Управление биопроцессами тела человека.

Именно импульсы такой длительности из общего потока информации и с такой частотой подаются для обработки в нейрокомпьютер человека.

Именно управляющие импульсы такой длительности и частоты после обработки нейрокомпьютером подаются каждой клетке тела человека.

Нейроном из непрерывного потока информации вырезаются импульсы, а остальная информация игнорируется «по умолчанию», т.е. обрабатывается только 6,4% информации, остальная отбрасывается.

Рис.61. Схема преобразования нейрона коры головного мозга непрерывного сигнала в дискретный. Показан принцип сравнения последовательных сигналов.

Главным приемно - передаточным каналом дискретного витонного сигнала витонного тела являются его контуры, именно они считывают витонный сигнал с коры («от») и передают сигнал для обработки («на») витонное тело. Обработанный сигнал в виде команд управления от первичных ячеек витонного тела - витонных матриц клеток - передается в виде витонного изолучения обратно на нейроны коры головного мозга.

Витонные процессоры растений и простейших, не имеющих в своем теле нейронов мозга, тем не менее тоже имеют импульсный характер работы. В этом случае в качестве задающего генератора управляющих импульсов используются импульсы витонного поля планеты - на его частотные характеристики «настроены» матрицы их клеток. Вот почему растения и простейшие так чутко реагируют на изменение внешних условий - интенсивности внешнего излучения, зависящего от времени суток, года, солнечной активности и проч. В этом смысле высшие животные и человек более «автономны» от условий внешней среды.

Другая немаловажная особенность дискретных сигналов нейрона -возможность их сравнения витонным процессором по функции задержки, что позволяет вести селекцию ложных сигналов. При сравнении двух последовательных сигналов происходит их сравнение и при существенной разнице сигнал, имеющий большие отклонения от предыдущего, игнорируется (но не забывается): так при выработке управляющей команды осуществляется «входной контроль» сигнала.

Представьте: один сигнал - один кадр на кинопленке, и этот кадр полупрозрачный. Если на него наложить второй похожий сигнал - второй полупрозрачный кадр, получите четкое изображение, которое хорошо воспринимается для осмысления. Когда второй «кадр изображения» резко отличается от первого, то при наложении четкой картинки не получится - вы не можете се осмыслить, но этот «кадр» - информационный сигнал, уже поступил в систему управления и сохранен, однако при выработке решения игнорируется как ложный. Нам в этом легко убедиться самим, достаточно только вспомнить, что как мелькают в момент разъезда встречные автомобили - их изображения кажутся полупрозрачными.

Так достигается снижение объема поступающей ложной информации наподобие селектора помех в радиолокации. На этом основана способность системы самой выбирать и обращать внимание на нужные и правильные сигналы: ее работа становится надежной и безошибочной.

Эта особенность нейрона людям известна, но они не хотят понять, что «виноват» в этом именно нейрон. Например, нейрон позволяет людям наслаждаться кино, которое основано на принципе последовательной экспозиции неподвижных эволюционирующих изображений, а величина времени задержки нейроном сигнала зрительного нерва положена в основу технических характеристик кинокамеры и кинопроектора - время задержки используется как «темный кадр» - когда свет закрывается шторкой, передвигается пленка, а человек этого не замечает. Кадров в секунду должно быть не менее 32/2=16. Меньше уже нельзя, например 15; тогда 15x2=30, т.е. количество "полупрозрачных” кадров меньше 32 и человек увидит темный экран - изображение будет мелькать. Люди же говорят что принцип кино основан на «способности глаза»... Глаз здесь не причем, это так просто...

Селекция нейроном ложных сигналов нашла применение в недобросовестных способах рекламы: в пленку обычного фильма встраивают рекламный кадр, который запоминается подсознанием, но не осмысливается человеком - он его «не видит», а подсознанием уже зафиксирован. Результат такой рекламы превосходи обычную многократно, поэтому в Америке, например, этот способ рекламы запрещен.

Длительность одного дискретного сигнала составляет 0,03125 сек., а время умолчания (функция задержки) - 0,02925 сек. Ваши исследователи Ошибочно принимают отсутствие сигнала по функции задержки как время хождения нервного импульса по нервному волокну, определяя по длине волокна скорость нервного импульса - от 3,0 до 120 м/сек. Это неверно, Вы прекрасно понимаете, что скорость передачи нервных импульсов не может быть различной в эквивалентных по физической основе нервных волокнах, - она должна быть одинаковой. Вы сами прекрасно понимаете, полученный сигнал нужно обработать, принять решение и выдать команду нa исполнение. Это может сделать только устройство для сбора, обработки и хранения информации - компьютер. Биологический компьютер человека очень мощный - все попытки создать искусственный интеллект на основе достижений земной науки ни к чему не привели: возможности слабоваты. Быстро обработать огромный объем информации при низкой скорости нервного импульса невозможно. Представьте, что будет с вашим домашним компьютером, если скорость электронных полей снизится в 3 миллиона раз. Если, например, для выполнения операции умножения 2х2=4 ему требовалась 1 секунда, то теперь потребуется около месяца! Низкая скорость - это нонсенс. Скорость должна быть очень высокой.

Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право...

ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования...

Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычис­лить, когда этот...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: