Kaikki mitä sinun tarvitsee tietää kaivostoiminnasta ja käsityöstä Andromedassa sekä mistä löytää tiettyjä materiaaleja.
SISÄÄN Mass Effect Andromeda ammuskeluja on paljon, mutta tutkimuksiin on vielä aikaa. Tämän avulla voit luoda uusia panssareita, aseita, muutoksia ja päivityksiä " nomadi" ja paljon enemmän.
Kolme tutkimustyyppiä
SISÄÄN Mass Effect Andromeda Tutkimusaineisto on jaettu kolmeen luokkaan:
- Linnunradan tutkimus– kolonisteihin ja heidän varusteisiinsa liittyvät tiedot
- Chilius-tutkimus- Andromedan kilpailuihin liittyvät tiedot
- Relic Research– muinaiseen hylättyyn tekniikkaan liittyvät tiedot
Kuinka skannata Mass Effect Andromedassa?
Se on hyvin yksinkertaista. Aktivoi skannerisi napsauttamalla . Esine tai elämänmuoto muuttuu oranssiksi, jos se voidaan skannata.
Kun skannataan uusi muoto elämästä tai tekniikasta, saat tutkimustietoja yhdestä kategoriasta, jota voidaan sitten käyttää suunnitelmien ostamiseen.
Suunnittelu ja askartelu Mass Effect Andromedassa
Lähesty tutkimuskeskusta, jonka löydät laivalta tai ystävällisestä paikasta, ja valitse " Opiskelu". Täältä näet, mihin piirustuksiin sinulla on pääsy ja mitä voit ostaa. Useimmilla kohteilla on tasoja, joten pääset seuraavalle tasolle vasta, kun olet jo luonut alemman tason esineen.
Kun piirros tulee näkyviin, siirry kohtaan " Kehitys» luoda aseita, panssareita ja päivittää autoa, jos sinulla on sellainen tarvittavat materiaalit. Joskus voidaan tarvita harvinaisia ainesosia.
Jos sinulla on muutoksia varten piirustuksia, voit lisätä niitä muotoiltuihin tuotteisiin parantaaksesi.
Materiaalien louhinta
SISÄÄN Mass Effect Andromeda On eri tavoilla kaivostoimintaa. Mineraalit ovat helpoimmin louhittavissa, ja ne voidaan korjata Ryderin Omni-Toolilla.
Kaivosalueet ovat paljon rikkaampia, mutta vaativat " nomadi". Kun asetat lähtöaseman, kaikki kaivosvyöhykkeet näkyvät päällä yhteinen kartta. Mene sinne autolla, laita haku päälle ja noudata aikataulua. Mitä pidempi aikataulu ennen dronin ilmestymistä kaivostoimintaan, sitä enemmän resursseja saat.
Orbitaalinen ja järjestelmäskannaus
Kun käytät Galaxy Mapia System/Orbit-tilassa, saat usein poikkeavuusvaroituksia Suvilta. Sen jälkeen sinun on painettava / kytkeäksesi skannerin päälle ja seuraamalla näytön nuolta löytääksesi poikkeama. Kun olet löytänyt poikkeaman, käynnistä anturi painamalla /. Yleensä siellä voi olla mineraaleja tai tutkimustietoa.
). Kuten outlier, "uusi objekti" on objekti, joka eroaa ominaisuuksiltaan (harjoitus)näytteen objekteista. Mutta toisin kuin outlier, se ei ole vielä itse näytteessä (se ilmestyy hetken kuluttua, ja tehtävänä on juuri havaita se, kun se ilmestyy). Jos esimerkiksi analysoit lämpötilamittauksia ja hylkäät epätavallisen suuret tai pienet mittaukset, kamppailet poikkeamien kanssa. Ja jos luot algoritmin, joka jokaiselle uudelle mittaukselle arvioi, kuinka samankaltainen se on aikaisempien mittausten kanssa, ja heittää pois epänormaalit, "taistelet uutuutta vastaan".
Päästöt ovat seurausta:
- tietovirheet (mittauksen epätarkkuudet, pyöristys, virheelliset merkinnät jne.)
- meluobjektien läsnäolo (väärin luokitellut kohteet)
- "muiden" näytteiden esineiden läsnäolo (esimerkiksi rikkinäisen anturin lukemat).
Kuvassa 1 osoittaa, että kohina (kohina) on poikkeava "heikosta mielessä" (se voi hämärtää luokka-/klusterirajoja hieman). Meitä kiinnostavat ensisijaisesti poikkeamat "vahmassa merkityksessä", jotka vääristävät näitä rajoja.
