Tot ce trebuie să știți despre minerit și crafting în Andromeda, precum și unde să găsiți anumite materiale.

LA Efectul de masă Andromeda sunt foarte multe împușcături, dar mai este timp de cercetare. Acest lucru vă va permite să creați noi armuri, arme, modificări, upgrade-uri pentru " nomad" și mult mai mult.

Trei tipuri de cercetare

LA Efectul de masă Andromeda Datele cercetării sunt împărțite în trei categorii:

• Cercetarea Calei Lactee– date referitoare la coloniști și echipamentele acestora
• Chilius cercetare- date referitoare la rasele găsite în Andromeda
• Cercetarea relicvelor– date legate de tehnologia antică abandonată

Cum se scanează în Mass Effect Andromeda?

E foarte simplu. Activați scanerul făcând clic pe . Un obiect sau o formă de viață devine portocalie dacă poate fi scanat.

Când scanați o nouă formă de viață sau o tehnologie nouă, veți primi date de cercetare pentru una dintre categorii, care pot fi apoi folosite pentru a achiziționa planuri.

Proiectare și creație în Mass Effect Andromeda

Apropiați-vă de Centrul de Cercetare, pe care îl puteți găsi pe o navă sau într-o locație prietenoasă și selectați „ Studiu". Aici puteți vedea la ce planuri aveți acces și pe care le puteți cumpăra. Majoritatea articolelor au niveluri, așa că veți avea acces la nivelul următor numai atunci când aveți deja un articol de nivel inferior creat.

După ce apare desenul, mergeți la elementul " Dezvoltare» pentru a crea arme, armuri și pentru a îmbunătăți mașina, dacă o aveți materialele necesare. Uneori pot fi necesare ingrediente rare.

Dacă aveți planuri pentru modificări, atunci le puteți aplica articolelor create pentru a adăuga o îmbunătățire.

Extragerea materialelor

LA Efectul de masă Andromeda există diferite căi minerit. Mineralele sunt cele mai ușor de extras și pot fi recoltate cu Omni-Tool de la Ryder.

Zonele miniere sunt mult mai bogate, dar necesită " nomad". Când configurați o stație de redirecționare, toate zonele miniere apar activate hartă comună. Mergeți acolo cu mașina, porniți căutarea și urmați programul. Cu cât programul este mai lung înainte de apariția dronei pentru minerit, cu atât vei primi mai multe resurse.

Scanarea orbitală și a sistemului

Când utilizați Harta Galaxy în modul Sistem/Orbită, veți primi adesea avertismente de anomalie de la Suvi. După aceea, trebuie să apăsați / pentru a porni scanerul, apoi urmați săgeata de pe ecran pentru a găsi anomalia. Odată ce ați găsit anomalia, apăsați / pentru a lansa sonda. De obicei, pot exista minerale sau date de cercetare.

). La fel ca un outlier, un „obiect nou” este un obiect care diferă în proprietățile sale de obiectele eșantionului (de antrenament). Dar, spre deosebire de un outlier, acesta nu se află încă în eșantion în sine (va apărea după un timp, iar sarcina este tocmai să îl detectăm când apare). De exemplu, dacă analizați măsurătorile de temperatură și le aruncați pe cele anormal de mari sau mici, atunci vă confruntați cu valori aberante. Și dacă creezi un algoritm care, pentru fiecare măsurătoare nouă, evaluează cât de asemănător este cu cele anterioare și le aruncă pe cele anormale, „lupți cu noutatea”.

Emisiile sunt o consecință a:

• erori de date (inecizii de măsurare, rotunjiri, intrări incorecte etc.)
• prezența obiectelor de zgomot (obiecte clasificate incorect)
• prezența obiectelor din „alte” mostre (de exemplu, citirile unui senzor rupt).

Orez. 1. Problemă de model cu două caracteristici

Pe fig. 1 arată că zgomotul (zgomotul) este un outlier „în sens slab” (poate estompa puțin limitele clasei/clusterului). Suntem interesați în primul rând de valorile aberante „în sensul puternic” care distorsionează aceste limite.

