Научные публикации

Kucheryavenko M.N., Artemyev T.M.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Kucheryavenko Maria Nikolaevna – student, MEDICAL FACULTY;

Artemyev Timur Murmanovich - PhD in Phylosophy, Associate Professor,

DEPARTMENT OF SOCIAL AND HUMAN SCIENCES

NORTHWEST STATE MEDICAL UNIVERSITY NAMED AFTER I.I. MECHNIKOV, SAINT-PETERSBURG

Abstract: lies in medicine...it may be different, both good and bad. Medicine – is the healing art, art, to heal people from body’s and soul's diseases. Probably, every doctor should have a problem on his way: to tell the patient the truth, or keep some part of it in secret. So, that is the problem of «holy truth». Lots of people have heard about it, and about what is this. So, is there a place for lies for good in medicine, or doctor should tell the truth every time? To solve it, we decided to make a research.

Keywords: lie, medicine, profession, doctor.

Кучерявенко М.Н., Артемьев Т.М.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Кучерявенко Мария Николаевна – студент, лечебный факультет;

Артемьев Тимур Мурманович - доцент, кандидат философских наук,

кафедра социально-гуманитарных наук,

Северо-Западный Государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова, Санкт-Петербург

Аннотация: ложь в медицине... она бывает разная: как хорошая, так и не плохая. Медицина - лечебное искусство, искусство исцелять людей от телесных и душевных недугов. Вероятно, практически каждый врач столкнулся с проблемой выбора: сказать пациенту абсолютную правду или во благо какую-то часть правды скрыть. Так возникает проблема «святой правды». Каждый человек слышал и имеет представление, что это такое. Имеет ли ложь место в медицине или врач не имеет право обманывать пациента, даже во благо? Для того чтобы найти решение, мы решили провести исследование на эту тему.

Ключевые слова: ложь, медицина, профессия, врач.

Список литературы / References

1. Газета «Новости медицины и фармации». Украина, 2007. С. 230-231.
2. Липманн О. Психология лжи. Харьков, 1929. С. 6-20.
3. Монтень Мишель. Опыты. Том III. СССР, 1981. 1110 с.
4. Дюпра Ж. Ложь. Москва, 2008. 128 с.
5. Штерн В. Дифференциальная психология и ее методические основы. Санкт-Петербург, 1998. 336 с.

Список литературы на английском языке / References in English

1. Newspaper "News of Medicine and Pharmacy". Ukraine,2007. .
2. Lipmann O. Psychology of lies. Kharkiv,1929. .
3. Montaigne Mishel.Experiences.Tom III. USSR,1981. 1100 p.
4. Dyupra Zh. Lies. Moscow, 2008. 128 p.
5. Shtern V. Differential psychology and its methodological framework, 1998. 336 p.
   

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Cсылка для цитирования на русском языке. Кучерявенко М.Н., Артемьев Т.М. ЛОЖЬ В МЕДИЦИНЕ // European science № 3(25), 2017. C. {см. журнал}

Информация о материале

Категория: 09.00.00 Философские науки

Опубликовано: 20 февраля 2017

Khakhonova N. N.

Khakhonova Natalya Nikolaevna - Doctor of Economics, Professor, Accounting department, Rostov State University of Economics, Rostov-on-Don

Abstract: the article describes the basic components of equity, acting as independent audit targets, methodology and technique of audit of their own capital. Particular attention is paid to the composition of the indicators used to assess the effectiveness of its use. The paper recommended the use of a single methodological instrument - internal standards of audit equity. The structure of the in-house standard, consisting of three sections, involves partitioning in accordance with the plan and the audit program equity The Standard unifies the general scheme of the audit of equity in various areas of formation and use.

Keywords: audit, internal standards, equity capital.

Хахонова Н. Н. 

Хахонова Наталья Николаевна - доктор экономических наук, профессор, кафедра бухгалтерского учета, Ростовский государственный экономический университет, г. Ростов-на-Дону

Аннотация: в статье рассмотрены основные составляющие собственного капитала, выступающие самостоятельными объектами аудита, методология и методика аудита собственного капитала. Особое внимание уделено составу показателей, используемых для оценки эффективности его использования. В статье рекомендуется использование единого методологического документа – внутрифирменного стандарта аудита собственного капитала. Структура внутрифирменного стандарта, состоящего из трех разделов, предполагает выделение разделов в соответствии с планом и программой аудита собственного капитала Применение стандарта позволяет унифицировать общую схему проведения проверки собственного капитала по различным направлениям формирования и использования.