Uutuus ilmenee pääsääntöisesti kohteen täysin uudenlaisen käyttäytymisen seurauksena. Oletetaan, että jos esineemme ovat kuvauksia järjestelmän toiminnasta, niin viruksen tunkeutumisen jälkeen kohteista tulee "uutuuksia". Toinen esimerkki on kuvaus moottorin toiminnasta vian jälkeen. Tässä on tärkeää ymmärtää, että "uutuutta" kutsutaan uutuudeksi siitä syystä Tällaiset kuvaukset ovat meille täysin uusia, ja ne ovat uusia, koska meillä ei voi olla tietoa kaikenlaisista virustartunnoista tai kaikenlaisista häiriöistä koulutusnäytteessä. Tällaisen koulutusnäytteen muodostaminen on työvoimavaltaista, eikä siinä usein ole järkeä. Toisaalta on mahdollista kerätä riittävän suuri näyte esimerkkejä järjestelmän tai mekanismin normaalista (normaalista) toiminnasta.
Sovellukset täällä ovat meri:
- Epäilyttävien pankkitapahtumien havaitseminen (luottokorttipetos)
- Tunkeutumisen tunnistus
- Epätyypillisten pelaajien havaitseminen pörssissä (sisäpiiriläiset)
- Vikojen havaitseminen mekanismeissa anturin lukemien perusteella
- Lääketieteellinen diagnostiikka (Lääketieteellinen diagnoosi)
- Seismologia
On huomattava, että mahdollisia ongelmalauseita on myös monia. Esimerkiksi Positive-Unlabeled Classificatio n (PU-oppiminen) -tehtävä on, kun osa poikkeavista on merkitty (luokka 1), mutta myös muut oppimisobjektit (luokka 0) voivat sisältää poikkeavia arvoja. Esimerkiksi eräs asiantuntija kertoi meille, että laitteet epäonnistuivat sellaisina ja sellaisina hetkinä, mutta hän ei voinut huomata kaikkia vikoja.
Silloinkin, kun poikkeamien havaitsemisongelmat ovat samanlaisia kuin tavalliset luokitusongelmat, niissä on omituisia piirteitä, kuten luokkaepätasapainoa (esimerkiksi laitehäiriöt ovat suhteellisen harvinaisia).
Poikkeamat eivät ole vain taulukkotiedoissa, ne voivat olla kaavioissa, aikasarjoissa jne.
Riisi. 2. Esimerkki aikasarjan poikkeamista. 
Riisi. 3. Esimerkki poikkeavista kaavioissa ja sekvensseissä. Laatufunktioita poikkeamien havaitsemistehtävissä käytetään suunnilleen samalla tavalla kuin luokitustehtävissä: PR AUC, AUROC , tässä kaikki määräytyy tehtäväkontekstin (asiakkaan) mukaan.
Outlier-ilmaisumenetelmät
1. Tilastolliset testit
Niitä käytetään pääsääntöisesti yksittäisiin ominaisuuksiin ja ääriarvot otetaan kiinni (Extreme-Value Analysis). Tätä varten käytetään esimerkiksi Z-arvoa tai Kurtosis-mittausta.
Riisi. 4. Esimerkki poikkeavista arvoista. Jokaisella ammatinharjoittajalla on todistettu tapa löytää ääriarvot tietyille tietotyypeille. Monissa visualisointimenetelmissä, kuten whisker box, on sisäänrakennetut työkalut tällaisten ääriarvojen havaitsemiseen ja näyttämiseen.
On tärkeää ymmärtää, että ääriarvo ja poikkeavuus ovat eri käsitteitä. Esimerkiksi pienessä näytteessä
Riisi. 5. Esimerkki poikkeavista arvoista ongelmassa, jossa on kaksi ominaisuutta. 2. Mallitestit
Idea on hyvin yksinkertainen – rakennamme mallin, joka kuvaa tietoja. Pisteet, jotka poikkeavat mallista voimakkaasti (jossa malli on hyvin väärässä) ovat poikkeavuuksia (ks. kuva 2). Mallia valittaessa voimme ottaa huomioon ongelman luonteen, toiminnan laadun jne.
Tällaiset menetelmät ovat hyviä uutuuden määrittämiseen, mutta toimivat huonommin poikkeavuuksia etsittäessä. Todellakin, mallia määritettäessä käytämme dataa, jossa on poikkeavuuksia (ja se on "teroitettu" niille).
