Контакти
Головна/ Карткові

Як визначити аномальні зони "Просторова аномалія" - проходження Гра сталкер потрібно знайти просторову аномалію

(атомні електростанції, підземні комунікації - , шахти; звалища, підземні комунікації, цвинтарі);
- у місцях його проживання (через конфлікти, а також через різноманітні предмети, що вносять зміни до енергетичної структури приміщення – картини, статуетки тощо);
- у місцях впливу НЛО та інших невідомих об'єктів на поверхню.
Ці аномальні зонишкідливі для психічного та фізичного здоров'я людини. Не дарма в народі вони «згубними» місцями. Але в них є й інший, зворотний бік: в аномальних зонах у кілька разів частіше, ніж у звичайних місцях, відбуваються явища полтергейсту, взаємодії з НЛО, також ці місця, як вважають парапсихологи, є порталом паралельні світи.

Хоча аномальних зон науці поки невідомі, зауважено, що зони знаходяться біля підземних вод (вони створюють круговий рух енергії) або повороти річки. Також відмічено перебування у такому місці потужних геопатогенних смуг. Крім того, аномальні зони знаходяться у місцях кам'яних виходів, розломів.

При дослідженні аномальних зон не останнє значення мають накопичена інформація та інтуїція дослідника. Висновки про природу зони можна зробити під час вимірів енергетичних полів, зовнішньому виглядумісцевості, за поведінкою тварин, за рослинністю. Після того, як вийде загальна картина цих ознак, можна буде робити висновки. Маючи достатній досвід дослідження аномальних зон, можна скласти уявлення про зону вже при наближенні до неї. А також виявити природу зони або хоча б її вплив на людину та небезпеку при відвідуванні цього місця.

Тому окреме попередження для тих, хто звик одразу діяти: відвідувати аномальні зони небезпечно і для фізичного здоров'я, і ​​для душевного, і навіть для життя дослідника. Аномальні зони мають сильний, зазвичай негативний вплив на енергетичні структури людини. При проведенні вимірювань енергетичних полів людини до і після відвідин зони і після вони показали наступне: після відвідин такої зони енергетика має «рвану структуру». Крім того, якщо звичайне біополе людини має яйцеподібну форму, лише злегка плескату з боків, то після відвідування аномальної зони цей руйнується цілісність кокона, а в окремих випадках його може бути зовсім не видно. Все це загрожує порушеннями здоров'я. Внаслідок цього для дослідника необхідно містити свої енергетичні структури у збалансованому та гармонійному стані, для чого потрібно виконувати спеціальні вправи (наприклад, техніки для чакр).

Ознаки наявності аномальної зони досить багато. Ось деякі з них:
- при проведенні біовимірювань маятник або біолокаційна рамка поводяться дивним чином;
- погляд мимоволі чіпляється за певну область, Притягується до неї;
- відсутність усілякої живності у локальних місцях;
- дивного виду рослинність, що чимось відрізняється від розташованої неподалік від зони;
- неадекватна поведінка тварин;
- різного роду звуки, поява яких не піддається логічному поясненню;
- виникаючі картини та бачення;
- Наявність дивних предметів;
- незвичайні відчуття у тілі та психіці при знаходженні в зоні.

Коментар від AngryClown

Video posted: http://www.youtube.com/watch?v=CeBEGH4zTKc shows location of anomaly. My UI wouldn"t show that yellow orb that you see in the video, but didn"t stop me from being able to run to that exact location and bang out the quest in two seconds.

Simply follow the ramp up out of the horde area, and hug the right wall, past the stairs that lead up to the alliance area (don't go up it). find it.

Коментар від zazz999

Для того, хто має серйозну відповідь на Anomaly for various reasons.
Go to 63, 26 in the mine and you should complete the quest.

