Lahat ng kailangan mong malaman tungkol sa pagmimina at paggawa sa Andromeda, pati na rin kung saan makakahanap ng ilang partikular na materyales.

AT Mass Effect Andromeda ang daming shooting, pero may oras pa para sa research. Papayagan ka nitong lumikha ng bagong baluti, armas, pagbabago, pag-upgrade para sa " nomad"at marami pang iba.

Tatlong uri ng pananaliksik

AT Mass Effect Andromeda Ang data ng pananaliksik ay nahahati sa tatlong kategorya:

• Milky way research– mga datos na may kaugnayan sa mga kolonista at kanilang kagamitan
• Pananaliksik ni Chilius- data na may kaugnayan sa mga karera na matatagpuan sa Andromeda
• Relic Research– mga datos na may kaugnayan sa sinaunang inabandunang teknolohiya

Paano mag-scan sa Mass Effect Andromeda?

Ito ay napaka-simple. I-activate ang iyong scanner sa pamamagitan ng pag-click sa . Ang isang bagay o anyo ng buhay ay nagiging orange kung maaari itong ma-scan.

Kapag nag-scan ng bagong lifeform o teknolohiya, makakatanggap ka ng data ng pananaliksik para sa isa sa mga kategorya, na magagamit sa pagbili ng mga blueprint.

Blueprinting at crafting sa Mass Effect Andromeda

Lumapit sa Research Center, na makikita mo sa isang barko o isang magiliw na lokasyon, at piliin ang " Mag-aral". Dito makikita mo kung aling mga blueprint ang mayroon kang access at kung alin ang maaari mong bilhin. Karamihan sa mga item ay may mga tier, kaya makakakuha ka lamang ng access sa susunod na tier kapag mayroon ka nang ginawang mas mababang tier na item.

Pagkatapos lumitaw ang pagguhit, pumunta sa item " Pag-unlad» upang lumikha ng mga armas, baluti at i-upgrade ang kotse, kung mayroon ka nito mga kinakailangang materyales. Minsan maaaring kailanganin ang mga bihirang sangkap.

Kung mayroon kang mga blueprint para sa mga pagbabago, maaari mong ilapat ang mga ito sa mga ginawang item upang magdagdag ng pagpapabuti.

Pagkuha ng mga materyales

AT Mass Effect Andromeda meron iba't-ibang paraan pagmimina. Ang mga mineral ay ang pinakamadaling minahan at maaaring anihin gamit ang Ryder's Omni-Tool.

Ang mga zone ng pagmimina ay mas mayaman, ngunit nangangailangan ng " nomad". Kapag nag-set up ka ng forward station, lalabas ang lahat ng mining zone karaniwang mapa. Pumunta doon sa pamamagitan ng kotse, i-on ang paghahanap at sundin ang iskedyul. Kung mas mahaba ang iskedyul bago lumitaw ang drone para sa pagmimina, mas maraming mapagkukunan ang matatanggap mo.

Orbital at system scan

Kapag ginagamit ang Galaxy Map sa System/Orbit mode, madalas kang makakatanggap ng mga anomalyang babala mula sa Suvi. Pagkatapos nito, dapat mong pindutin ang / upang i-on ang scanner, pagkatapos ay sundin ang arrow sa screen upang mahanap ang anomalya. Kapag nahanap mo na ang anomalya, pindutin ang / para ilunsad ang probe. Kadalasan ay maaaring mayroong mga mineral o data ng pananaliksik.

). Tulad ng isang outlier, ang isang "bagong bagay" ay isang bagay na naiiba sa mga katangian nito mula sa mga bagay ng sample (pagsasanay). Ngunit hindi tulad ng isang outlier, wala pa ito sa sample mismo (lilitaw ito pagkatapos ng ilang sandali, at ang gawain ay tiyak na makita ito kapag lumitaw ito). Halimbawa, kung susuriin mo ang mga sukat ng temperatura at itatapon ang mga abnormal na malaki o maliit, nahihirapan ka sa mga outlier. At kung lumikha ka ng isang algorithm na, para sa bawat bagong pagsukat, sinusuri kung gaano ito kapareho sa mga nauna, at nagtatapon ng mga maanomalyang, ikaw ay "nakikipaglaban sa bago".