Riisi. 6. SVD:n käyttäminen poikkeamien etsimiseen matriisista Kuvassa Kuva 6 esittää mallilähestymistavan soveltamista. Meillä on matriisi ja meidän on löydettävä siitä poikkeavia. Käytämme epätäydellistä singulaariarvojakelua (SVD) löytääksemme pieniarvoisen matriisin, joka on mahdollisimman samanlainen kuin meidän (selvyyden vuoksi kaikki luvut on pyöristetty). Elementtejä, jotka poikkeavat suuresti matalan tason matriisin vastaavista elementeistä, pidetään poikkeavina.
3. Iteratiiviset menetelmät
Menetelmät, jotka koostuvat iteraatioista, joista jokainen poistaa ryhmän "erittäin epäilyttäviä kohteita". Esimerkiksi n-ulotteisessa piirreavaruudessa voimme poistaa piste-objektidemme kuperan rungon, pitäen sen edustajia poikkeavina. Tämän ryhmän menetelmät ovat yleensä melko työläitä.
Riisi. 7. Pistejoukon kuperat rungot. 4. Metrinen menetelmät
Nämä ovat julkaisujen lukumäärän perusteella suosituimpia menetelmiä tutkijoiden keskuudessa. He olettavat jonkin metriikan olemassaolon objektien avaruudessa, mikä auttaa löytämään poikkeavuuksia. On intuitiivisesti selvää, että poikkeavalla pisteellä on vähän naapureita, kun taas tyypillisellä pisteellä on monia. Siksi hyvä poikkeaman mitta voi olla esimerkiksi "etäisyys k. naapuriin" (katso Local Outlier Factor -menetelmä). Tässä käytetään erityisiä mittareita, kuten Mahalanobis-etäisyys.
Riisi. 8. Useiden näyteelementtien naapurit, suhde 5m:n kanssa näkyy punaisella 5. Tehtävän korvausmenetelmät
Kun uusi ongelma ilmaantuu, on suuri houkutus ratkaista se vanhoilla (jo tunnettuihin ongelmiin suuntautuneilla) menetelmillä. Voit esimerkiksi tehdä klusteroinnin, jolloin pienet klusterit koostuvat todennäköisesti poikkeavuuksista. Jos meillä on osittaista tietoa poikkeavuuksista (kuten PUC-tehtävässä), voimme ratkaista sen luokittelutehtävänä luokilla 1 (merkityt poikkeamat) ja 0 (kaikki muut objektit). Jos luokka 0 koostuisi vain normaaleista objekteista, niin tällainen ratkaisu olisi täysin laillinen, muuten on toivottavaa, että siinä on vähän havaitsemattomia poikkeavuuksia.
Riisi. 9. Esimerkki klusteroinnista pieneen (punainen) ja suureen (sininen) klusteriin. 6. Koneoppimismenetelmät
Mutta entä jos näemme poikkeavuuksien löytämisen ongelman uutena koneoppimisongelmana (erilainen kuin luokittelu ja klusterointi)?!
Suosituimmat algoritmit (jopa scikit-learnissä on toteutus) ovat täällä:
- Yhden luokan tukivektorikone (OneClassSVM)
- Isolation Forest (IsolationForest)
- Ellipsoidinen sovitus tietoihin (elliptinen kirjekuori)
Riisi. 10. Erilaisten poikkeamahakualgoritmien toiminnan visualisointi. - ydin– ydin (lineaarinen: lineaarinen, polynomi: poly, säteittäinen kantafunktiot: rbf, sigmoidinen: sigmoidi, mukautettu)
- nu– % virheiden yläraja ja % tukivektoreiden alaraja (oletuksena 0,5)
- tutkinnon on polynomin ytimen aste
- gamma- ytimen ominaisuuden kerroin (1/n_features oletuksena)
- kerroin0– parametri polynomisessa tai sigmoidisessa ydinfunktiossa
- n_estimators- puiden lukumäärä
- max_samples- otoskoko yhden puun rakentamista varten (jos reaaliluku, niin prosenttiosuus koko näytteestä)
- saastuminen on poikkeavien osuus otoksesta (kynnyksen valinnassa)
- max_features– niiden ominaisuuksien lukumäärä (tai %), joita käytetään yhden puun rakentamisessa (toistaiseksi se toimii vain arvolla 1.0)
- bootstrap– ota bootstrap-tila käyttöön alinäytteenotossa
7. Algoritmien ryhmät
Ajatus "yksi algoritmi on hyvä, mutta sata parempi" on tunkeutunut myös poikkeamien havaitsemisongelmien ratkaisumenetelmiin, joten usein rakennetaan monia erilaisia algoritmeja. Jokainen niistä antaa arvion poikkeamasta ja nämä arviot sitten "keskiarvostetaan".