Коментар від jtbalogh

I found the orb at a different spot than my friend on the same quest and same day.
For example, see,

55, 26 (end of tracks in middle of the room)
or 63, 26 (до wall)
or 58, 27.4 (інша wall)
or 62.7, 21.6 (between tracks and stairs)

За допомогою метра в разі координації змінюють наступний час.
- The orb only appeared when the meter був 97% (mouse over the meter to see %)
- orb таке, щоб вийти на другий рік, тому що не ведеться, щоб fast past it.
- orb is on the same level as spiritbound mobs in the Ruins of Ogudei area.

Коментар від bratmonkey

Для того, щоб ви хотіли, що "перехідна компанія" є те, що ви відповідаєте за використання: це автоматично. isn"t an item in your bag that you have to "use". simply walk to the area where the indicator says you are at 100% and it will automatically give you credit for completing the quest.

Коментар від Chiengmai

Я хотів, щоб подумати, що я хотів, щоб ця стаття завжди була в аномалі на опозиції. Вона була в тій місцевості, а в tunnel але на іншій стороні.

Коментар від tacgnol

Quest name is likely a reference to an old Something Awful meme.

Коментар від Thair

Ви не потрібні будь-які спеціальні addons або coords для цього quest, just run in the part of the cave where the daily quest mobs є located and look at your meter (the orb-looking thinguie в middle of the screen). Якщо це 's getting bigger, ви' going в правому напрямку. Just keep running until it's full and it will complete the quest.

Вступний Ролик

Глава 1: Виходу немає

Важливо!Вся корисна інформація, пов'язана з квестами, перебуватиме після текстового опису проходження на ній.
1. Після вступного ролика бачимо невідомого у плащі, прокидаємося.
2. Розмовляємо з Лютим, дізнаємося, що з нами трапилося, отримуємо сигнал про допомогу, вирушаємо разом з Москітом до Різака, знищувати зомбі.
3. Зачищаємо територію від зомбованих, у одного із зомбі знаходимо листок, читаємо.
4. Вирушаємо з Москіт на базу.
5. Розповідаємо Лютому про зомбованих, з'являється контролер, вбиваємо його, розмовляємо на рахунок контролера з Лютим.
6. З діалогу дізнаємося, що раніше вже зустрічалися з контролером, тому всіх крім нас йому вдалося майже взяти під контроль, за порадою Лютого йдемо спати.
7. Прокинувшись, чуємо звук лопатей, йдемо на галявину, бачимо вертоліт, який через деякий час падає, йдемо на місце краху.
8. Підходимо до місця аварії, знаходимо сержанта Олійника, даємо аптечку, доводимо до табору. Поговоривши з солдатом ідемо до Лютого.
9. Після розмови йдемо до Дуболом, дізнаємося, що вже зустрічалися з ним раніше, йдемо вбивати кабанів, щоб приготувати собі їжу з їхнього м'яса. Вбиваємо кабана, відрізаємо м'ясо, готуємо на багатті, відносимо шматок Дуболом.
10. Підходимо до Змія, поговоривши з ним, погоджуємося допомогти йому, супроводжуємо його під час пошуку аномальної рослини для чищення води. Повертаємось на базу, якщо скінчиться вода, звертаємось до нього.
11. Підходимо до Різака подякувати за порятунок, питаємо про місце, де він нас знайшов, ідемо туди ще раз усе перевірити. Після пошуків йдемо говорити з Лютим, як і домовлялися.
12. Поговоривши з Лютим, отримуємо завдання на пошук Падальника.
13. Розмовляємо з хлопцями з табору, отримуємо завдання (зображення з місцями предметів внизу): Москіт просить знайти патрони для СВД, Кувалді потрібно знайти паливо для генератора, Маркус просить знайти артефакт Виверт. Вийшовши з табору чуємо думки головного героя, який про телепортах, з яких можна знайти Падальщика.

Хабар Падальщика

14. Знаходимо потрібний нам телепорт на краю локації, поряд із танком

15. Знаходимо труп Падальника, читаємо записи в його ПДА, знаходимо його схованку, виходимо за допомогою телепорту.