Ang mga emisyon ay bunga ng:

• mga error sa data (mga kamalian sa pagsukat, pag-round off, maling mga entry, atbp.)
• ang pagkakaroon ng mga bagay na ingay (mga bagay na hindi wastong naiuri)
• ang pagkakaroon ng mga bagay ng "iba pang" sample (halimbawa, ang mga pagbabasa ng isang sirang sensor).

kanin. 1. Problema sa modelo na may dalawang tampok

Sa fig. Ipinapakita ng 1 na ang ingay (ingay) ay isang outlier "sa mahinang kahulugan" (maaari itong lumabo ng kaunti sa mga hangganan ng klase/kumpol). Pangunahing interesado kami sa mga outlier "sa matinding kahulugan" na pumipihit sa mga hangganang ito.

Ang pagiging bago, bilang panuntunan, ay lumilitaw bilang isang resulta ng isang panimula na bagong pag-uugali ng bagay. Sabihin nating, kung ang aming mga bagay ay mga paglalarawan ng pagpapatakbo ng system, pagkatapos ay pagkatapos na tumagos ang virus dito, ang mga bagay ay nagiging "bagong-bago". Ang isa pang halimbawa ay ang paglalarawan ng pagpapatakbo ng makina pagkatapos ng pagkasira. Mahalagang maunawaan dito na ang "bagong-bago" ay tinatawag na novelty sa kadahilanang iyon ang gayong mga paglalarawan ay ganap na bago sa amin, at bago ang mga ito dahil hindi kami maaaring magkaroon ng impormasyon tungkol sa lahat ng uri ng mga impeksyon sa virus o lahat ng uri ng mga breakdown sa sample ng pagsasanay. Ang pagbuo ng tulad ng isang sample ng pagsasanay ay labor-intensive at madalas ay hindi makatwiran. Sa kabilang banda, posibleng mangolekta ng sapat na malaking sample ng mga halimbawa ng normal (normal) na operasyon ng isang sistema o mekanismo.

Ang mga aplikasyon dito ay ang dagat:

• Pagtukoy ng mga kahina-hinalang transaksyon sa pagbabangko (Credit-card Fraud)
• Intrusion Detection
• Pagtukoy ng mga hindi karaniwang manlalaro sa palitan (mga tagaloob)
• Ang pagtuklas ng mga malfunction sa mga mekanismo batay sa mga pagbabasa ng sensor
• Mga medikal na diagnostic (Medical Diagnosis)
• Seismology

Dapat tandaan na marami ring posibleng pahayag ng problema. Halimbawa, ang Positive-Unlabeled Classificatio n (PU learning) na gawain ay kapag ang ilan sa mga outlier ay may label (class 1), ngunit ang natitirang mga learning object (class 0) ay maaari ding maglaman ng mga outlier. Halimbawa, sinabi sa amin ng isang eksperto na nabigo ang kagamitan sa ganoon at ganoong mga sandali, ngunit hindi niya mapansin ang lahat ng mga pagkabigo.

Kahit na ang mga problema sa pagtuklas ng anomalya ay katulad ng mga regular na problema sa pag-uuri, may mga kakaiba, gaya ng mga kawalan ng timbang sa klase (halimbawa, ang mga pagkasira ng kagamitan ay medyo bihira).

Ang mga anomalya ay hindi lamang sa tabular data, maaari silang nasa mga graph, time series, atbp.

kanin. 2. Isang halimbawa ng mga outlier sa isang time series.
kanin. 3. Isang halimbawa ng mga outlier sa mga graph at sequence.

Ang mga pag-andar ng kalidad sa mga gawain sa pagtuklas ng anomalya ay ginagamit nang humigit-kumulang kapareho ng sa mga gawain sa pag-uuri: PR AUC, AUROC , dito ang lahat ay tinutukoy ng konteksto ng gawain (customer).

Mga outlier na pamamaraan ng pagtuklas

1. Mga pagsusulit sa istatistika

Bilang isang patakaran, ginagamit ang mga ito para sa mga indibidwal na tampok at ang mga matinding halaga ay nakuha (Extreme-Value Analysis). Para dito, halimbawa, ginagamit ang Z-value o Kurtosis measure.

kanin. 4. Isang halimbawa ng mga outlier.