Koska avainkohta todellisissa poikkeamien havaitsemisongelmissa on sellaisten ominaisuuksien valinta, jotka luonnehtivat tiettyjä poikkeamia normista, ensemble-algoritmeja rakennetaan yrittäen arvata hyviä tiloja. Tässä ovat suosittuja:
- Ominaisuus pussittaminen(ei kovin hyvä nimi) - jokaiselle algoritmille otetaan satunnainen ominaisuusaliavaruus,
- Kierretty pussitus– valitussa satunnaisen ominaisuuden alitilassa tehdään satunnainen käännös.
Muuten, tässä "keskiarvostaminen" ei välttämättä tarkoita kaikkien arvioiden aritmeettista keskiarvoa, on intuitiivisesti selvää, että maksimi voi usein toimia (jos jokin algoritmi on varma poikkeavasta kohteesta, niin todennäköisesti se on).
Historiaa käytännössä
Poikkeamahakutehtävissä on tärkeää ymmärtää hakualgoritmien toiminta ja selittää se asiakkaalle. Esimerkiksi kun kirjoittaja oli viimeksi mukana samanlaisen ongelman ratkaisemisessa, asiakas halusi työkalun vikojen havaitsemiseen, mutta mallin luonteesta johtuen algoritmin "vian laitteiston" havaitsemiseen, ts. se antoi signaalin paitsi vikatilanteissa, myös laitteen virheellisen toiminnan yhteydessä sekä työskennellessä erittäin harvinaisissa tiloissa. Jotkut viat (erittäin usein) hän silti jäi kaipaamaan, koska. "niistä on jo tullut laitteen normi." On selvää, että jos olisi iso leimattu näyte, niin tällaisia ongelmia ei syntyisi, mutta käytännössä laitteet eivät toimi niin pitkään, myös vikoja tulee vähän (eikä kaikkia mahdollisia tapahdu), ja jotkut viat eivät ehkä ole huomannut tai huomannut myöhässä. Lisäksi jotkin viat eivät vaikuta anturien lukemiin millään tavalla. Aluksi asiakas oli erittäin järkyttynyt laadusta, mutta kun he selittivät algoritmin toimivuuden, asiakas tarkisti testitiedot ja varmisti, että algoritmista on paljon hyötyä, vaikka se ei löytäisikään vikoja: sitä voidaan käyttää mm. todentaja "toimiiko laite normaalitilassa" , ja tämä on tärkein asia.
P.S. Koodi kuvan 10 saamiseksi voidaan ottaa.
(ydinvoimalaitokset, maanalaiset yhteydet - kaivokset; kaatopaikat, maanalaiset yhteydet, hautausmaat);
- hänen asuinpaikoissaan (konflikteista sekä erilaisista esineistä, jotka muuttavat huoneen energiarakennetta - maalauksia, hahmoja jne.);
- UFOjen ja muiden tuntemattomien esineiden pinnalla törmäyspaikoissa.
Nämä epänormaalit alueet ovat haitallisia henkiselle ja fyysinen terveys henkilö. Ei ole turhaa, että ihmisten keskuudessa ne ovat "kuolleita" paikkoja. Mutta heillä on myös toinen, huono puoli: poikkeavilla vyöhykkeillä useita kertoja useammin kuin tavallisissa paikoissa poltergeist-ilmiöitä, vuorovaikutusta UFOjen kanssa tapahtuu, ja nämä paikat ovat parapsykologien mukaan portaali rinnakkaisiin maailmoihin.
Vaikka poikkeavia vyöhykkeitä ei vielä tiedetä, on havaittu, että vyöhykkeet sijaitsevat lähellä pohjavettä (ne luovat energian kiertokulkua) tai jokien käänteitä. Myös voimakkaiden geopaattisten vyöhykkeiden läsnäolo tällaisessa paikassa havaittiin. Lisäksi poikkeavia vyöhykkeitä sijaitsee kiviulostulojen, vikojen paikoissa.