Noutatea, de regulă, apare ca urmare a unui comportament fundamental nou al obiectului. Să spunem, dacă obiectele noastre sunt descrieri ale funcționării sistemului, atunci după ce virusul pătrunde în el, obiectele devin „noutate”. Un alt exemplu este descrierea funcționării motorului după o avarie. Este important să înțelegem aici că „noutatea” se numește noutate din motivul că astfel de descrieri sunt complet noi pentru noi, și sunt noi, deoarece nu putem avea informații despre toate tipurile de infecții cu virus sau despre toate tipurile de defecțiuni în eșantionul de instruire. Formarea unui astfel de eșantion de antrenament necesită forță de muncă și adesea nu are sens. Pe de altă parte, este posibil să se colecteze un eșantion suficient de mare de exemple de funcționare normală (normală) a unui sistem sau mecanism.

Aplicațiile aici sunt la mare:

• Detectarea tranzacțiilor bancare suspecte (fraudă cu carduri de credit)
• Detectarea intruziunilor
• Detectarea jucătorilor non-standard pe bursă (insider)
• Detectarea defecțiunilor în mecanisme pe baza citirilor senzorilor
• Diagnostic medical (Diagnostic medical)
• Seismologie

Trebuie remarcat faptul că există și multe enunțuri posibile de problemă. De exemplu, sarcina Clasificare pozitivă-neetichetată (învățare PU) este atunci când unele dintre valorile aberante sunt etichetate (clasa 1), dar obiectele de învățare rămase (clasa 0) pot conține și valori aberante. De exemplu, un expert ne-a spus că echipamentul s-a defectat în așa și așa momente, dar nu a putut observa toate defecțiunile.

Chiar și atunci când problemele de detectare a anomaliilor sunt similare cu problemele obișnuite de clasificare, există ciudatenii, cum ar fi dezechilibrele de clasă (de exemplu, defecțiunile echipamentelor sunt relativ rare).

Anomaliile nu sunt doar în date tabulare, ele pot fi în grafice, serii temporale etc.

Orez. 2. Un exemplu de valori aberante într-o serie temporală.
Orez. 3. Un exemplu de valori aberante în grafice și secvențe.

Funcționalele de calitate în sarcinile de detectare a anomaliilor sunt folosite aproximativ la fel ca și în sarcinile de clasificare: PR AUC, AUROC , aici totul este determinat de contextul sarcinii (client).

Metode de detectare a valorii aberante

1. Teste statistice

De regulă, ele sunt utilizate pentru caracteristici individuale și valorile extreme sunt prinse (analiza valorilor extreme). Pentru aceasta, de exemplu, se utilizează valoarea Z sau măsura Kurtosis.

Orez. 4. Un exemplu de valori aberante.

Orice practician are vreo modalitate dovedită de a găsi valori extreme pentru anumite tipuri de date. Multe metode de vizualizare, cum ar fi cutia de mustăți, au instrumente încorporate pentru detectarea și afișarea unor astfel de valori extreme.

Este important să înțelegeți că valoarea extremă și anomalia sunt concepte diferite. De exemplu, într-un eșantion mic

Orez. 5. Un exemplu de valori aberante într-o problemă cu două caracteristici.

2. Teste model

Ideea este foarte simplă - construim un model care descrie datele. Punctele care se abat puternic de la model (la care modelul este foarte greșit) sunt anomalii (vezi Fig. 2). Atunci când alegem un model, putem ține cont de natura problemei, de calitatea funcțională etc.

Astfel de metode sunt bune pentru a determina noutatea, dar funcționează mai rău atunci când se caută valori aberante. Într-adevăr, la configurarea modelului, folosim date care au valori aberante (și sunt „ascuțite” pentru acestea).

Orez. 6. Utilizarea SVD pentru a găsi valori aberante într-o matrice

Pe fig. 6 prezintă aplicarea abordării modelului. Avem o matrice și trebuie să găsim valori aberante în ea. Folosim o descompunere incompletă a valorii singulare (SVD) pentru a găsi o matrice de rang mic, care este cât mai asemănătoare cu a noastră (pentru claritate, toate numerele sunt rotunjite). Elementele care sunt foarte diferite de elementele corespunzătoare ale matricei de rang scăzut vor fi considerate valori aberante.

