Къде да търсим пространствена аномалия в сталкер. Упътване за Mass Effect: Andromeda - Проучване, чертежи, изработка, сканиране и копаене. Коментар от Chiengmai

Коментар от AngryClown

Просто следвайте рампата нагоре от зоната на ордата и прегърнете дясната стена, покрай стълбите, които водят до зоната на съюза (не се качвайте по нея). Може би 20 ярда след стълбите покрай стената е мястото, където ще намери го.

Коментар от zazz999

Коментар от jtbalogh

55, 26 (край на пистите в средата на стаята)
или 63, 26 (до стената)
или 58, 27.4 (друга стена)
или 62.7, 21.6 (между коловози и стълби)

Следвайте измервателния уред, в случай че координатите се променят следващия път.
- Кълбото се появява само когато измервателният уред е 97% (поставете мишката върху измервателния уред, за да видите %)
- Кълбото отнема секунда, за да се появи, така че не бягайте твърде бързо покрай него.
- Кълбото е на същото ниво като обвързаните с духа тълпи в района на руините на Огудей.

Коментар от bratmonkey

Коментар от Чиенгмай

Коментар от такнол

Коментар от Thair

). Подобно на отклонение, „нов обект“ е обект, който се различава по своите свойства от обектите на (обучителната) извадка. Но за разлика от outlier, той все още не е в самата извадка (ще се появи след известно време и задачата е именно да го откриете, когато се появи). Например, ако анализирате температурни измервания и отхвърлите необичайно големи или малки, тогава се борите с извънредни стойности. И ако създадете алгоритъм, който за всяко ново измерване оценява колко е подобно на предишните и изхвърля аномалните, вие се „борите с новостите“.

Емисиите са следствие от:

• грешки в данните (неточности на измерванията, закръгляния, неправилни въвеждания и др.)
• наличието на шумови обекти (неправилно класифицирани обекти)
• наличието на обекти от "други" проби (например показанията на счупен сензор).

На фиг. 1 показва, че шумът (шумът) е отклонение „в слаб смисъл“ (може малко да размие границите на клас/клъстер). Ние се интересуваме предимно от извънредни стойности „в силния смисъл“, които изкривяват тези граници.

Новостта, като правило, се появява в резултат на фундаментално ново поведение на обекта. Да речем, ако нашите обекти са описания на работата на системата, тогава след като вирусът проникне в нея, обектите стават "новост". Друг пример е описанието на работата на двигателя след повреда. Тук е важно да се разбере, че „новостта“ се нарича новост поради това, че такива описания са напълно нови за нас, и те са нови, защото не можем да имаме информация за всички видове вирусни инфекции или всякакви повреди в обучителната извадка. Формирането на такава обучителна извадка е трудоемко и често няма смисъл. От друга страна е възможно да се събере достатъчно голяма извадка от примери за нормална (нормална) работа на система или механизъм.

Приложенията тук са море:

• Откриване на съмнителни банкови операции(Измами с кредитни карти)
• Засичане на проникване
• Откриване на нестандартни играчи на борсата (вътрешни лица)
• Откриване на неизправности в механизмите въз основа на показанията на сензора
• Медицинска диагностика (Медицинска диагностика)
• Сеизмология

Трябва да се отбележи, че има и много възможни формулировки на проблеми. Например задачата за положителна немаркирана класификация (PU обучение) е, когато някои от извънредните стойности са обозначени (клас 1), но останалите учебни обекти (клас 0) също могат да съдържат извънредни стойности. Например, един експерт ни каза, че оборудването е повредено в такива моменти, но той не може да забележи всички повреди.

Дори когато проблемите с откриването на аномалии са подобни на обикновените проблеми с класификацията, има странности, като дисбаланси на класове (например повредите на оборудването са относително редки).

Аномалиите не са само в таблични данни, те могат да бъдат в графики, времеви редове и т.н.

Функционалите за качество в задачите за откриване на аномалии се използват приблизително същите като в задачите за класификация: PR AUC, AUROC , тук всичко се определя от контекста на задачата (клиент).

Методи за откриване на отклонения

1. Статистически тестове

По правило те се използват за отделни характеристики и се улавят екстремни стойности (Extreme-Value Analysis). За това се използва например Z-стойност или мярка за изцеждане.

Всеки практикуващ има някакъв доказан начин за намиране на екстремни стойности за определени типове данни. Много методи за визуализация, като кутията с мустаци, имат вградени инструменти за откриване и показване на такива екстремни стойности.

Важно е да се разбере, че екстремна стойност и аномалия са различни понятия. Например в малка извадка

2. Моделни тестове

Идеята е много проста – изграждаме модел, който описва данните. Точките, които силно се отклоняват от модела (в които моделът е много грешен), са аномалии (виж фиг. 2). При избора на модел можем да се съобразим с характера на проблема, качествения функционал и др.

Такива методи са добри за определяне на новост, но работят по-зле, когато се търсят отклонения. Наистина, когато настройваме модела, ние използваме данни, които имат извънредни стойности (и те са „изострени“ за тях).

На фиг. 6 показва приложението на моделния подход. Имаме матрица и трябва да намерим отклонения в нея. Използваме непълно разлагане на сингулярна стойност (SVD), за да намерим матрица с малък ранг, която е възможно най-подобна на нашата (за по-голяма яснота всички числа са закръглени). Елементи, които са много различни от съответните елементи на матрицата с нисък ранг, ще се считат за извънредни.

3. Итеративни методи

Методи, които се състоят от итерации, всяка от които премахва група от „силно подозрителни обекти“. Например, в n-измерно пространствено пространство, можем да премахнем изпъкналата обвивка на нашите точки-обекти, като считаме нейните представители за извънредни стойности. По правило методите на тази група са доста трудоемки.

4. Метрични методи

Съдейки по броя на публикациите, това са най-популярните методи сред изследователите. Те постулират съществуването на някаква метрика в пространството на обектите, която помага да се открият аномалии. Интуитивно е ясно, че отклонението има малко съседи, докато типичната точка има много. Следователно, добра мярка за аномалия може да бъде, например, „разстоянието до k-тия съсед“ (вижте метода на фактора за локално отклонение). Тук се използват специфични показатели, като разстоянието Махаланобис.

5. Методи за заместване на задачи

Когато възникне нов проблем, има голямо изкушение да се реши със стари методи (ориентирани към вече известни проблеми). Например, можете да направите клъстериране, тогава малките клъстери вероятно ще се състоят от аномалии. Ако имаме частична информация за аномалии (както в проблема с PUC), тогава можем да го решим като проблем с класификация с класове 1 (означени аномалии) и 0 (всички други обекти). Ако клас 0 се състоеше само от нормални обекти, тогава такова решение би било напълно законно, в противен случай остава да се надяваме, че в него има малко неоткрити аномалии.

6. Методи за машинно обучение

Но какво ще стане, ако възприемем проблема с намирането на аномалии като нов проблем с машинното обучение (различен от класификацията и клъстерирането)?!

Най-популярните алгоритми (има реализация дори в scikit-learn) са тук:

• Поддържаща векторна машина за единичен клас (OneClassSVM)
• Изолационна гора (IsolationForest)
• Елипсоидално прилягане към данни (EllipticEnvelope)

• ядро– ядро ​​(линеен: линеен, полиномен: поли, радиални базисни функции: rbf, сигмоидален: сигмоид, потребителски)
• ну– горна граница на % грешки и долна граница на % поддържащи вектори (0,5 по подразбиране)
• степене степента за ядрото на полинома
• гама- коефициент за функцията на ядрото (1/n_features по подразбиране)
• коефициент 0– параметър в полиномната или сигмоидалната ядрена функция

• n_оценители- брой дървета
• макс_проби- размер на извадката за изграждане на едно дърво (ако е реално число, тогава процентът от цялата извадка)
• замърсяванее делът на извънредните стойности в извадката (за избор на праг)
• max_features– броя (или %) функции, които се използват при изграждането на едно дърво (засега работи само със стойност 1.0)
• начално зареждане– активиране на режим на стартиране при подпроба

7. Ансамбли от алгоритми

Идеята за „един алгоритъм е добър, но сто са по-добри“ също е проникнала в методите за решаване на проблеми с откриването на аномалии, така че често се изграждат много различни алгоритми. Всяка от тях дава оценка на аномалията и тези оценки след това се „осредняват“.

Тъй като ключовият момент в реалните проблеми с откриването на аномалии е изборът на характеристики, които характеризират определени отклонения от нормата, алгоритмите за ансамбъл се изграждат, опитвайки се да отгатнат добри пространства. Тук са популярни:

• Функционално опаковане(не е много добро име) - за всеки алгоритъм се взема подпространство с произволни характеристики,
• Завъртено опаковане– в подпространството на избраните произволни характеристики се извършва произволен завой.

Между другото, тук "осредняването" не означава непременно средноаритметичното на всички оценки, интуитивно е ясно, че максимумът често може да работи (ако някакъв алгоритъм е сигурен в аномалния обект, тогава най-вероятно е така).