Ключевые слова: аудит, внутрифирменный стандарт, собственный капитал.

Список литературы / References

1. Миронова О. А. Аудит: теория и методология: Учебное пособие / О. А. Миронова, М. А. Азарская. М.: Омега-Л, 2005. 176 с.
2. Аудит: учебное пособие. / Хахонова И. И., Хахонова Н. Н., Богатая И. Н. 2-е изд., доп. и перраб. Ростов н/Д: ООО «Мини Тайп», 2014. 442.
3. Табалина С. А. Аудит. Современная методика: Проверка разделов отчетности согласно МСА и федеральным ПСАД / Табалина С. А., Ремизов Н. А. М.: ИД ФБК-ПРЕСС, 2003. 240 с.

Список литературы на английском языке / References in English

1. Mironov O A. Audit: Theory and Methodology: Textbook / O. A. Mironov, M. A. Azarskov. M. Omega-L, 2005. 176 p.
2. Audit: textbook. / Hahonova I. I., Hahonova N. N., Bogataya I. N. 2-nd ed. Ext and perrab. Rostov n / D: OOO "Mini Taipei", 2014. 442.
3. Tabalina S. A. Audit. Modern methods: Verification Statements sections according to ACI and federal PSAD / Tabalina S. A., Remizov N. A. M.: Publishing House FBK-PRESS, 2003. 240 p.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Cсылка для цитирования на русском языке. Хахонова Н. Н. ВНУТРИФИРМЕННЫЙ СТАНДАРТ «АУДИТ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА»: СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ// European science № 2(24), 2017. C. {см. журнал}

Информация о материале

Категория: 08.00.00 Экономические науки

Опубликовано: 14 февраля 2017

Ibadov Rustam - doctor of sciences in physics and mathematics, professor; Tuhtamishev Sahobiddin – undergraduate, DEPARTMENT THEORETICAL PHYSICS, SAMARKAND STATE UNIVERSITY;

Khodjaeva Umida – Assistant, DEPARTMENT OF PHYSICS AND CHEMISTRY, SAMARKAND AGRICULTURAL INSTITUTE, SAMARKAND, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract: in this paper some experimental effects of Quantum Field Theory with a Fundamental Mass in the calculation of the second order processes. The cross sections of and processes at high energies calculated taking into account polarized initial and final particles. The Lagrangian of quantum electrodynamics with the fundamental mass is chosen as an effective interaction Lagrangian. All the calculations are made in the Euclidian space: the transfer to the ordinary pseudoeuclidian space is established in the final expressions only. The processes forbidden in the ordinary electrodynamics are singled out and their possible experimental check is discussed.

Keywords: quantum field theory, the fundamental mass, fundamental length, the space de - Sitter, extra field variable.

 Ибадов Р., Тухтамишев С., Ходжаева У.

Ибадов Рустам Мустафаевич – доктор физико-математических наук, профессор;

Тухтамишев Сахобиддин Абдуманонович – магистрант, кафедра теоретической физики, Самаркандский государственный университет;

Ходжаева Умида Рустамовна – ассистент, кафедра физики и химии, Самаркандский сельскохозяйственный институт, г. Самарканд, Республика Узбекистан

Аннотация: в данной работе рассмотрены некоторые экспериментальные последствия применения квантовой теории поля с фундаментальной массой в вычислениях процессов второго порядка. Вычислены сечения процессов рассеяния и при высоких энергиях с учетом поляризаций начальных и конечных частиц. В качестве эффективного лагранжиана взаимодействия выбран лагранжиан квантовой электродинамики с фундаментальной массой. Все вычисления выполнены в евклидовой области; переход в обычному пседоевклидововому пространству совершается лишь в окончательных выражениях. Выделены процессы, которые запрещены в обычной электродинамике, и обсуждена возможность их экспериментальной проверки.

Ключевые слова: квантовой теории поля, фундаментальная масса, фундаментальная длина, пространство де – Ситтера, дополнительная полевая переменная.