3. Metode iterative

Metode care constau în iterații, fiecare dintre acestea eliminând un grup de „obiecte extrem de suspecte”. De exemplu, într-un spațiu de caracteristici n-dimensionale, putem elimina corpul convex al obiectelor noastre-puncte, considerând reprezentanții săi ca valori aberante. De regulă, metodele acestui grup sunt destul de laborioase.

Orez. 7. Corpuri convexe ale unui set de puncte.

4. Metode metrice

Judecând după numărul de publicații, acestea sunt cele mai populare metode în rândul cercetătorilor. Ei postulează existența unei metrici în spațiul obiectelor, ceea ce ajută la găsirea anomaliilor. Este clar intuitiv că un punct aberant are puțini vecini, în timp ce un punct tipic are mulți. Prin urmare, o bună măsură a anomaliei poate fi, de exemplu, „distanța până la al k-lea vecin” (vezi metoda Local Outlier Factor). Aici sunt utilizate valori specifice, cum ar fi distanța Mahalanobis.

Orez. 8. Vecini a mai multor elemente de probă, relația cu 5m este afișată cu roșu

5. Metode de substituire a sarcinilor

Când apare o nouă problemă, există o mare tentație de a o rezolva cu metode vechi (orientate către probleme deja cunoscute). De exemplu, puteți face clustering, atunci clusterele mici sunt probabil să fie formate din anomalii. Dacă avem informații parțiale despre anomalii (ca în problema PUC), atunci o putem rezolva ca problemă de clasificare cu clasele 1 (anomalii etichetate) și 0 (toate celelalte obiecte). Dacă clasa 0 ar consta doar din obiecte normale, atunci o astfel de soluție ar fi complet legală, altfel rămâne de sperat că există puține anomalii nedetectate în ea.

Orez. 9. Un exemplu de grupare într-un cluster mic (roșu) și unul mare (albastru).

6. Metode de învățare automată

Dar dacă percepem problema găsirii anomaliilor ca pe o nouă problemă de învățare automată (diferită de clasificare și clustering)?!

Cei mai populari algoritmi (există o implementare chiar și în scikit-learn) sunt aici:

• Mașină vectorială de suport de o singură clasă (OneClassSVM)
• Pădure de izolare (IsolationForest)
• Potrivire elipsoidală la date (ElipticEnvelope)

Orez. 10. Vizualizarea funcționării diverșilor algoritmi de căutare a anomaliilor.

• nucleu– nucleu (liniar: liniar, polinom: poli, funcții de bază radială: rbf, sigmoidal: sigmoid, personalizat)
• nu– limita superioară pe % erori și limita inferioară pe % vectori suport (0,5 implicit)
• grad este gradul pentru nucleul polinom
• gamma- coeficient pentru caracteristica kernelului (1/n_features în mod implicit)
• coef0– parametru în funcția de nucleu polinomial sau sigmoidal

• n_estimatori- numărul de arbori
• max_samples- dimensiunea eșantionului pentru construirea unui arbore (dacă este un număr real, atunci procentul din întregul eșantion)
• contaminare este proporția de valori aberante din eșantion (pentru alegerea unui prag)
• max_features– numărul (sau %) de caracteristici care sunt utilizate la construirea unui arbore (până în prezent funcționează doar cu valoarea 1.0)
• bootstrap– activați modul bootstrap la subeșantionare

7. Ansambluri de algoritmi

Ideea „un algoritm este bun, dar o sută este mai bună” a pătruns, de asemenea, în metodele de rezolvare a problemelor de detectare a anomaliilor, așa că sunt adesea construiți mulți algoritmi diferiți. Fiecare dintre ele oferă o estimare a anomaliei și aceste estimări sunt apoi „mediate”.

