численных значений объяснено явление образования волнообразной формы боковой части обрабатываемой поверхности и сделан ряд других выводов. Найдены ограничения на значения параметров, в рамках которых данный маневр будет являться безопасным, т. е. не будет инициировать короткое замыкание.
Представлены результаты исследования процесса управления строем автономных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) самолетного типа с целью повышения эффективности управления формированием и поддержанием строя за счет разработки методов и алгоритмов децентрализованного управления, учитывающих нелинейный характер структуры систем «автопилот – аппарат». Для достижения данной цели поставлены и решены следующие задачи: 1. Анализ возможных подходов к решению задачи группового управления и выбор среди них тех, на основе которых возможна разработка децентрализованного группового управления БПЛА. 2. Синтез автопилота одиночного автономного БПЛА, отвечающего требованиям алгоритма группового управления. 3. Разработка методов и алгоритмов группового управления БПЛА с учетом особенностей динамики реальных систем «автопилот – БПЛА». 4. Модификация полученных методов и алгоритмов с целью обеспечения адаптивного управления в случае неопределенной или меняющейся динамики системы «автопилот - БПЛА». 5. Разработка математической модели в среде MATLAB/Simulink, позволяющей провести моделирование управления группами БПЛА и выполнение вычислительных экспериментов с целью оценки эффективности разработанных алгоритмов. Методологическую основу работы составили методы линейной алгебры, теории группового управления, метод функций Ляпунова, методы теории нечеткой логики, теории нелинейного управления, теории адаптивного управления, компьютерного моделирования.
Издательство
- Издательство
- ФГБОУ ВО УФИМСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ УФИМСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ УФИМСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ УУНИТ
- Регион
- Россия, Уфа
- Почтовый адрес
- 450076, Приволжский федеральный округ, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Заки Валиди, дом 32
- Юр. адрес
- 450076, Респ Башкортостан, г Уфа, Кировский р-н, ул Заки Валиди, д 32
- ФИО
- Захаров Вадим Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rector@uust.ru
- Контактный телефон
- +7 (347) 2299677
- Сайт
- https://uust.ru/