Де шукати просторову аномалію у сталкер. "Просторова аномалія" - проходження. Три типи досліджень

(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 зони шкідливі для психічного та фізичного здоров'я людини. Не дарма в народі вони «згубними» місцями. Але в них є й інша, Зворотній 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 у 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 надають сильне, зазвичай негативний впливенергетичні 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 ділянку, 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

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

Коментар від jtbalogh

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)

Закінчивши метр в разі coordinates зміна next time.
- 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 ходить до ладу.
- orb is on the same level as the spiritbound mobs in the Ruins of Ogudei area.

Коментар від bratmonkey

Коментар від Chiengmai

Коментар від tacgnol

Коментар від Thair

Вступний Ролик

Глава 1: Виходу немає

Хабар Падальщика

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

Дешифратор

). 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).

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.

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.

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

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 можемо врахувати 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»).

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.

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.

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.

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)

• 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 задачах пошуку аномалій важливо розуміти, як працюють алгоритми пошуку, і пояснити це замовнику. Наприклад, коли автор останній разбрав 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.