Ang sinumang practitioner ay may ilang napatunayang paraan ng paghahanap ng matinding halaga para sa ilang partikular na uri ng data. Maraming mga paraan ng visualization, tulad ng whisker box, ay may mga built-in na tool para sa pag-detect at pagpapakita ng mga ganoong matinding value.

Mahalagang maunawaan na ang matinding halaga at anomalya ay magkaibang konsepto. Halimbawa, sa isang maliit na sample

kanin. 5. Isang halimbawa ng mga outlier sa isang problema na may dalawang feature.

2. Mga pagsubok sa modelo

Ang ideya ay napaka-simple - bumuo kami ng isang modelo na naglalarawan sa data. Ang mga puntos na malakas na lumihis mula sa modelo (kung saan ang modelo ay masyadong mali) ay mga anomalya (tingnan ang Fig. 2). Kapag pumipili ng isang modelo, maaari naming isaalang-alang ang likas na katangian ng problema, ang kalidad ng pagganap, atbp.

Ang ganitong mga pamamaraan ay mabuti para sa pagtukoy ng bago, ngunit mas masahol pa kapag naghahanap ng mga outlier. Sa katunayan, kapag nagse-set up ng modelo, gumagamit kami ng data na may mga outlier (at ito ay "pinatalim" para sa kanila).

kanin. 6. Paggamit ng SVD para Maghanap ng Mga Outlier sa isang Matrix

Sa fig. 6 ay nagpapakita ng aplikasyon ng modelong diskarte. Mayroon tayong matrix at kailangan nating maghanap ng mga outlier dito. Gumagamit kami ng hindi kumpletong singular value decomposition (SVD) para maghanap ng matrix na may maliit na ranggo na kapareho hangga't maaari sa sa amin (para sa kalinawan, bilugan ang lahat ng numero). Ituturing na mga outlier ang mga elemento na ibang-iba sa mga kaukulang elemento ng low-rank matrix.

3. Paulit-ulit na pamamaraan

Mga pamamaraan na binubuo ng mga pag-ulit, na ang bawat isa ay nag-aalis ng isang pangkat ng "mga bagay na lubos na kahina-hinala". Halimbawa, sa isang n-dimensional na feature space, maaari naming alisin ang convex hull ng aming mga point-object, na isinasaalang-alang ang mga kinatawan nito bilang mga outlier. Bilang isang patakaran, ang mga pamamaraan ng pangkat na ito ay medyo matrabaho.

kanin. 7. Convex hulls ng isang set ng mga puntos.

4. Mga pamamaraan ng panukat

Sa paghusga sa bilang ng mga publikasyon, ito ang pinakasikat na pamamaraan sa mga mananaliksik. Pinopostulate nila ang pagkakaroon ng ilang sukatan sa espasyo ng mga bagay, na tumutulong upang makahanap ng mga anomalya. Malinaw na malinaw na ang isang outlier ay may kaunting mga kapitbahay, habang ang isang tipikal na punto ay may marami. Samakatuwid, ang isang magandang sukatan ng anomalya ay maaaring, halimbawa, "ang distansya sa kth na kapitbahay" (tingnan ang paraan ng Local Outlier Factor). Ginagamit dito ang mga partikular na sukatan, gaya ng distansya ng Mahalanobis.

kanin. 8. Mga kapitbahay ng ilang sample na elemento, ang relasyon sa 5m ay ipinapakita sa pula

5. Mga paraan ng pagpapalit ng gawain

Kapag lumitaw ang isang bagong problema, mayroong isang mahusay na tukso upang malutas ito sa mga lumang pamamaraan (nakatuon sa mga alam na problema). Halimbawa, maaari kang gumawa ng clustering, pagkatapos ay ang maliliit na cluster ay malamang na binubuo ng mga anomalya. Kung mayroon kaming bahagyang impormasyon tungkol sa mga anomalya (tulad ng sa problema ng PUC), maaari naming lutasin ito bilang isang problema sa pag-uuri sa mga klase 1 (may label na anomalya) at 0 (lahat ng iba pang mga bagay). Kung ang klase 0 ay binubuo lamang ng mga normal na bagay, kung gayon ang gayong solusyon ay magiging ganap na ligal, kung hindi man ay nananatiling umaasa na mayroong ilang hindi natukoy na mga anomalya sa loob nito.

kanin. 9. Isang halimbawa ng clustering sa isang maliit (pula) at isang malaking (asul) cluster.