16. Розповідаємо йому про інформацію, прочитану з ПДА, отримуємо завдання на пошук хабара Падальника та дешифратора. Ідемо до Дуболом та військового.
17. Військовий просить знайти два мотки дроту та акумулятор для передавача, а Дуболом просить допомогти у вбивстві химери, чекаємо на 2 години ночі.
18. Здаємо предмети за дод. квестів.
19. Вирушаємо о 2-й годині ночі до бункеру разом з Дуболом, вбиваємо химеру, повертаємося на базу, розмовляємо з ним, йдемо до Маркуса.
Увага!Якщо до цього моменту не було знайдено артефакту для Маркуса, квест буде провалено.
20. Розмовляємо з Маркусом, отримуємо завдання на пошук зниклого – Гільзи.
21. Знаходимо схованку Падальника, повертаємось до Лютого, чекаємо коли Шуруп зможе зламати контейнер-скриню.
22. У підвалі в центрі локації знаходимо примару Шпалу, беремо та читаємо записку, випиваємо горілку зі столу.
23. Опинаємось у підвалі, доходимо до кінця, з'являється зомбований Гільза, вбиваємо його, забираємо жетон, розмовляємо з Путівником, повертаємось до Маркуса.
24. Поговоривши з Маркусом, отримуємо SOS повідомлення, йдемо до місця.
25. Розмовляємо з Мурад, доводимо його до табору.
26. Ідемо дізнаємося, що там із контейнером-ящиком Падальника, вибираємо потрібне, йдемо до Лютого.
27. Розмовляємо з Лютим, йдемо до Мурада за подробицями, отримуємо від нього акумулятор, ідемо до Маркуса.

Мідний дріт для Олійника

28. Перед цим збираємо два мотки мідного дротуі здаємо все, чекаємо повідомлення від військового, а поки що розмовляємо з Маркусом.


29. Вирушаємо зі Змієм і Кувалдою вбивати плотей, потім повертаємося до Маркуса, на місце його немає, йдемо розпитувати у Лютого інформацію. Заодно розпитуємо військового на рахунок радіопередавача.
30. Поговоривши з Лютим, біжимо до останнього місця сигналу КПК Маркуса. Втрачаємо свідомість.
31. Опиняємось у якійсь печері поруч із Маркусом, зустрічаємо Стронглава.

Дешифратор

32. Є два варіанти: або тихо сидимо до зникнення Стронглава, а потім спокійно виходимо з нори або стріляємо в нього, після чого з'являються два кровососи, вбиваємо їх і також виходимо з нори, різниці надалі немає. Щоб вийти з нори, потрібно знайти в схованці пристрій дешифратор.


33. Вийшовши з нори, зустрічаємо Мракобеса, на цьому перший розділ закінчується, починаються спогади.

Все що вам потрібно знати про видобуток та крафт в Андромеді, а також тут ви дізнаєтесь, де знайти певні матеріали.

У Mass Effect Andromeda дуже багато перестрілок, але час для досліджень все ж таки знайдеться. Це дозволить вам створити нову броню, зброю, модифікації, апгрейди. Кочівника" і багато іншого.

Три типи досліджень

У Mass Effect Andromedaдані досліджень розділені на три категорії:

  • Дослідження чумацького шляху– дані, що стосуються колоністів та їх обладнання
  • Дослідження Хіліуса– дані, що стосуються рас, виявлених в Андромеді
  • Дослідження Реліктів– дані, що стосуються стародавньої занедбаної технології

Як сканувати у Mass Effect Andromeda?

Це дуже просто. Активуйте свій сканер, натиснувши на . Об'єкт чи форма життя забарвлюється в помаранчевий, якщо його можна просканувати.

При скануванні нової форми життя або технології, ви отримуватимете дані досліджень для однієї з категорій, які потім можуть бути використані для покупки креслень.

Створення креслень та крафт у Mass Effect Andromeda

Підходьте до дослідницького центру, який ви можете знайти на кораблі або дружній локації та вибирайте пункт « Дослідження». Тут ви зможете побачити, до яких креслень ви маєте доступ і які ви можете купити. Більшість предметів мають рівні, тому ви отримаєте доступ до наступного рівня, тільки тоді, коли у вас вже буде створено предмет нижчого рівня.

Після появи креслення переходьте до « Розробка» для створення зброї, обладунків та оновлення машини, якщо у вас для цього є необхідні матеріали. Іноді можуть знадобитися рідкісні інгредієнти.

Якщо у вас є креслення для модифікацій, ви зможете застосувати їх до створюваних предметів, щоб додати поліпшення.

Видобуток матеріалів

У Mass Effect Andromedaє різні способивидобутку. Мінеральні породи – найпростіші для видобутку, які можна зібрати за допомогою омні-тулу Райдера.

Зони видобутку набагато багатші, але вимагають наявності Кочівника». Коли ви встановлюєте передову станцію, всі зони видобутку з'являються на загальної карті. Їдьте туди на машині, вмикайте пошук і стежте за графіком. Чим більшим буде графік перед появою дрону для видобутку, тим більше ресурсів ви отримаєте.

Орбітальне та системне сканування

При використанні Галактична картау режимі Система / Орбіта, ви часто отримуватимете попередження про аномалію від Суві. Після цього ви повинні натиснути / щоб увімкнути сканера, потім слідуйте за стрілкою на екрані, щоб знайти аномалію. Як тільки ви знайшли аномалію, натискайте для запуску зонда. Зазвичай там можуть бути мінерали або дані досліджень.

). Як і викид "новий об'єкт" - це об'єкт, який відрізняється за своїми властивостями від об'єктів (навчальної) вибірки. Але на відміну від викиду, його в самій вибірці поки немає (він з'явиться через деякий час, і завдання якраз і полягає в тому, щоб виявити його з появою). Наприклад, якщо ви аналізуєте виміри температури та відкидаєте аномально великі чи маленькі, то Ви боретеся з викидами. А якщо Ви створюєте алгоритм, який для кожного нового виміру оцінює, наскільки він схожий на минулі, і викидає аномальні — Ви боретеся з новизною.

Викиди є наслідком:

  • помилок у даних (неточності вимірювання, округлення, неправильного запису тощо)
  • наявності шумових об'єктів (неправильно класифікованих об'єктів)
  • присутності об'єктів «інших» вибірок (наприклад, показаннями датчика, що зламався).
Мал. 1. Модельне завдання з двома ознаками

На рис. 1 видно, що шум (noise) - це викид "у слабкому сенсі" (він може трохи розмивати межі класу/кластера). Нас же цікавлять насамперед викиди «в сильному розумінні», які спотворюють ці межі.

Новизна, як правило, з'являється в результаті нової поведінки об'єкта. Скажімо, якщо наші об'єкти – опис роботи системи, то після проникнення в неї вірусу об'єкти стають «новизною». Ще приклад – опис роботи двигуна після поломки. Тут важливо розуміти, що «новизна» називається новизною через те, що такі описи для нас абсолютно нові, а нові вони тому, що ми не можемо в навчальній вибірці мати інформацію про всілякі зараження вірусами або всілякі поломки. Формування такої навчальної вибірки трудомістке і часто не має сенсу. Проте можна набрати досить велику вибірку прикладів нормальної (штатної) роботи системи чи механізму.

Додатків тут море:

  • Виявлення підозрілих банківських операцій(Credit-card Fraud)
  • Виявлення вторгнень (Intrusion Detection)
  • Виявлення нестандартних гравців на біржі (інсайдерів)
  • Виявлення неполадок у механізмах за показаннями датчиків
  • Медична діагностика (Medical Diagnosis)
  • Сейсмологія

Варто зазначити, що можливих постановок завдань тут також багато. Наприклад, завдання Positive-Unlabeled Classificatio n (PU learning) – це коли частина викидів позначена (клас 1), але в інших об'єктах навчання (клас 0) також можуть бути викиди. Наприклад, нам експерт сказав, що обладнання давало збій у такі моменти часу, але він міг помітити не всі збої.

Навіть коли завдання виявлення аномалій схожі на звичайні завдання класифікації, є особливості, скажімо, дисбаланс класів (наприклад, поломки обладнання відносно рідкісні).

Аномалії бувають у табличних даних, можуть бути у графах, часових рядах тощо.


Мал. 2. Приклад викидів у часовому ряді.
Мал. 3. Приклад викидів у графах та послідовностях.

Функціонали якості в задачах детектування аномалій використовують приблизно такі ж, як і в задачах класифікації: PR AUC, AUROC тут все визначається контекстом завдання (замовником).

Методи виявлення викидів

1. Статистичні випробування

Як правило, застосовують для окремих ознак та відловлюють екстремальні значення (Extreme-Value Analysis). Для цього використовують, наприклад, Z-Value або Kurtosis measure.


Мал. 4. Приклад викидів.

Будь-який практик має якийсь свій перевірений спосіб знаходження екстремальних значень для певних типів даних. Багато методів візуалізації, наприклад ящик з вусами, мають вбудовані засоби для детектування та показу таких екстремальних значень.

Важливо розуміти, що екстремальне значення та аномалія – це різні поняття. Наприклад, у невеликій вибірці


Мал. 5. Приклад викидів у задачі із двома ознаками.

2. Модельні тести

Ідея дуже проста – ми будуємо модель, яка описує дані. Точки, які сильно відхиляються від моделі (на яких модель сильно помиляється) і є аномалії (див. рис. 2). При виборі моделі ми можемо зважити на природу завдання, функціонал якості тощо.

Такі методи хороші визначення новизни, але гірше працюють у пошуку викидів. Дійсно, при налаштуванні моделі ми використовуємо дані, в яких є викиди (і вона під них «заточується»).


Мал. 6. Застосування SVD для знаходження викидів у матриці

На рис. 6 показано застосування модельного підходу. Ми маємо матрицю і потрібно знайти в ній викиди. Ми використовуємо неповне сингулярне розкладання (SVD), щоб знайти матрицю невеликого рангу максимально схожу на нашу (для наочності всі числа округлені). Елементи, які сильно відрізняються від відповідних елементів матриці невеликого рангу, вважатимемо викидами.

3. Ітераційні методи

Методи, які складаються з ітерацій, на кожній із яких видаляється група «особливо підозрілих об'єктів». Наприклад, у n-вимірному ознаковому просторі можна видаляти опуклу оболонку наших точок-об'єктів, вважаючи її представників викидами. Як правило, методи цієї групи досить трудомісткі.


Мал. 7. Випуклі оболонки безлічі точок.

4. Метричні методи

Судячи з кількості публікацій, це найпопулярніші методи серед дослідників. У них постулюється існування певної метрики у просторі об'єктів, що й допомагає знайти аномалії. Інтуїтивно зрозуміло, що у викиду мало сусідів, а в типовій точці багато. Тому хорошим заходом аномальності може бути, наприклад «відстань до k-го сусіда» (див. метод Local Outlier Factor). Тут використовуються специфічні метрики, наприклад відстань Махалонобіса.


Мал. 8. Сусіди кількох елементів вибірки, зв'язок з 5м показаний червоним

5. Методи підміни завдання

Коли виникає нове завдання, є велика спокуса вирішити її старими методами (орієнтованими вже відомі завдання). Наприклад, можна зробити кластеризацію, тоді маленькі кластери, швидше за все, складаються з аномалій. Якщо ми маємо часткову інформацію про аномалії (як у задачі PUC), можна вирішити її як завдання класифікації з класами 1 (розмічені аномалії) і 0 (всі інші об'єкти). Якби клас 0 складався лише з нормальних об'єктів, то таке рішення було б зовсім законним, інакше залишається сподіватися, що недетектованих аномалій у ньому небагато.


