Todo lo que necesitas saber sobre la minería y la artesanía en Andrómeda, así como dónde encontrar ciertos materiales.
EN Andrómeda efecto masivo Hay muchos tiroteos, pero todavía hay tiempo para explorar. Esto te permitirá crear nuevas armaduras, armas, modificaciones y mejoras para " Nómada" y mucho más.
Tres tipos de investigación
EN Andrómeda efecto masivo Los datos de la investigación se dividen en tres categorías:
- Investigación de la Vía Láctea– datos relacionados con los colonos y su equipo
- Investigación Hylius– datos relacionados con razas encontradas en Andrómeda
- Investigación de reliquias– datos relacionados con tecnología antigua abandonada
¿Cómo escanear en Mass Effect Andromeda?
Es muy sencillo. Active su escáner haciendo clic en . Un objeto o forma de vida se vuelve naranja si se puede escanear.
Al escanear nueva forma vida o tecnología, recibirá datos de investigación para una de las categorías, que luego podrá utilizar para comprar planos.
Diseño y elaboración de planos en Mass Effect Andromeda
Acércate al Centro de investigación, que puedes encontrar en un barco o en un lugar amigable, y selecciona " Estudiar" Aquí puedes ver a qué planos tienes acceso y cuáles puedes comprar. La mayoría de los artículos tienen niveles, por lo que solo tendrás acceso al siguiente nivel cuando ya tengas creado un artículo de nivel inferior.
Después de que aparezca el dibujo, vaya a " Desarrollo» para crear armas, armaduras y mejorar tu vehículo, si tienes los recursos para hacerlo materiales necesarios. A veces es posible que se requieran ingredientes raros.
Si tiene planos para modificaciones, puede aplicarlos a elementos elaborados para agregar una mejora.
Materiales mineros
EN Andrómeda efecto masivo Hay varias maneras producción Los minerales son los más fáciles de extraer y se pueden recolectar con la Omni-Tool de Ryder.
Las zonas de producción son mucho más ricas, pero requieren la presencia de " Nómada" Cuando instala una estación avanzada, todas las zonas mineras aparecen en mapa general. Vaya allí en coche, active la búsqueda y siga el horario. Cuanto más largo sea el cronograma antes de la aparición del dron para minar, más recursos recibirás.
Escaneo orbital y de sistemas.
Cuando utilice Galaxy Map en modo Sistema/Órbita, a menudo recibirá advertencias de anomalías de Suvi. Después de eso, debe presionar / para encender el escáner, luego seguir la flecha en la pantalla para encontrar la anomalía. Una vez que haya encontrado una anomalía, presione / para iniciar la sonda. Por lo general, puede haber minerales o datos de investigación.
). Al igual que un valor atípico, un “objeto nuevo” es un objeto que difiere en sus propiedades de los objetos de la muestra (de entrenamiento). Pero a diferencia de un valor atípico, todavía no está en la muestra misma (aparecerá después de un tiempo, y la tarea es precisamente detectarlo cuando aparece). Por ejemplo, si analiza mediciones de temperatura y descarta las que son anormalmente grandes o pequeñas, entonces está luchando con valores atípicos. Y si creas un algoritmo que, para cada nueva medición, evalúe su similitud con las anteriores y descarte las anómalas, estás “luchando contra la novedad”.
Las emisiones resultan de:
- errores en los datos (inexactitudes en las mediciones, redondeo, registro incorrecto, etc.)
- presencia de objetos ruidosos (objetos incorrectamente clasificados)
- la presencia de objetos de "otras" muestras (por ejemplo, las lecturas de un sensor roto).
En la Fig. 1 muestra que el ruido es un valor atípico “en un sentido débil” (puede desdibujar un poco los límites de clase/grupo). Nos interesan principalmente los valores atípicos "en el sentido fuerte" que distorsionan estos límites.
La novedad suele aparecer como resultado de un comportamiento fundamentalmente nuevo del objeto. Digamos que si nuestros objetos son descripciones del sistema, luego de que el virus penetra en él, los objetos se vuelven "novedades". Otro ejemplo son las descripciones del funcionamiento del motor después de una avería. Es importante entender aquí que la “novedad” se llama novedad porque tales descripciones son completamente nuevas para nosotros, y son nuevos porque no podemos tener información sobre todo tipo de infecciones de virus o todo tipo de averías en la muestra de entrenamiento. Formar una muestra de capacitación de este tipo requiere mucha mano de obra y, a menudo, no tiene sentido. Por otro lado, es posible recopilar una muestra suficientemente grande de ejemplos de funcionamiento normal (normal) de un sistema o mecanismo.