Epänormaalien vyöhykkeiden tutkimuksessa tutkijan kertynyt tieto ja intuitio eivät ole viimeistä merkitystä. Vyöhykkeen luonteesta voidaan tehdä johtopäätöksiä energiakenttien mittausten yhteydessä ulkomuoto maasto, eläinten käyttäytyminen, kasvillisuus. Kun kokonaiskuva on saatu näistä merkeistä, on mahdollista tehdä johtopäätöksiä. Riittävällä kokemuksella poikkeavien vyöhykkeiden tutkimuksesta voi muodostaa käsityksen vyöhykkeestä jo sitä lähestyttäessä. Ja myös paljastaa vyöhykkeen luonne tai ainakin sen vaikutus ihmiseen ja vaara, kun vierailet tässä paikassa.
Siksi erillinen varoitus niille, jotka ovat tottuneet toimimaan välittömästi: poikkeavilla vyöhykkeillä käynti ei ole turvallista fyysiselle, mielenterveydelle eikä edes tutkijan hengelle. Poikkeavilla vyöhykkeillä on yleensä vahva negatiivinen vaikutus ihmisen energiarakenteissa. Mittattaessa ihmisen energiakenttiä ennen vyöhykkeellä käyntiä ja sen jälkeen ja sen jälkeen he osoittivat seuraavaa: tällaisella vyöhykkeellä käynnin jälkeen ihmisen energialla on "revitty rakenne". Lisäksi, jos tavallisella ihmisen biokentällä on munan muotoinen muoto, vain hieman litistetty sivuilta, niin poikkeavalla vyöhykkeellä käynnin jälkeen tämä tuhoaa kotelon eheyden, ja joissain tapauksissa se ei välttämättä ole näkyvissä ollenkaan. Kaikki tämä on täynnä terveysongelmia. Seurauksena on, että tutkijan on pidettävä energiarakenteet tasapainossa ja harmonisessa tilassa, jota varten on suoritettava erityisharjoituksia (esim. chakrojen tekniikoita).
Poikkeavan alueen esiintymisestä on paljon merkkejä. Tässä muutama niistä:
- biomittauksia suoritettaessa heiluri tai dowsing-kehys käyttäytyy oudolla tavalla;
- katse takertuu tahattomasti tiettyyn alueeseen, houkuttelee sitä;
- kaikkien elävien olentojen puuttuminen paikallisista paikoista;
- Kummallisen näköinen kasvillisuus, joka eroaa jollain tapaa vyöhykkeen lähellä sijaitsevasta;
- eläinten riittämätön käyttäytyminen;
- erilaisia ääniä, joiden esiintyminen on loogista selitystä;
- esiin tulevia kuvia ja visioita;
- outojen esineiden läsnäolo;
- Epätavalliset tuntemukset kehossa ja psyykessä vyöhykkeellä.
Kommentti osoitteesta VihainenKlovni
Video lähetetty: http://www.youtube.com/watch?v=CeBEGH4zTKc näyttää poikkeaman sijainnin. Käyttöliittymäni ei näyttänyt sitä keltaista palloa, jonka näet videossa, mutta se ei estänyt minua juoksemasta juuri tuohon paikkaan ja suorittamasta tehtävää kahdessa sekunnissa.Seuraa vain ramppia ylös lauma-alueelta ja halaa oikeaa seinää portaiden ohi, jotka johtavat liittoutuma-alueelle (älä mene sitä ylös). Ehkä 20 jaardia seinää pitkin olevien portaiden ohi Etsi se.
Kommentti osoitteesta zazz999
Niille, joilla on vaikeuksia löytää anomalia eri syistä.Mene kaivoksen kohdille 63, 26 ja sinun pitäisi suorittaa tehtävä.
Kommentti osoitteesta jtbalogh
Löysin pallon eri paikasta kuin ystäväni samalla tehtävällä ja samana päivänä.Katso esimerkiksi
55, 26 (raitojen loppu keskellä huonetta)
tai 63, 26 (seinää vasten)
tai 58, 27,4 (toinen seinä)
tai 62,7, 21,6 (ratojen ja portaiden välillä)
Seuraa mittaria siltä varalta, että koordinaatit muuttuvat seuraavan kerran.
- Orb ilmestyi vain, kun mittari oli 97% (hiirtä mittarin päällä nähdäksesi %)
- Orbi ilmestyy hetkessä, joten älä juokse liian nopeasti sen ohi.
- Orb on samalla tasolla kuin Ogudein raunioiden alueella olevat väkijoukot.