Список литературы / References

1. Kadyshevsky V. G. Nuclear Physics, 1978, B141, p.477 [Наангл.яз.].
2. Kadyshevsky V. G. Particles and Nuclei, 1980, II, i.1, p.5. [Наангл.яз.]
3. Donkov A. D., Ibadov R. M., Kadyshevsky V. G., Mateev M. D. and Chizhov M. V. Nuovo Cimento,1985. V. 87350 [Наангл.яз.].
4. Donkov A. D., Ibadov R. M., Kadyshevsky V.G ., Mateev M. D. and Chizhov M. V. Nuovo Cimento,1985. V. 87A. № 4. P. 375 [Наангл. яз.].
5. Ибадов Р. М., Кадышевский В. Г. Препринт ОИЯИ, 1986. Р. 2-86-835. Дубна. 4 стр.
6. Ibadov R. M., Kadyshevsky V. G. Preprint JINR 1988, D2-87-798. P. 141 [На англ. яз.].
7. Ibadov R. M., Kadyshevsky V. G. New formulation of Quantum field theory with Fundamental mass// Proceedings 5th International Symposium on Selected Topics in Statistical Mechanics, Dubna, 1989. World Scientific. P. 131-156 [Наангл. яз.].

Список литературы на английском языке / References in English

1. Kadyshevsky V. G. Nuclear Physics, 1978. B141. P. 477.
2. Kadyshevsky V. G. Particles and Nuclei, 1980. II, i.1. P. 5.
3. Donkov A. D., Ibadov R. M., Kadyshevsky V. G., Mateev M. D. and Chizhov M. V. Nuovo Cimento,1985. V. 87A, № 3. P. 350.
4. Donkov A. D., Ibadov R. M., Kadyshevsky V. G., Mateev M. D. and Chizhov M. V. Nuovo Cimento,1985. V. 87A. № 4.
5. Ibadov R. M., Kadyshevsky V. G. Preprint JINR, 1986. Р. 2-86-835. Dubna. 4 P [in Russian].
6. Ibadov R. M., Kadyshevsky V. G. Preprint JINR 1988, D2-87-798, P.141.
7. Ibadov R. M., Kadyshevsky V. G. New formulation of Quantum field theory with Fundamental mass// Proceedings 5th International Symposium on Selected Topics in Statistical Mechanics, Dubna, 1989. World Scientific. P. 131-156.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Cсылка для цитирования на русском языке. Ибадов Р., Тухтамишев С., Ходжаева У. НЕКОТОРЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ СЛЕДСТВИЯ ГИПОТЕЗЫ О ФУНДАМЕНТАЛЬНОЙ МАССЕ // European science № 2(24), 2017. C. {см. журнал}

Информация о материале

Категория: 01.00.00 Физико-математические науки

Опубликовано: 13 февраля 2017

Zuev E.

Zuev Egor Dmitrievich – Bachelor, DEPARTMENT COMPUTER SYSTEMS AND NETWORKS, HIGHER SCHOOL OF ECONOMICS, MOSCOW

Abstract: this paper outlines the way in which the aggregated data from EEG device may be used in future predictions; it dives into the problems, related to building a regression function, based on certain conditions of certain user; classify certain function by timestamp; and suggest its implementation. Also, the following article covers the basic idea of classification in terms of taking a decision, which function to use, in order to calculate correct average concentration level of current user on certain time frame.

Keywords: linear regression, Naïve Bayes, SVM, automatization, EEG,, brain waves, Javascript, fuzzy logic, machine learning, classification.

Зуев Е. Д. 

Зуев Егор Дмитриевич – бакалавр, кафедра компьютерных систем и сетей, Высшая школа экономики, г. Москва

Аннотация: в данной статье рассматривается возможность использования собранных данных с ЭЭГ устройства для будущих предсказаний; Также будут рассмотрены проблемы построения регрессионного уравнения для конкретного пользователя; классификация определенной функции на основе временного промежутка и будет предложена собственная реализация решения данной проблемы. Более того, в данной рукописи будет рассмотрена базовая идея применения методов классификации для определения, по какой функции считать средний уровень концентрации конкретного пользователя для данного временного фрейма.

Ключевые слова: линейная регрессия, наивный Байес, SVM, ЭЭГ, мозговые волны, Javascript, ленивые вычисления, машинное обучение, классификация.