История от практиката

При задачите за търсене на аномалии е важно да се разбере как работят алгоритмите за търсене и да се обясни това на клиента. Например, когато авторът за последен път е участвал в решаването на подобен проблем, клиентът иска инструмент за откриване на повреди, но поради естеството на модела се оказва, че алгоритъмът открива "неправилно работещо оборудване", т.е. дава сигнал не само в случай на повреди, но и в случай на неправилна работа на устройството, както и при работа в много редки режими. Някои повреди (много чести) той все още пропусна, защото. "те вече са се превърнали в норма за устройството." Ясно е, че ако имаше голяма етикетирана проба, подобни проблеми нямаше да възникнат, но на практика оборудването не работи толкова дълго, има и малко повреди (и не всички възможни) и някои повреди може да не са забелязан или забелязан със закъснение. В допълнение, някои повреди не влияят по никакъв начин на показанията на сензорите. Първоначално клиентът беше много разстроен от качеството, но когато му обясниха как работи алгоритъмът, клиентът провери данните от теста и се увери, че алгоритъмът е много полезен, дори и да не открие никакви повреди: той може да се използва като проверка „дали устройството работи в нормален режим“ и това е най-важното.

P.S. Кодът за получаване на фиг.10 може да бъде взет.

(АЕЦ, подземни комуникации -, мини; сметища, подземни комуникации, гробища);
- в местата на неговото пребиваване (поради конфликти, както и поради различни предмети, които правят промени в енергийната структура на стаята - картини, фигурки и др.);
- в местата на удар на НЛО и други неизвестни обекти на повърхността.
Тези необичайни зони са вредни за психическото и физическото здраве на човека. Не е за нищо, че сред хората те са „мъртви“ места. Но имат и друга задна страна: в аномални зони няколко пъти по-често, отколкото на обикновени места, се случват явления на полтъргайст, взаимодействия с НЛО и тези места, според парапсихолозите, са портал към паралелни светове.

Въпреки че аномалните зони все още не са известни на науката, забелязано е, че зоните са разположени в близост до подземни води (те създават кръгово движение на енергия) или речни завои. Беше отбелязано и наличието на мощни геопатични ленти на такова място. В допълнение, аномалните зони са разположени на местата на каменни изходи, разломи.

При изучаването на аномални зони натрупаната информация и интуицията на изследователя не са от последно значение. Изводи за характера на зоната могат да се направят по време на измервания на енергийни полета, според външен видтерен, поведение на животните, растителност. След като се получи общата картина от тези знаци, ще бъде възможно да се направят изводи. Имайки достатъчен опит в изучаването на аномални зони, човек може да формира представа за зоната още когато се приближава към нея. И също така да разкрие естеството на зоната или поне нейното влияние върху човек и опасността при посещение на това място.

Ето защо отделно предупреждение за тези, които са свикнали да действат незабавно: посещението на аномални зони не е безопасно за физическото здраве, психическото здраве и дори за живота на изследователя. Анормалните зони имат силно, обикновено отрицателно въздействие върху енергийните структури на човека. При измерване на енергийните полета на човек преди и след посещение на зоната и след това те показаха следното: след посещение на такава зона човешката енергия има „разкъсана структура“. Освен това, ако обичайното биополе на човека има яйцевидна форма, само леко сплескано отстрани, тогава след посещение на аномалната зона това разрушава целостта на пашкула, а в някои случаи може изобщо да не се вижда. Всичко това е изпълнено със здравословни проблеми. В резултат на това е необходимо изследователят да поддържа своите енергийни структури в балансирано и хармонично състояние, за което е необходимо да изпълнява специални упражнения (например техники за чакрите).

Има много признаци за наличие на аномална зона. Ето някои от тях:
- при извършване на биоизмервания махалото или радиестезичната рамка се държат по странен начин;
- погледът неволно се придържа към определена област, привлича се към нея;
- отсъствието на всички живи същества в местните места;
- Странна на вид растителност, която се различава по някакъв начин от тази в близост до зоната;
- неадекватно поведение на животните;
- различни видове звуци, чиято поява не подлежи на логично обяснение;
- възникващи картини и визии;
- наличието на странни предмети;
- Необичайни усещания в тялото и психиката, докато сте в зоната.

Въвеждащо видео

Глава 1: Без бягство

Чистач

15. Намираме трупа на Scavenger, четем записите в неговия PDA, намираме скривалището му, излизаме с помощта на телепорта.