6. Mga pamamaraan sa pag-aaral ng makina

Ngunit paano kung maramdaman natin ang problema sa paghahanap ng mga anomalya bilang isang bagong problema sa pag-aaral ng makina (iba sa pag-uuri at clustering)?!

Ang pinakasikat na mga algorithm (may implementasyon kahit sa scikit-learn) ay narito:

• Single Class Support Vector Machine (OneClassSVM)
• Isolation Forest (Isolation Forest)
• Ellipsoidal Fit to Data (EllipticEnvelope)

kanin. 10. Visualization ng pagpapatakbo ng iba't ibang mga algorithm ng paghahanap ng anomalya.

• kernel– kernel (linear: linear, polynomial: poly, radial basis function: rbf, sigmoidal: sigmoid, custom)
• nu– upper bound sa % error at lower bound sa % support vectors (0.5 bilang default)
• degree ay ang antas para sa polynomial kernel
• gamma- koepisyent para sa tampok na kernel (1/n_features bilang default)
• coef0– parameter sa polynomial o sigmoidal kernel function

• n_estimators- bilang ng mga puno
• max_samples- laki ng sample para sa pagbuo ng isang puno (kung totoong numero, kung gayon ang porsyento ng buong sample)
• karumihan ay ang proporsyon ng mga outlier sa sample (para sa pagpili ng threshold)
• max_features– ang bilang (o %) ng mga feature na ginagamit kapag nagtatayo ng isang puno (sa ngayon ay gumagana lang ito sa halagang 1.0)
• bootstrap– paganahin ang bootstrap mode kapag nag-subsampling

7. Ensemble ng mga algorithm

Ang ideya ng "isang algorithm ay mabuti, ngunit ang isang daan ay mas mahusay" ay tumagos din sa mga pamamaraan para sa paglutas ng mga problema sa pagtuklas ng anomalya, kaya maraming iba't ibang mga algorithm ang madalas na binuo. Ang bawat isa sa kanila ay nagbibigay ng isang pagtatantya ng anomalya at ang mga pagtatantya na ito ay pagkatapos ay "average".

Dahil ang pangunahing punto sa mga tunay na problema sa pagtuklas ng anomalya ay ang pagpili ng mga tampok na nagpapakita ng ilang mga paglihis mula sa pamantayan, ang mga algorithm ng ensemble ay binuo na sinusubukang hulaan ang magagandang espasyo. Narito ang mga sikat:

• Feature Bagging(hindi isang napakagandang pangalan) - para sa bawat algorithm, isang random na tampok na subspace ang kinuha,
• Pinaikot na Bagging– sa napiling random na tampok na subspace, isang random na pagliko ang ginawa.

Sa pamamagitan ng paraan, dito ang "averaging" ay hindi nangangahulugang ang arithmetic mean ng lahat ng mga pagtatantya, ito ay intuitively malinaw na ang maximum ay maaaring madalas na gumana (kung ang ilang mga algorithm ay sigurado ng anomalyang bagay, at pagkatapos ay malamang na ito ay).

Kasaysayan mula sa pagsasanay

Sa mga anomalyang gawain sa paghahanap, mahalagang maunawaan kung paano gumagana ang mga algorithm sa paghahanap at ipaliwanag ito sa customer. Halimbawa, kapag ang may-akda ay huling nasangkot sa paglutas ng isang katulad na problema, ang customer ay nais ng isang tool para sa pag-detect ng mga pagkasira, ngunit dahil sa likas na katangian ng modelo, ang algorithm ay naka-detect ang "malfunctioning equipment", i.e. nagbigay ito ng senyales hindi lamang sa kaso ng mga pagkasira, kundi pati na rin sa kaso ng hindi tamang operasyon ng aparato, pati na rin kapag nagtatrabaho sa napakabihirang mga mode. Some breakdowns (very frequent) na-miss pa rin niya, kasi. "Naging karaniwan na sila para sa device." Malinaw na kung mayroong isang malaking sample na may label, ang mga naturang problema ay hindi lilitaw, ngunit sa pagsasanay ang kagamitan ay hindi gumagana nang napakatagal, mayroon ding ilang mga pagkasira (at hindi lahat ng posibleng mangyari), at ang ilang mga pagkasira ay maaaring hindi. napansin o napansin ng huli. Bilang karagdagan, ang ilang mga breakdown ay hindi nakakaapekto sa pagbabasa ng mga sensor sa anumang paraan. Sa una, labis na nagalit ang customer tungkol sa kalidad, ngunit nang ipaliwanag nila kung paano gumagana ang algorithm, sinuri ng customer ang data ng pagsubok at tiniyak na ang algorithm ay lubhang kapaki-pakinabang, kahit na wala itong nakitang mga breakdown: maaari itong magamit bilang isang verifier "kung gumagana ang device sa normal na mode" , at ito ang pinakamahalagang bagay.