Hay muchas aplicaciones aquí:
- Detección de transacciones bancarias sospechosas (Fraude con Tarjetas de Crédito)
- Detección de intrusiones
- Detección de jugadores no estándar en el intercambio (iniciados)
- Detección de averías en mecanismos en base a lecturas de sensores.
- Diagnóstico médico
- Sismología
Vale la pena señalar que aquí también hay muchas formulaciones posibles de problemas. Por ejemplo, la tarea de clasificación positiva sin etiquetar (aprendizaje PU) es cuando algunos de los valores atípicos están etiquetados (clase 1), pero los objetos de aprendizaje restantes (clase 0) también pueden contener valores atípicos. Por ejemplo, un experto nos dijo que el equipo fallaba en tal o cual momento, pero no podía notar todas las fallas.
Incluso cuando los problemas de detección de anomalías son similares a los problemas de clasificación habituales, existen peculiaridades, como desequilibrios de clases (por ejemplo, las averías de los equipos son relativamente raras).
Las anomalías no se encuentran solo en los datos tabulares, también pueden encontrarse en gráficos, series de tiempo, etc.
Arroz. 2. Ejemplo de valores atípicos en una serie temporal. 
Arroz. 3. Ejemplo de valores atípicos en gráficos y secuencias. Las funcionalidades de calidad utilizadas en las tareas de detección de anomalías son aproximadamente las mismas que en las tareas de clasificación: PR AUC, AUROC, aquí todo está determinado por el contexto de la tarea (cliente).
Métodos de detección de valores atípicos
1. Pruebas estadísticas
Por regla general, se utilizan para características individuales y captan valores extremos (Análisis de valores extremos). Para ello utilice, por ejemplo, el valor Z o la medida de curtosis.
Arroz. 4. Ejemplo de emisiones. Cada practicante tiene su propio método probado para encontrar valores extremos para ciertos tipos de datos. Muchos métodos de visualización, como la caja de bigotes, tienen funciones integradas para detectar y mostrar valores tan extremos.
Es importante comprender que valor extremo y anomalía son conceptos diferentes. Por ejemplo, en una pequeña muestra
Arroz. 5. Ejemplo de valores atípicos en un problema con dos características. 2. Pruebas modelo
La idea es muy simple: construimos un modelo que describe los datos. Los puntos que se desvían mucho del modelo (en los que el modelo se equivoca mucho) son anomalías (ver Fig. 2). A la hora de elegir un modelo, podemos tener en cuenta la naturaleza del problema, la calidad de la funcionalidad, etc.
Estos métodos son buenos para determinar la novedad, pero funcionan menos cuando se buscan valores atípicos. De hecho, al configurar el modelo, utilizamos datos que contienen valores atípicos (y el modelo se “adapta” a ellos).
Arroz. 6. Usar SVD para encontrar valores atípicos en una matriz En la Fig. La Figura 6 muestra la aplicación del enfoque del modelo. Tenemos una matriz y necesitamos encontrar valores atípicos en ella. Usamos descomposición incompleta de valores singulares (SVD) para encontrar una matriz de rango bajo lo más similar posible a la nuestra (todos los números están redondeados para mayor claridad). Los elementos que sean muy diferentes de los elementos correspondientes de la matriz de rango pequeño se considerarán valores atípicos.
3. Métodos iterativos
Métodos que constan de iteraciones, en cada una de las cuales se elimina un grupo de "objetos especialmente sospechosos". Por ejemplo, en un espacio de características de n dimensiones, podemos eliminar la cáscara convexa de los puntos de nuestro objeto, considerando a sus representantes como valores atípicos. Como regla general, los métodos de este grupo requieren bastante mano de obra.
Arroz. 7. Cascos convexos de un conjunto de puntas. 4. Métodos métricos
A juzgar por el número de publicaciones, estos son los métodos más populares entre los investigadores. Postulan la existencia de alguna métrica en el espacio de los objetos, lo que ayuda a encontrar anomalías. Es intuitivamente claro que un valor atípico tiene pocos vecinos, mientras que un punto típico tiene muchos. Por lo tanto, una buena medida de anomalía puede ser, por ejemplo, la “distancia al késimo vecino” (consulte el método del factor de valor atípico local). Aquí se utilizan métricas específicas, como la distancia de Mahalonobis.
Arroz. 8. Vecinos de varios elementos de muestra, conexión con 5m mostrados en rojo 5. Métodos de sustitución de tareas.