Întrucât punctul cheie în problemele reale de detectare a anomaliilor este alegerea caracteristicilor care caracterizează anumite abateri de la normă, algoritmii de ansamblu sunt construiți încercând să ghicească spații bune. Aici sunt populare:

• Caracteristică Bagare(nu este un nume foarte bun) - pentru fiecare algoritm, este luat un subspațiu aleatoriu,
• Bagaj rotit– în subspațiul caracteristic aleatoriu selectat, se face o întoarcere aleatorie.

Apropo, aici „medierea” nu înseamnă neapărat media aritmetică a tuturor estimărilor, este intuitiv clar că maximul poate funcționa adesea (dacă un algoritm este sigur de obiectul anormal, atunci cel mai probabil este).

Istoria din practică

În sarcinile de căutare anomalii, este important să înțelegeți cum funcționează algoritmii de căutare și să explicați acest lucru clientului. De exemplu, când autorul a fost implicat ultima dată în rezolvarea unei probleme similare, clientul a dorit un instrument pentru detectarea defecțiunilor, dar din cauza naturii modelului, algoritmul s-a dovedit a detecta „echipamente defectuoase”, adică. a dat un semnal nu numai în cazul avariilor, ci și în cazul funcționării incorecte a dispozitivului, precum și atunci când se lucrează în moduri foarte rare. Unele avarii (foarte dese) le-a mai ratat, pentru că. „au devenit deja norma pentru dispozitiv”. Este clar că, dacă ar exista un eșantion mare etichetat, astfel de probleme nu ar apărea, dar în practică echipamentul nu funcționează atât de mult timp, există și puține defecțiuni (și nu se întâmplă toate posibile), iar unele defecțiuni ar putea să nu fie observat sau observat cu întârziere. În plus, unele defecțiuni nu afectează în niciun fel citirile senzorilor. Inițial, clientul a fost foarte supărat de calitate, dar când i-a explicat cum funcționează algoritmul, clientul a verificat datele de testare și s-a asigurat că algoritmul este foarte util, chiar dacă nu găsește nicio defecțiune: poate fi folosit ca un verificator „dacă dispozitivul funcționează în modul normal” și acesta este cel mai important lucru.

P.S. Codul pentru obținerea Fig. 10 poate fi luat.

(centrale nucleare, comunicatii subterane -, mine; gropi de gunoi, comunicatii subterane, cimitire);
- în locurile de reședință (din cauza conflictelor, precum și din cauza diverselor obiecte care modifică structura energetică a încăperii - tablouri, figurine etc.);
- în locurile de impact de OZN-uri și alte obiecte necunoscute de la suprafață.
Aceste zone anormale sunt dăunătoare mintale și sănătate fizică persoană. Nu degeaba printre oameni sunt locuri „moarte”. Dar au și un alt dezavantaj: în zonele anormale de câteva ori mai des decât în ​​locurile obișnuite, au loc fenomene poltergeist, interacțiuni cu OZN-uri, iar aceste locuri, potrivit parapsihologilor, sunt un portal către lumi paralele.

Deși zonele anormale nu sunt încă cunoscute de știință, s-a observat că zonele sunt situate în apropierea apelor subterane (creează o mișcare circulară a energiei) sau a curbelor râului. S-a remarcat și prezența unor benzi geopatice puternice într-un astfel de loc. În plus, zonele anormale sunt situate în locuri de ieșiri de piatră, falii.

În studiul zonelor anormale, informațiile acumulate și intuiția cercetătorului nu sunt de ultimă importanță. Concluzii despre natura zonei pot fi trase în timpul măsurătorilor câmpurilor energetice, conform aspect teren, comportament animal, vegetație. După ce se obține imaginea de ansamblu din aceste semne, se vor putea trage concluzii. Având suficientă experiență în studiul zonelor anormale, vă puteți face o idee despre zonă deja atunci când o abordați. Și, de asemenea, să dezvăluie natura zonei, sau cel puțin influența acesteia asupra unei persoane și pericolul atunci când vizitați acest loc.