P.S. Maaaring kunin ang code para sa pagkuha ng Fig. 10.

(nuclear power plants, underground communications -, mina; landfills, underground communications, sementeryo);
- sa mga lugar ng kanyang tirahan (dahil sa mga salungatan, pati na rin dahil sa iba't ibang mga bagay na gumagawa ng mga pagbabago sa istraktura ng enerhiya ng silid - mga kuwadro na gawa, mga pigurin, atbp.);
- sa mga lugar ng epekto ng mga UFO at iba pang hindi kilalang mga bagay sa ibabaw.
Ang mga abnormal na zone na ito ay nakakapinsala sa mental at pisikal na kalusugan tao. Ito ay hindi para sa wala na sa mga tao sila ay "patay" na mga lugar. Ngunit mayroon din silang isa pang downside: sa mga maanomalyang zone nang maraming beses na mas madalas kaysa sa mga ordinaryong lugar, nangyayari ang poltergeist phenomena, mga pakikipag-ugnayan sa mga UFO, at ang mga lugar na ito, ayon sa mga parapsychologist, ay isang portal sa parallel na mundo.

Bagaman ang mga maanomalyang zone ay hindi pa kilala sa agham, napansin na ang mga zone ay matatagpuan malapit sa tubig sa lupa (gumawa sila ng isang pabilog na paggalaw ng enerhiya) o mga pagliko ng ilog. Napansin din ang pagkakaroon ng malalakas na geopathic band sa naturang lugar. Bilang karagdagan, ang mga maanomalyang zone ay matatagpuan sa mga lugar ng mga labasan ng bato, mga pagkakamali.

Sa pag-aaral ng mga anomalyang zone, ang naipon na impormasyon at intuwisyon ng mananaliksik ay hindi huling kahalagahan. Ang mga konklusyon tungkol sa likas na katangian ng zone ay maaaring iguguhit sa panahon ng mga sukat ng mga patlang ng enerhiya, ayon sa hitsura lupain, pag-uugali ng hayop, halaman. Matapos makuha ang pangkalahatang larawan mula sa mga palatandaang ito, posible na gumawa ng mga konklusyon. Ang pagkakaroon ng sapat na karanasan sa pag-aaral ng mga anomalyang zone, ang isang tao ay maaaring bumuo ng isang ideya ng zone na kapag papalapit dito. At din upang ipakita ang likas na katangian ng zone, o hindi bababa sa impluwensya nito sa isang tao at ang panganib kapag bumibisita sa lugar na ito.

Samakatuwid, isang hiwalay na babala para sa mga nakasanayan na agad na kumilos: ang pagbisita sa mga maanomalyang zone ay hindi ligtas para sa pisikal na kalusugan, kalusugan ng isip, at maging para sa buhay ng isang mananaliksik. Ang mga anomalyang zone ay may malakas, kadalasan negatibong epekto sa mga istruktura ng enerhiya ng tao. Kapag sinusukat ang mga patlang ng enerhiya ng isang tao bago at pagkatapos ng pagbisita sa zone at pagkatapos, ipinakita nila ang mga sumusunod: pagkatapos ng pagbisita sa naturang zone, ang enerhiya ng tao ay may "punit na istraktura". Bilang karagdagan, kung ang karaniwang biofield ng tao ay may isang hugis-itlog na hugis, bahagyang patag sa mga gilid, pagkatapos ay pagkatapos ng pagbisita sa maanomalyang zone, sinisira ng isang ito ang integridad ng cocoon, at sa ilang mga kaso ay maaaring hindi ito makita. Ang lahat ng ito ay puno ng mga problema sa kalusugan. Bilang resulta, kinakailangan para sa mananaliksik na panatilihin ang kanilang mga istruktura ng enerhiya sa isang balanse at maayos na estado, kung saan kinakailangan na magsagawa ng mga espesyal na pagsasanay (halimbawa, mga diskarte para sa mga chakras).