Cuando surge un nuevo problema, existe una gran tentación de resolverlo utilizando métodos antiguos (centrados en problemas ya conocidos). Por ejemplo, si puede hacer agrupaciones, lo más probable es que los grupos pequeños estén compuestos de anomalías. Si tenemos información parcial sobre anomalías (como en el problema PUC), entonces podemos resolverlo como un problema de clasificación con clases 1 (anomalías etiquetadas) y 0 (todos los demás objetos). Si la clase 0 estuviera formada únicamente por objetos normales, entonces tal solución sería completamente legal; de lo contrario, solo podemos esperar que haya pocas anomalías no detectadas en ella.
Arroz. 9. Ejemplo de agrupación en un grupo pequeño (rojo) y grande (azul). 6. Métodos de aprendizaje automático
¿Qué pasa si pensamos en el problema de encontrar anomalías como un nuevo problema de aprendizaje automático (diferente de la clasificación y la agrupación)?
Los algoritmos más populares (incluso hay una implementación en scikit-learn) están aquí:
- Máquina de vectores de soporte de una clase (OneClassSVM)
- Bosque de aislamiento
- Aproximación de datos elipsoidales (EllipticEnvelope)
Arroz. 10. Visualización del trabajo de diferentes algoritmos de búsqueda de anomalías. - núcleo– núcleo (lineal: lineal, polinomio: poli, funciones de base radial: rbf, sigmoide: sigmoide, personalizado)
- nu– límite superior en % de errores y límite inferior en % de vectores de soporte (0,5 por defecto)
- grado– grado para el núcleo del polinomio
- gama– coeficiente para la función del kernel (1/n_features por defecto)
- coef0– parámetro en la función kernel polinómica o sigmoidea
- n_estimadores– número de árboles
- max_muestras– tamaño de muestra para construir un árbol (si es un número real, entonces el porcentaje de toda la muestra)
- contaminación– proporción de valores atípicos en la muestra (para elegir un umbral)
- características_max– el número (o %) de características que se utilizan al construir un árbol (actualmente solo funciona con el valor 1.0)
- oreja– habilitar el modo bootstrap al formar una submuestra
7. Conjuntos de algoritmos.
La idea de "un algoritmo es bueno, pero cien es mejor" también ha penetrado en los métodos para resolver problemas de detección de anomalías, por lo que a menudo se construyen muchos algoritmos diferentes. Cada uno de ellos da una evaluación de la anomalía y estas evaluaciones luego se “promedian”.
Dado que el punto clave en los problemas reales de detección de anomalías es la selección de características que caracterizan ciertas desviaciones de la norma, los algoritmos de conjunto se construyen tratando de adivinar buenos espacios. Popular aquí:
- Embolsado de funciones(no es un muy buen nombre): para cada algoritmo se toma un subespacio de características aleatorio,
- Ensacado rotado– se realiza una rotación aleatoria en el subespacio de características aleatorias seleccionadas.
Por cierto, aquí "promediar" no significa necesariamente la media aritmética de todas las estimaciones; está intuitivamente claro que el máximo a menudo puede funcionar (si algún algoritmo confía en que un objeto es anómalo, lo más probable es que lo sea).
Caso de estudio
En las tareas de búsqueda de anomalías, es importante comprender cómo funcionan los algoritmos de búsqueda y explicárselo al cliente. Por ejemplo, la última vez que el autor participó en la solución de un problema similar, el cliente quería una herramienta para detectar averías, pero debido a la naturaleza del modelo, el resultado fue un algoritmo para detectar "el mal funcionamiento del equipo", es decir. Dio una señal no solo en caso de averías, sino también en caso de funcionamiento incorrecto del dispositivo, así como cuando se opera en modos muy raros. Todavía se le escaparon algunas averías (muy frecuentes), porque... "Ya se han convertido en la norma para el dispositivo". Está claro que si hubiera una muestra marcada grande, tales problemas no surgirían, pero en la práctica el equipo no funciona durante tanto tiempo, las averías también son pocas (y no todas las posibles ocurren), y algunas averías pueden no haber sido notado o notado tarde. Además, algunas averías no afectan de ninguna manera las lecturas del sensor. Al principio, el cliente estaba muy molesto por la calidad, pero cuando le explicaron cómo funciona el algoritmo, el cliente comprobó los datos de prueba y se convenció de que el algoritmo es muy útil, incluso si no encuentra ningún fallo: puede ser Se utiliza como verificador de “si el dispositivo funciona normalmente”, y esto es lo más importante.
PD Se puede tomar el código para obtener la Fig. 10.