Prin urmare, un avertisment separat pentru cei care sunt obișnuiți să acționeze imediat: vizitarea zonelor anormale nu este sigură pentru sănătatea fizică, sănătatea mintală și chiar și pentru viața unui cercetător. Zonele anormale au un puternic, de obicei impact negativ asupra structurilor energetice umane. La măsurarea câmpurilor energetice ale unei persoane înainte și după vizitarea zonei și după aceea, au arătat următoarele: după vizitarea unei astfel de zone, energia umană are o „structură ruptă”. În plus, dacă biocâmpul uman obișnuit are o formă ovoidă, doar ușor aplatizată pe părțile laterale, atunci după vizitarea zonei anormale, aceasta distruge integritatea coconului și, în unele cazuri, poate să nu fie vizibil deloc. Toate acestea sunt pline de probleme de sănătate. Ca urmare, este necesar ca cercetătorul să-și mențină structurile energetice într-o stare echilibrată și armonioasă, pentru care este necesar să efectueze exerciții speciale (de exemplu, tehnici pentru chakre).

Există o mulțime de semne ale prezenței unei zone anormale. Iată câteva dintre ele:
- la efectuarea biomăsurătorilor, pendulul sau cadrul de radiestezie se comportă într-un mod ciudat;
- privirea se agață involuntar de o anumită zonă, este atrasă de ea;
- absența tuturor viețuitoarelor din locurile locale;
- Vegetație cu aspect ciudat care diferă într-un fel de cea situată în apropierea zonei;
- comportamentul inadecvat al animalelor;
- diverse tipuri de sunete, a căror apariție sfidează explicația logică;
- imagini și viziuni emergente;
- prezenta unor obiecte ciudate;
- Senzații neobișnuite în corp și psihic în timp ce vă aflați în zonă.

Comentariu de la AngryClown

Videoclip postat: http://www.youtube.com/watch?v=CeBEGH4zTKc arată localizarea anomaliei. Interfața mea de utilizare nu a afișat acel glob galben pe care îl vedeți în videoclip, dar nu m-a împiedicat să pot alerga în acea locație exactă și să pornesc misiunea în două secunde.

Pur și simplu urmați rampa în sus din zona hoardelor și îmbrățișați peretele din dreapta, pe lângă scările care duc în zona alianței („nu urcați pe ea”). Poate că 20 de metri după scările de-a lungul peretelui este locul unde veți gaseste-l.

Comentariu de la zazz999

Pentru cei care au probleme în găsirea anomaliei din diverse motive.
Mergeți la 63, 26 în mină și ar trebui să finalizați misiunea.

Comentariu de la jtbalogh

Am găsit globul într-un alt loc decât prietenul meu în aceeași căutare și în aceeași zi.
De exemplu, vezi

55, 26 (capătul pistelor în mijlocul camerei)
sau 63, 26 (împotriva peretelui)
sau 58, 27.4 (alt perete)
sau 62,7, 21,6 (între șine și scări)

Urmați contorul în cazul în care coordonatele se schimbă data viitoare.
- Orbul a apărut doar când contorul era de 97% (treceți mouse-ul peste contor pentru a vedea %)
- Orb-ul durează o secundă să apară, așa că nu fugi prea repede pe lângă el.
- Globul se află la același nivel cu mob-urile de spirite din zona Ruinelor Ogudei.

Comentariu de la maimuță

pentru cei dintre voi care vă întrebați ce este „dispozitivul de urmărire” pe care ar trebui să îl utilizați: este automat. nu există un articol în geantă pe care să-l „utilizați”, pur și simplu mergeți până în zona în care indicatorul spune că sunteți la 100% și vă va acorda automat credit pentru finalizarea misiunii.

Comentariu de la Chiengmai

Am vrut doar să adaug că am făcut această misiune astăzi, în anomalia era pe partea opusă. Era în aceeași locație în tunel, dar pe cealaltă parte.

Comentariu de la tacgnol

Numele misiunii este probabil o referire la o veche meme Something Awful.

Comentariu de la Thair

Nu aveți nevoie de suplimente sau coduri speciale pentru această căutare, pur și simplu alergați în partea peșterii în care se află mafioții de misiuni zilnice și uitați-vă la contorul dvs. (lucru cu aspect de orb din mijlocul ecranului). Dacă este „Devine mai mare, tu” mergi în direcția corectă. Continuă să alergi până când „se umple și va finaliza misiunea.