Mayroong maraming mga palatandaan ng pagkakaroon ng isang maanomalyang zone. Narito ang ilan sa mga ito:
- kapag nagsasagawa ng biomeasurements, ang pendulum o dowsing frame ay kumikilos sa kakaibang paraan;
- ang tingin ay kusang kumapit sa isang tiyak na lugar, ay naaakit dito;
- ang kawalan ng lahat ng nabubuhay na nilalang sa mga lokal na lugar;
- Kakaibang hitsura ng mga halaman na naiiba sa ilang paraan mula sa matatagpuan malapit sa zone;
- hindi sapat na pag-uugali ng mga hayop;
- iba't ibang uri ng mga tunog, ang hitsura nito ay sumasalungat sa lohikal na paliwanag;
- umuusbong na mga larawan at mga pangitain;
- ang pagkakaroon ng mga kakaibang bagay;
- Mga hindi pangkaraniwang sensasyon sa katawan at pag-iisip habang nasa zone.

Komento mula kay AngryClown

Na-post ang video: http://www.youtube.com/watch?v=CeBEGH4zTKc nagpapakita ng lokasyon ng anomalya. Hindi ipapakita ng aking UI ang dilaw na orb na iyon na nakikita mo sa video, ngunit hindi ito naging hadlang sa akin na tumakbo sa eksaktong lokasyong iyon at i-bang out ang quest sa loob ng dalawang segundo.

Sundan lang ang rampa palabas ng horde area, at yakapin ang kanang pader, lampasan ang hagdan na humahantong sa alliance area (huwag umakyat dito). Siguro 20 yarda lampas sa hagdan sa kahabaan ng dingding ay kung saan ka pupunta. Hanapin.

Komento mula kay zazz999

Para sa mga nahihirapang hanapin ang Anomalya sa iba't ibang dahilan.
Pumunta sa 63, 26 sa minahan at dapat mong kumpletuhin ang paghahanap.

Komento mula kay jtbalogh

Natagpuan ko ang orb sa ibang lugar kaysa sa aking kaibigan sa parehong pakikipagsapalaran at sa parehong araw.
Halimbawa, tingnan

55, 26 (dulo ng mga track sa gitna ng silid)
o 63, 26 (laban sa dingding)
o 58, 27.4 (isa pang pader)
o 62.7, 21.6 (sa pagitan ng mga track at hagdan)

Sundin ang metro kung sakaling magbago ang mga coordinate sa susunod.
- Ang orb ay lumitaw lamang kapag ang metro ay 97% (mouse sa ibabaw ng metro upang makita %)
- Ang orb ay tumatagal ng isang segundo upang lumitaw, kaya huwag tumakbo nang masyadong mabilis lampas dito.
- Ang orb ay nasa parehong antas ng spiritbound mobs sa Ruins of Ogudei area.

Komento mula kay bratmonkey

para sa iyo na nagtataka kung ano ang "tracking device" na dapat mong gamitin: ito ay awtomatiko. walang item sa iyong bag na kailangan mong "gamitin". maglakad lang papunta sa lugar kung saan sinasabi ng indicator na nasa 100% ka at awtomatiko itong magbibigay sa iyo ng credit para sa pagkumpleto ng quest.

Komento mula kay Chiengmai

Nais ko lang idagdag na ginawa ko ang quest na ito ngayon sa anomalya ay nasa kabaligtaran. Ito ay nasa parehong lokasyon sa lagusan ngunit sa kabilang panig.

Komento mula kay tacgnol

Ang pangalan ng paghahanap ay malamang na isang reference sa isang lumang Something Awful meme.

Komento mula kay Thair

Hindi mo kailangan ng anumang mga espesyal na addon o coords para sa quest na ito, tumakbo lang sa bahagi ng kweba kung saan matatagpuan ang mga daily quest mobs at tingnan ang iyong metro (ang mukhang orb na bagay sa gitna ng screen). Kung ito "Lumalaki ka, pupunta ka" sa tamang direksyon. Ituloy mo lang ang pagtakbo hanggang sa mapuno ito at makukumpleto nito ang paghahanap.