(centrales nucleares, comunicaciones subterráneas - minas; vertederos, comunicaciones subterráneas, cementerios);
- en los lugares de su residencia (debido a conflictos, así como a diversos objetos que modifican la estructura energética de la habitación: pinturas, figuritas, etc.);
- en lugares donde OVNIs y otros objetos desconocidos impactan la superficie.
Estas zonas anormales son dañinas para el sistema mental y salud física persona. No en vano la gente los considera lugares “perdidos”. Pero también tienen otro inconveniente: en zonas anómalas varias veces más a menudo que en lugares ordinarios, ocurren fenómenos poltergeist, interacciones con ovnis, y estos lugares, según los parapsicólogos, son un portal a mundos paralelos.
Aunque la ciencia aún no conoce las zonas anómalas, se ha observado que están ubicadas cerca de aguas subterráneas (crean un movimiento circular de energía) o de vueltas de ríos. También se observó la presencia de potentes bandas geopatógenas en dicho lugar. Además, las zonas anómalas se ubican en lugares de afloramientos de piedra y fallas.
En el estudio de zonas anómalas, la información acumulada y la intuición del investigador no son de última importancia. Se pueden sacar conclusiones sobre la naturaleza de la zona durante las mediciones de campos de energía, según apariencia terreno, comportamiento animal, vegetación. Una vez que se obtenga una imagen general de estos signos, será posible sacar conclusiones. Teniendo suficiente experiencia en el estudio de zonas anómalas, uno puede formarse una idea de la zona ya al acercarse a ella. Y también para revelar la naturaleza de la zona, o al menos su influencia en una persona y el peligro al visitar este lugar.
Por tanto, una advertencia aparte para quienes están acostumbrados a actuar de inmediato: visitar zonas anómalas no es seguro para la salud física, la salud mental e incluso para la vida de un investigador. Las zonas anómalas tienen una fuerte, generalmente impacto negativo sobre las estructuras energéticas humanas. Al medir los campos de energía de una persona antes y después de visitar una zona y después, mostraron lo siguiente: después de visitar dicha zona, la energía de una persona tiene una "estructura irregular". Además, si el biocampo humano habitual tiene forma de huevo, ligeramente aplanado en los lados, luego de visitar la zona anómala, la integridad del capullo se destruye y, en algunos casos, es posible que no sea visible en absoluto. Todo esto está plagado de problemas de salud. Como resultado, es necesario que el investigador mantenga sus estructuras energéticas en un estado equilibrado y armonioso, para lo cual necesita realizar ejercicios especiales (por ejemplo, técnicas para los chakras).
Hay muchos signos de la presencia de una zona anómala. Éstos son algunos de ellos:
- al realizar biomediciones, el péndulo o el marco de radiestesia se comporta de forma extraña;
- la mirada se aferra involuntariamente a una determinada zona y se siente atraída hacia ella;
- ausencia de todo tipo de seres vivos en los lugares locales;
- vegetación de aspecto extraño, que en cierto modo difiere de la que se encuentra cerca;
- comportamiento inadecuado de los animales;
- diversos tipos de sonidos, cuya apariencia desafía toda explicación lógica;
- imágenes y visiones emergentes;
- presencia de objetos extraños;
- sensaciones inusuales en el cuerpo y la psique mientras se encuentra en la zona.
Comentario de payaso enojado
Vídeo publicado: http://www.youtube.com/watch?v=CeBEGH4zTKc muestra la ubicación de la anomalía. Mi interfaz de usuario no mostraba ese orbe amarillo que ves en el video, pero no me impidió poder correr a esa ubicación exacta y completar la misión en dos segundos.Simplemente sigue la rampa para salir del área de la horda y abraza la pared derecha, pasando las escaleras que conducen al área de la alianza (no la subas). Tal vez 20 yardas más allá de las escaleras a lo largo de la pared es donde encontrarás Encuéntralo.
Comentario de zazz999
Para aquellos que tienen problemas para encontrar la Anomalía por diversos motivos.Ve al 63, 26 en la mina y deberías completar la misión.
Comentario de jtbalogh
Encontré el orbe en un lugar diferente al de mi amigo en la misma misión y el mismo día.Por ejemplo, ver,
55, 26 (final de las pistas en el medio de la habitación)
o 63, 26 (contra la pared)
o 58, 27,4 (otra pared)
o 62,7, 21,6 (entre vías y escaleras)
Siga el medidor en caso de que las coordenadas cambien la próxima vez.
- El orbe solo apareció cuando el medidor estaba en 97% (pase el mouse sobre el medidor para ver%)
- El orbe tarda un segundo en aparecer, así que no corras demasiado rápido.
- El orbe está al mismo nivel que los mobs vinculados a los espíritus en el área de las Ruinas de Ogudei.