Список литературы / References

1. Фреунд Осуна Р. и Гироси Ф. Продвинутый учитель для SVM. Д. Принсип, Л. Джиль, Н. Морган, и Е. Уилсон, авторы. Нейронные сети и обработка сигналов. VII — коференция, 1997 IEEEWorkshop. С. 276 – 285. Нью Йорк, 1997. IEEE.
2. Абу-Мостафа Ы. С., 1990. Обучение по совпадениям в нейронных сетях, Д. Cомплеxиты. С. 192–198.
3. Тибширани Р. & Фриедман Д. (2008), Элементы статистического обучения. Спрингер. Калифорния.
4. Акаике Х., 1970. Идентификация статистического предиктора. Институт Статической математики. 22 ежегодная конференция. С. 203–217.
5. Ангел Д. Р. П., Уизинович П., Ллойд-Харт М. и Сандлер Д., Nature
6. Баум Е. Б. IEEETrans. Onneuralnetworks
7. Уестреич Д., Лесслер Д. & Ёнссон М.,SVM, decisiontrees (CART) и мета-классификаторы как альтернатива логической регрессии. JournalClinicalEpidemiology
8. Икбал М. С., Мисра Х. и Ыегнанараыана Б. Анализ само-ассоциативных нейронных сетей. IEEE Международная конференция по нейронным сетям. Вашингтон. США, 1999. С. 70.
9. Щимке С., Виелхауер C., Диттманн Д. Использование адаптивной дистанции Левенштейна для онлайн аутефикации. Распознавание паттернов, 17 международная конференция (ICPR'04), 2004.
10. Давидсон Р. Д, и Лутз А. «Разум Будды: Нейропластичность и медитация». IEEESignalProcessing
11. Валле Роналд С. и Ёхн М. Левине. «Эффекты наблюдения за контролем альфа волн». Психофизиология 12.3, 1975. С. 306-309.
12. Лотте Ф., Cонгедо М., Леcуыер А., Ламарче, Ф. & Арналди Б.,BCI интерфейсов. Журнал нейронной инженерии. 4 (2). R1–R13.

Список литературы на английском языке / References in English

1. Osuna R. Freund and. Girosi F. An improved training algorithm for support vector machines. In J. Principe, L. Gile, N. Morgan, and E. Wilson, editors, Neural Networks for Signal Processing VII — Proceedings of the 1997 IEEE Workshop. Pages 276 – 285. New York, 1997. IEEE.
2. Abu-Mostafa Y. S. (1990). Learning from hints in neural networks, J. Complexity 6, 192–198.
3. Tibshirani, R. & Friedman, J. (2008), The Elements of Statistical Learning, Springer, California
4. Akaike H., 203–217.
5. Angel J. R. P., Wizinowich P., Lloyd-Hart M. and Sandler D.,
6. Baum E. B.
7. Westreich D., Lessler J. & Jonsson M.,Propensity score estimation: Neural networks, support vector machines, decision trees (CART), and metaclassifiers as alternatives to logistic regression. Journal of Clinical Epidemiology 63, 826–833.
8. Ikbal M. S., Misra H. and Yegnanarayana B. Analysis of autoassociative mapping neural networks. In IEEE Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, Washington. USA, 1999. 70.
9. Schimke S., Vielhauer C., Dittmann J. Using Adapted Levenshtein Distance for On-Line Signature Authentication. Proceedings of the Pattern Recognition, 17th International Conference on (ICPR'04), 2004.
10. Davidson R. J. and Lutz A. “Buddha’s Brain: Neuroplasticity and Meditation”. IEEE Signal Processing, 2007: 171 - 174. Print.
11. Valle Ronald S. and Levine John M. “Expectation Effects in Alpha Wave Control”. Psychophysiology 12.3 (1975): 306-309. Print.
12. Lotte F., Congedo M., Lecuyer А., Lamarche F. & Arnaldi B., 2007. June. A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces. Journal of neural engineering. 4. R1–R13.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Cсылка для цитирования на русском языке. Зуев Е. Д. КОРОТКОСРОЧНЫЕ/ДОЛГОСРОЧНЫЕ ПРЕДСКАЗАНИЯ МЕНТАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ. КЛАССИФИКАЦИЯ РЕГРЕССИОННЫХ МЕТОДОВ В ПРОДВИНУТОЙ АНАЛИТИКЕ // European science № 2(24), 2017. C. {см. журнал}

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 13 февраля 2017