Pupillometry and autonomic nervous system responses to cognitive load and false feedback: an unsupervised machine learning approach

Evgeniia I. Alshanskaia; Portnova G.; Liaukovich K.; Olga V. Martynova

doi:10.3389/fnins.2024.1445697

Публикации

?

Pupillometry and autonomic nervous system responses to cognitive load and false feedback: an unsupervised machine learning approach

Frontiers in Neuroscience. 2024. Vol. 18. Article 1445697.

Evgeniia I. Alshanskaia, Portnova G., Liaukovich K., Olga V. Martynova

Научное направление: Психология Медицинские биотехнологии Биология Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: машинное обучение кластеризация k-means K-Means clustering machine learning окуломоторные реакции саккады cognitive load электрокардиограмма (ЭКГ)когнитивная нагрузка вариабельность сердечного ритма pupillometry пупиллометрия автоматическое машинное обучение машинное обучение в медицине HRV (heart rate variability)unsupervised machine learning когнитивный стресс oculomotor parameters

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Изучение нейрональных процессов в когнитивных и фундаментальных и прикладных нейроэкономических задачах с учетом индивидуальных различий (2024)

Artificial Intelligence for Software Engineering (AI4SE): A Review of Capabilities, Evaluation, and Verification Challenges

Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146

Добавлено: 8 ноября 2026 г.

MFL-ScrollNet: Recurrent Sliding-Window Detection for Panoramic Pipeline Magnetic Flux Leakage Images

Aleksei Samarin, Belous F., Торопов А. Г. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 11 P. 1–21

Добавлено: 8 ноября 2026 г.

Proceedings 2026 IEEE International Conference on Joint Cloud Computing JCC 2026

IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

Structural Basis of Picomolar Inhibition of Mammalian α-Amylases by a β-Defensin-Like Marine Peptide and its Use as an Antihyperglycemic Agent

Popkova D., Menshov A., Sintsova O. и др., International Journal of Biological Macromolecules (Нидерланды) 2026 Vol. 376 No. 1 P. 1–19

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

Biochemical synthesis of coproporphyrin III tetramethyl ester: a novel reaction found in mycobacteria.

Bagaeva D. I., Demina G. R., Panina I. S. и др., International Journal of Biological Macromolecules (Нидерланды) 2026 Vol. 358 No. 1 P. 1–19

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

Detecting the undetectable: benchmarking AI-generated text

Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

Open-channel block of human TRPV6 by polyamine spermine

Neuberger A., Veretenenko I. I., Shalygin A. и др., Nature Communications 2026 Vol. 17 No. 1 P. 1–13

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

The locking mechanism of human TRPV6 inhibition by intracellular magnesium

Neuberger A., Shalygin A., Veretenenko I. I. и др., Nature Communications 2025 Vol. 16 No. 1 P. 1–16

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

PrimeKV: Preserving critical KV cache without attention scores for long-context inference

Чжан Ч., Ильвовский Д. А., Neurocomputing 2027 Vol. 710

Добавлено: 5 ноября 2026 г.

Circadian clock adjusted classes improve sleep, circadian health, and academic performance in medical freshmen

Gubin D., Danilova L., Kolomeichuk S. и др., Chronobiology International 2026 P. 1–12

Добавлено: 5 ноября 2026 г.

Sensory Analysis in the Development and Consumer Perception of Dairy Products

Elsevier, 2026.

Добавлено: 5 ноября 2026 г.

A Multimodal Framework for Aphasia Severity Classification in Russian

Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 4 ноября 2026 г.

Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 3 ноября 2026 г.

PULSE: Psychological Characteristics Unified Learning via Speech-based Estimation

Абдулкадиров Т. Н., Рюмина Е. В., Рюмин Д. А. и др., Expert Systems with Applications 2026 Vol. 334 P. 1–29

Добавлено: 3 ноября 2026 г.

«Я отталкиваюсь от некоторых положений Выготского — это слово предполагает и связь, и дистанцирование»

Поддьяков А. Н., Современное дошкольное образование. Теория и практика 2026 С. 56–60

Интервью для специального выпуска журнала "Современное дошкольное образование", посвященного 130-летию со дня рождения Л.С. Выготского. https://sdo-practice.ru/anniversary-special-issue.html ...

Добавлено: 3 ноября 2026 г.

Vague Stimulating Ideas, Images and Metaphors in Scientific Thinking: Researchers’ Work with Horizons of Unclear Knowledge

Поддьяков А. Н., Integrative Psychological and Behavioral Science 2026 Vol. 60 No. 4 P. 1–50

Добавлено: 3 ноября 2026 г.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Parameterization and calibration of wild blueberry machine learning models to predict fruit-set in the northeast china bog blueberry agroecosystem

Qu H., Xiang R., Obsie E. Y. и др., Agronomy 2021

Добавлено: 22 октября 2026 г.

Анализ алгоритмов квантовых вычислений в биомедицине

Горбунов А. А., Григорьев А. А., Демидов Л. Н. и др., Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2025 № 7 С. 20–24

Быстрое развитие технологии квантовых вычислений потенциально может произвести революцию в сложных вычислениях в физических, химических и биологических областях за счет использования квантовой суперпозиции и запутанности. Квантовые компьютеры используют кубиты, способные существовать в нескольких состояниях одновременно, в отличие от классических битов. Эта функция позволяет хранить и обрабатывать больше информации, что дает значительное преимущество при решении задач с обширным пространством ...

Добавлено: 12 октября 2026 г.

Physiological mechanisms and adaptation in high-performance shooting: a biomarker review

Баева Л. В., Григорьев Н. А., Казанцев В. Б. и др., Frontiers in Human Neuroscience 2026 Vol. 20 Article 1901170

Добавлено: 7 октября 2026 г.

Interpretability of Neural-Network Models for the Synthesis and Analysis of Microstrip Microwave Filters: Application of SHAP and LIME

Suslova A., Жидкова П. А., Arinin O. и др., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications, SYNCHROINFO 2026 (IEEE Conference # 70145), 30 June – 03 July, 2026.: IEEE Circuits and Systems Society, 2026. P. 1–4.

Добавлено: 3 октября 2026 г.

Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach

Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25

Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)

International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.

Добавлено: 1 октября 2026 г.

Дополнительная коррекция ошибок в каскадном коде с помощью полносвязных нейронных сетей

Портной С. Л., Ефремов А. М., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: М.: РУДН, 2026..

В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...

Добавлено: 26 сентября 2026 г.