Мал. 9. Приклад кластеризації на малий (червоний) та великий (синій) кластер.

6. Методи машинного навчання

А що якщо сприйняти завдання знаходження аномалій як нове завдання машинного навчання (відмінне від класифікації та кластеризації)?!

Найпопулярніші алгоритми (є реалізація навіть у scikit-learn) тут:

  • Метод опорних векторів для одного класу (OneClassSVM)
  • Ізолюючий ліс (IsolationForest)
  • Еліпсоідальна апроксимація даних (EllipticEnvelope)

Мал. 10. Візуалізація роботи різних алгоритмів пошуку аномалій.
  • kernel- Ядро (лінійне: linear, поліноміальне: poly, радіальні базисні функції: rbf, сигмоїдальне: sigmoid, своє задане)
  • nu– верхня межа на %помилок та нижня на % опорних векторів (0.5 за замовчуванням)
  • degree- Ступінь для поліноміального ядра
  • gamma– коефіцієнт для функції ядра (1/n_features за замовчуванням)
  • coef0– параметр функції поліноміального або сигмоїдального ядра
  • n_estimators- Число дерев
  • max_samples– обсяг вибірки для побудови одного дерева (якщо речове число, то відсоток усієї вибірки)
  • contamination- Частка викидів у вибірці (для вибору порога)
  • max_features- Число (або %) ознак, які використовуються при побудові одного дерева (поки працює тільки зі значенням 1.0)
  • bootstrap– увімкнення режиму бутстрепу при формуванні підвиборки

7. Ансамблі алгоритмів

У методи вирішення завдань виявлення аномалій також проникла ідея «один алгоритм добре, а сто краще», тому часто будують багато різних алгоритмів. Кожен із них дає оцінку аномальності і ці оцінки потім «усереднюють».

Оскільки ключовим моментом у реальних завданнях виявлення аномалій є вибір ознак, які характеризують ті чи інші відхилення від норми, алгоритми з ансамблю будують, намагаючись вгадати хороші простори. Тут популярні:

  • Feature Bagging(не дуже вдала назва) – для кожного алгоритму беруть випадковий ознаковий підпростір,
  • Rotated Bagging– у вибраному випадковому ознаковому підпросторі здійснюють випадковий поворот.

До речі, тут «усереднення» не обов'язково означає середнє арифметичне всіх оцінок, інтуїтивно зрозуміло, що часто може спрацювати максимум (якщо якийсь алгоритм упевнений в аномальності об'єкта, то швидше за все так воно і є).

Історія з практики

У завданнях пошуку аномалій важливо розуміти, як працюють алгоритми пошуку, і пояснити це замовнику. Наприклад, коли автор востаннє брав участь у вирішенні подібного завдання, замовник хотів засіб для детектування поломок, але через природу моделі вийшов алгоритм детектування «неправильного функціонування устаткування», тобто. він давав сигнал у разі поломок, а й у разі некоректної експлуатації приладу, і навіть під час роботи у дуже рідкісних режимах. Деякі поломки (дуже часті) він таки пропускав, т.к. «Вони вже стали для приладу нормою». Зрозуміло, що за наявності великої розміченої вибірки таких проблем не виникало б, але на практиці обладнання працює не так довго, поломок теж мало (і не всі трапляються), а деякі поломки могли не помітити чи помітити із запізненням. Крім того, деякі поломки ніяк не позначаються на показаннях датчиків. Спочатку якість дуже засмутила замовника, але коли йому пояснили, як працює алгоритм, замовник звірився з даними випробувань і переконався, що алгоритм дуже корисний, навіть якщо не знаходить якихось поломок: його можна використовувати як верифікатор «чи працює прилад у штатному режимі» , а це найголовніше.

П.С. Код для отримання рис.10 можна взяти.