16. Казваме му информацията, прочетена от PDA, получаваме задачи за търсене на Scavenger swag и декодера. Отиваме в Дуболом и военните.
17. Военните искат да намерят две намотки тел и батерия за предавателя, а Дуболом моли за помощ при убиването на химерата, чакаме 2 часа сутринта.
18. Даваме артикули под наем срещу допълнително заплащане. куестове.
19. Тръгваме в 2 сутринта до бункера с Dubolom, убийте химерата, върнете се в базата, говорете с него, отидете при Marcus.
внимание!Ако до този момент не е намерен артефакт за Маркъс, мисията ще се провали.
20. Говорим с Markus, получаваме задача да търсим изчезналите - Ръкави.
21. Намираме кеша на Scavenger, връщаме се при Fierce, изчакваме винта, за да може да разбие контейнера-кутия.
22. В мазето в центъра на местоположението намираме призрака Sleeper, вземете и прочетете бележката, пийте водка от масата.
23. Озоваваме се в мазето, стигаме до края, появява се зомбиран Ръкав, убиваме го, вземаме жетона, говорим с Отшелника, връщаме се при Маркъс.
24. След като говорим с Marcus, получаваме SOS съобщение, отиваме на мястото.
25. Говорим с Мурад, довеждаме го в лагера.
26. Да отидем да разберем какво има там с контейнера-кутия на Scavenger, изберете правилния, отидете на Fierce.
27. Говорим с Fierce, отиваме при Murad за подробности, вземаме батерия от него, отиваме при Markus.

Меден проводник за Олейник

Декодер

Старите хора на Stalker отдавна знаят за прекрасния мод Spatial Anomaly (актуализация 4), който можете да изтеглите от тази страница. По време на първото преминаване на модификацията играчът може да има затруднения при намирането на някои куестове и герои, тъй като към мода са добавени нови, досега неизследвани куестове и локации. Нека се опитаме да подчертаем най-много трудни моментикогато преминавате през този прекрасен мод.

Въпрос. Къде да търся обрат на артефакт?
Отговор. Обратът е в аномалията близо до резервоара, близо до оградата.

Въпрос. Не мога да намеря радиостанцията на Cutter!
Отговор. Не се притеснявайте и продължете напред в историята, ще получите радиостанцията, докато напредвате.

Въпрос. Патрони за снайперска пушкаКъде да търся SVD?
Отговор. По пътя са разпръснати УАЗ-ки. В един от UAZ на пода потърсете патрони за пушка.

Въпрос. Не мога да намеря преследвач на име Scavenger?
Отговор. Внимателно потърсете аномалия-телепорт близо до резервоара, трябва да скочите в него. Аномалията се намира точно между голямата и малката елха.

Въпрос. Претърсих навсякъде, но не мога да намеря парчето на чистача!
Отговор. Вижте екранна снимка. Трябва да отидем в посока на краката на трупа на чистача, има торба в тревата.

Въпрос. Как да се измъкна от леговището на Stronglav?
Отговор. Потърсете чантата зад крана, има декодер.

Въпрос. Къде живее сталкер на име Гилза?
Отговор. Той седи в мазето през нощта, идва там късно през нощта.

Въпрос. Как да нахраним Дуболом, как да готвим храна за него?
Отговор. Отстрелваме глигани. Приближаваме се до труповете, появява се (но не винаги!) Надписът „Отрежете месото“. След това се приближаваме до огъня и приготвяме месото.

Въпрос. Къде мога да намеря бележника за мисии на Зохан?
Отговор. Потърсете бележника под дървото близо до огъня.

Въпрос. Къде са инструментите за груба работа?
Отговор. Търсим инструменти на Кордон, в къщата, в която спасихме Лисицата оригинална игра"Сянката на Чернобил".

Въпрос. Как да намерите фини работни инструменти?
Отговор. Около тунела тъмна долина, върху една от кутиите има инструменти.

Въпрос. Къде мога да намеря инструменти за калибриране?
Отговор. Те могат да бъдат намерени на покрива на дерайлирал локомотив.

Въпрос. Къде да търся доказателства във фабриката?
Отговор. Гледаме работната маса, която е завъртяна на 90 градуса. Екранна снимка за помощ.

Въпрос. Къде живее преследвачът на Лефти?
Отговор. Търсим го в металургичния завод в най-отдалечения цех.

Въпрос. Искам да намеря и двете машини "Whirlwind"!
Отговор. Разговаряме с всички сталкери в базата, които водят диалог за картечниците. След това се приближаваме до клетката със затворения бандит, общуваме с него.

Въпрос. Как да намерите входа на лабораторията X-7?
Отговор. В близост до голяма купчина боклук има запечатан люк.

Въпрос. Къде е изходът от лабораторията X-7?
Отговор. Общуваме с Fierce и след това скачаме в голяма дупка в бетонния под.

Видеоклипове от пълен проходмода "Пространствена аномалия" вижте тук: