Армирование тихонов: Армирование элементов монолитных железобетонных зданий

Содержание

Специалисты — Глазная клиника ИнтерЮна

  • 2008 г. — окончил военно-медицинский факультет РостГМУ
  • 2008-2009 гг. — клиническая интернатура на кафедре глазных болезней №1 РостГМУ
  • 2009-2012 гг. — врач-офтальмолог поликлиники №20
  • с 2012 г. — врач-офтальмохирург глазной клиники «ИнтерЮНА»
  • 2012 г. — Санкт-Петербургский филиал ФГБУ МНТК «Микрохирургия глаза» им. акад. С.Н. Фёдорова, курс повышения квалификации «Ультразвуковая факоэмульсификация катаракты» (Wetlab)
  • 2012 г. — курс повышения квалификации Ozurdex Intravitreal Injection (Wetlab)
  • с 2014 г. — постоянный участник научно-практической конференции с международным участием «Современные технологии катарактальной и рефракционной хирургии»
  • 2015 г. — ИУВ ФГБУ «НМХЦ им Н.И. Пирогова» Минздрава России, г. Москва. Сертификационный курс по офтальмологии. Сертификат специалиста №0377240367620 от 05.12.2015 г.
  • 2016 г.
     — г. Москва, V Национальный конгресс «Пластическая хирургия, эстетическая медицина и косметология». Участник учебного мероприятия
  • с 2016 г. — назначен на должность заведующего отделением микрохирургии глазной клиники «ИнтерЮНА»
  • 2017 г. — прошёл обучение на тематическом цикле повышения квалификации по методике «Офтальмопластика, реконструктивная хирургия век и параорбитальной области»
  • 2017 г. — участник XIV Юбилейной Всероссийской научно-практической конференции «Федоровские чтения»
  • 2017 г. — участник XII Всероссийской научной конференции молодых ученых «Актуальные проблемы офтальмологии»
  • 2018 г. — ИУВ ФГБУ «НМХЦ им Н.И. Пирогова» Минздрава России, г. Москва. Сертификационный курс по офтальмологии. Сертификат специалиста №772403514735 от 15.12.2018 г.

  • 2018 г. — г. Москва, VII Национальный конгресс «Пластическая хирургия, эстетическая медицина и косметология». Участник учебного мероприятия с докладом (Способ малоинвазивного хирургического устранения паралитического лагофтальма «армированием» нижнего века.

  • Автор четырёх изобретений.

  • Патент на изобретение №2611993 от 01.03.2017 г.

«Способ хирургического восстановления анатомии-функциональной целостности при утрате половины века».

«Способ малоинвазивного хирургического устранения паралитического лагофтальма «армированием» нижнего века» 

«Способ хирургического удаления птеригиума роговицы с пластикой дефекта при помощи интактной бульбарной конъюнктивы» 

«Способ малоинвазивного хирургического лечения хронического дакриоцистита, осложненного парафокальным абсцессом» 

  • 2019 г.— г. Ставрополь, ежегодная научно-практическая конференция центра лазерной коррекции зрения и хирургии катаракты «Офтальма» Участник конференции с докладом.

  • 2019 г.— г. Москва, I international conference of ophthalmologists strabismologists « STRABO 2019»

    Участник конференции.

Армирование и изоляция в Санкт-Петербурге, мастера по армированию и изоляция , цены, отзывы, примеры работ — ПроПетрович

Работа была выполнена хорошо. Порадовали мастера своей работой, спасибо

Нина 28 февраля 2022, Санкт-Петербург

Екатерина профессионал и хороший человек. Грамотная, обязательная. Работу сделала идеально, спокойно и быстро. Цены адекватные, во время работы ценник не поднимает….

Аида К 26 февраля 2022, Санкт-Петербург

Все в рамках договоренностей. Есть небольшие огрехи при поклейке обоев, но если не знать, что они есть, то и не видно.

Александр Охотин 12 февраля 2022, Санкт-Петербург

Выполнил качество и быстро.

Дмитрий Шиенок 7 февраля 2022, Санкт-Петербург

Только положительные чувства. Работа выполнена качественно и в срок. В дальнейшем- обязательно обращусь к этому мастеру.

Андрей С 5 февраля 2022, Санкт-Петербург

Отлично выполненная работа, приятный, вежливый и пунктуальный человек. Спасибо.

Константин Дикарев 5 февраля 2022, Санкт-Петербург

Андрей Лисаков 29 января 2022, Санкт-Петербург

Работаю с этим мастером давно, поклеил обои на отлично. Ещё раз убедился в его профессионализме. Рекомендую всем, отличный мастер.

Дмитрий Шиенок 17 января 2022, Санкт-Петербург

Спасибо Сергею с напарником за проделанную работу. Нужно было срочно поклеить обои в комнате. Ребята по телефону подсказали, что из метериала купить…

Вероника 16 января 2022, Санкт-Петербург

Хочу выразить свою благодарность Антону и его напарнику. Прекрасно справились с поставленной задачей. Покрасили стены за один день. Качеством покраски доволен….

Сергей Тихонов 14 января 2022, Санкт-Петербург

Файлообменник кафедры ЭУН БГТУ им. В.Г. Шухова

Файлообменник кафедры ЭУН БГТУ им. В.Г. Шухова

Кафедральная электронная библиотека внешних отраслевых изданий


Инвестиционно-строительная деятельность

Коробейников О.П. Инвестиционный инжиниринг: учебное пособие; Нижегор. гос. архитектур.-строит. ун-т. –Н. Новгород: ННГАСУ, 2013. –108 с., скачать файл

Исполнительная техническая документация при строительстве зданий и сооружений.

— С.-Пб, 2005, скачать файл

Управление недвижимостью

Волков К.А., Шутова И.М. Управление эксплуатацией недвижимости: Учебное пособие. — С.-Пб.: СПбГАСУ, 2007. — 145 с., скачать файл

Хохлов Н.В. Управление риском: Учебник. — М.: Юнити-Дана, 2001. — 240 с., скачать файл


Организация и технология строительства

Альбом унифицированных решений временных зданий и сооружений для обустройства строительных площадок. — М.: ОАО ПКТИпромстрой, 2002, скачать файл (doc)

Типовые карты на складирование строительных материалов. — Москва: Оргэнергострой, 1989, скачать файл (djvu)

Афанасьев А.А., Матвеев Е.П. Реконструкция жилых зданий. Часть I. Технологии восстановления эксплуатационной надежности жилых зданий. — М., 2008, скачать файл (pdf)

Афанасьев А.А., Матвеев Е.П. Реконструкция жилых зданий. Часть II. Технологии реконструкции жилых зданий и застройки.

— М., 2008, скачать файл (pdf)

Железобетонные конструкции

Тихонов И.И. Армирование элементов монолитных железобетонных зданий, 2007, скачать файл (djvu)

Малахова А.Н. Армирование железобетонных конструкций: учебное пособие, 2014, скачать файл (pdf)

Габрусенко В.В. Основы расчета железобетона (200 вопросов и ответов): учебное пособие, 2001, скачать файл (pdf)


Вся информация на этом сайте взята из открытых источников и предоставляется безвозмездно исключительно с целью ее некоммерческого использования в образовательном процессе.
Кафедра экспертизы и управления недвижимостью БГТУ им. В.Г. Шухова признает все права третьих лиц на ограничение оборота объектов авторского права и выражает готовность немедленно удалить любую информацию с данного сайта по требованию законного правообладателя.

Тел. кафедры (4722) 309-998, e-mail: [email protected] ru
Адрес: Россия, 308012, Белгород, ул. Костюкова, 46, кафедра экспертизы и управления недвижимостью

Задание толщины защитного слоя армирования

Изменить толщину защитного слоя в режиме прямого изменения

  1. Убедитесь, что переключатель Прямое изменение активен.

  2. Выберите отдельный арматурный стержень, группу арматурных стержней или сетку.

  3. Перетащите ручку-линию в требуемое место.

Изменить толщину защитного слоя с использованием свойств объекта Отдельный стержень, Группа арматуры или Арматурная сетка

  1. Выберите отдельный арматурный стержень, группу арматурных стержней или сетку.

  2. Дважды щелкните армирование, чтобы открыть его свойства.

  3. Задайте толщину защитного слоя арматурного стержня в разделе Защитный слой.

    Толщину защитного слоя можно задавать в трех направлениях:
    • На плоскости, т. е. расстояние от нижней, верхней и боковых граней детали до стержня.

      Можно ввести несколько значений. Вводите значения в том порядке, в котором вы указывали точки для создания стержня. Если число введенных значений меньше числа участков стержня, Tekla Structures использует последнее значение для всех остальных участков.

    • От плоскости, т. е. расстояние от торцевой грани детали до стержня.

      Если арматурный стержень находится за пределами детали, введите отрицательное значение в полях На плоскости и/или От плоскости.

    • В продольном направлении стержня, т.  е. в начале и в конце.

      Для задания длины участка стержня полностью выберите вариант Длина участка и активируйте переключатель Привязка к ближайшим точкам. Затем укажите любую точку на кромке детали или линии для задания направления участка стержня.

  4. Нажмите кнопку Изменить.

Изменить используемую по умолчанию толщину защитного слоя наборов арматуры в модели

  1. В меню Файл выберите , чтобы открыть диалоговое окно Параметры.

  2. Перейдите к настройкам объекта Набор арматуры и перейдите на вкладку Защитный слой и местоположения.

  3. Измените настройки и нажмите кнопку ОК.

    Можно задать используемые по умолчанию значения толщины защитного слоя в глобальной системе координат и локальной системе координат детали на разных гранях детали. Затем в свойствах каждой бетонной детали можно будет выбирать, какие значения толщины защитного слоя использовать: глобальные или локальные.

  4. Чтобы применить изменения ко всем или выбранным наборам арматуры в модели, перейдите на вкладку Арматурный стержень на ленте и выберите .

Изменение толщины защитного слоя наборов арматуры в отдельной бетонной детали или для типа детали

  1. Дважды щелкните бетонную деталь, чтобы открыть ее свойства.

  2. Перейдите в раздел Защитные слои бетона для наборов арматуры.

    Также можно нажать кнопку Пользовательские атрибуты и перейти на вкладку Набор арматуры.

  3. Выберите систему координат: Глобальная или Локальная.

    Если оставить поле пустым, Tekla Structures будет использовать глобальные значения толщины защитного слоя из диалогового окна Параметры.

  4. Чтобы переопределить значения по умолчанию из диалогового окна Параметры, задайте толщину защитного слоя на соответствующих гранях детали.

    • Если используется Глобальная система координат, можно ввести значения для верхней, нижней и боковых граней.

    • Если используется Локальная система координат, можно ввести значения для верхней, нижней, передней, задней, начальной и конечной граней.

  5. Нажмите кнопку Изменить, чтобы обновить свойства выбранной детали.

  6. Чтобы сохранить значения толщины защитного слоя в дальнейшем для этого типа деталей, обновите стандартный файл или создайте файл свойств.

Изменить толщину защитного слоя бетона наборов арматуры на грани бетонной детали или захватки бетонирования

  1. Добавьте поверхность на грань объекта, защитный слой бетона на которой вы хотите изменить.

  2. Дважды щелкните поверхность, чтобы изменить ее свойства на панели свойств.

  3. В списке Тип выберите Защитный слой бетона.

  4. В разделе Набор арматуры введите толщину защитного слоя в поле Защитный слой бетона.

  5. Нажмите кнопку Изменить, чтобы применить изменения.

ПРИМ. Если вы добавляете поверхности на грани захваток бетонирования, обновляйте наборы арматуры при каждом открытии модели. На вкладке Арматурный стержень на ленте выберите .

[PDF] Регуляризация типа Тихонова для машин Больцмана с ограничениями который позволяет более интуитивно интерпретировать параметры и облегчает обучение, а также использует адаптивную скорость обучения, которая выбирается автоматически для стабилизации обучения.Expand

  • Просмотр 1 выдержки, справочная информация

Индуктивные принципы машинного обучения Больцмана с ограничениями

В этой статье рассматриваются методы обучения для двоичных машин Больцмана с ограничениями, основанные на сопоставлении соотношений и сопоставлении обобщенных оценок, и сравниваются с рядом существующих методов обучения, включая стохастические. максимальное правдоподобие, контрастное расхождение и псевдоправдоподобие. Expand
  • Просмотреть 6 выдержек, ссылки на методы

Параллельное улучшение для обучения ограниченных машин Больцмана

игрушечный набор данных, который помогает как выборке, так и обучению.Expand
  • Посмотреть 2 выдержки, справочные методы

Связь между автоэнкодерами для сопоставления результатов и шумоподавления

Определена правильная вероятностная модель для техники шумоподавляющего автоэнкодера, которая делает в принципе возможным выборку из них или ранжирование примеров по их энергии, и предлагается другой способ применения сопоставления оценок, связанный с обучением шумоподавлению и не требующий вычисления вторых производных. Expand
  • Просмотр 1 выдержки, ссылки на методы

Неконтролируемые модели изображений с помощью RBM с шипами и плитами

В этой статье обобщается и расширяется RBM с шипами и плитами, чтобы включить ненулевые средние значения условного распределения по наблюдаемым переменным с учетом бинарные пиковые переменные и вводит термин, квадратичный по наблюдаемым данным, который используется для гарантии того, что все условные выражения, связанные с моделью, хорошо определены. Expand
  • Просмотр 1 выдержки, справочная информация

Создание приложения рекомендаций по обучению с подкреплением с помощью Vertex AI

Подробные инструкции о том, как внедрить и протестировать компоненты KFP, а также о том, как запустить конвейер с помощью Vertex Pipelines, см. в репозитории GitHub.

Применение этой демонстрации к вашим собственным проектам и производству RL

Вы можете заменить среду моделирования MovieLens реальной средой, в которой такие параметры RL, как наблюдения, действия и вознаграждения, охватывают соответствующие аспекты указанной реальной среды.В зависимости от того, можете ли вы взаимодействовать с реальным миром в режиме реального времени, вы можете выбрать обучение и оценку в соответствии с политикой (демонстрируется пошаговой демонстрацией) или вне политики (демонстрируется демонстрацией конвейера).

Если бы вам нужно было внедрить реальную систему рекомендаций, вот что бы вы сделали:

Вы бы представили пользователей в виде некоторых пользовательских векторов. Отдельные записи в пользовательских векторах могут иметь фактические значения, такие как возраст. В качестве альтернативы они могут быть сгенерированы через нейронную сеть как пользовательские вложения.Точно так же вы должны определить, что такое действие и какие действия возможны, вероятно, все элементы, доступные на вашей платформе; вы также должны определить вознаграждение, например, пробовал ли пользователь предмет, сколько времени/сколько пользователь потратил на предмет, пользовательский рейтинг предмета и так далее. Опять же, у вас есть возможность выбирать представления для формулировки проблемы, которые максимизируют производительность. Во время обучения или предварительного сбора данных вы можете случайным образом выбирать пользователей (и строить соответствующие векторы пользователей) из реального мира, использовать эти векторы в качестве наблюдений, чтобы запросить некоторую политику для рекомендуемых элементов, а затем применить эту рекомендацию к пользователям и получить их обратная связь в качестве вознаграждения.

Эта демонстрация RL также может быть распространена на приложения ML, отличные от системы рекомендаций. Например, если ваш вариант использования заключается в построении системы классификации изображений, вы можете создать среду, где наблюдения — это пиксели изображения или встраивания, действия — это прогнозируемые классы, а вознаграждения — это отзывы о правильности прогнозов.

Заключение

Поздравляем! Вы узнали, как создавать решения для обучения с подкреплением с использованием Vertex AI полностью управляемым, модульным и воспроизводимым способом.С помощью RL вы можете достичь очень многого, и теперь у вас есть множество Vertex AI, а также сервисы Google Cloud в вашем наборе инструментов, которые помогут вам в ваших усилиях RL, будь то производственные системы, исследования или интересные личные проекты.

Дополнительные ресурсы

Подробная информация об ошибке IIS 10.0 — 404.11

Ошибка HTTP 404.11 — не найдено

Модуль фильтрации запросов настроен на отклонение запроса, содержащего двойную управляющую последовательность.

Наиболее вероятные причины:
  • Запрос содержал двойную escape-последовательность, а фильтрация запросов настроена на веб-сервере для отклонения двойных escape-последовательностей.
Что вы можете попробовать:
  • Проверьте параметр configuration/system.webServer/security/[email protected] в файле applicationhost.config или web.confg.
Подробная информация об ошибке:
модуль
RequestFilteringModule
Уведомление Bearwrequest
Handler STIATICFILE
Код ошибки 0x00000000
Запрошенный URL-адрес    http://search.ebscohost.com:80/login.aspx?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=00144851&an=145997617&h=yjg%2bwsadln%2f0wtpiueaauwf5mmmuexrngkxjcti96bfmi2l7iy6n9ztlvjvnbtfmr0pmfqsrbliwv%2b9xlwaqkq%3d%3d&crl=c
Физический путь C: \ WebApps \ аф-webauth \ login. aspx? прямой = истина & профиль = ehost & Объем = сайта & AuthType = гусеничного & Jrnl = 00144851 & ап = 145997617 & ч = YJG% 2bwsadln% 2f0wtpiueaauwf5mmmuexrngkxjcti96bfmi2l7iy6n9ztlvjvnbtfmr0pmfqsrbliwv% 2b9xlwaqkq% 3d% 3d & CRL = с
входа Метод пока не определено
Вход Пользователь    Еще не определено
Дополнительная информация:
Это функция безопасности.Не изменяйте эту функцию, пока полностью не поняты масштабы изменения. Перед изменением этого значения следует выполнить трассировку сети, чтобы убедиться, что запрос не является вредоносным. Если сервер разрешает двойные управляющие последовательности, измените параметр configuration/system.webServer/security/[email protected] Это может быть вызвано искаженным URL-адресом, отправленным на сервер злоумышленником.

Посмотреть дополнительную информацию »

Обучение с подкреплением и вихревые методы, адаптированные к вейвлетам, для моделирования самоходных пловцов

  • 1. Б. Л. Партридж, Структура и функция косяков рыб, журнал Scientific American, 246 (1982), стр. 114-123.

  • 2. В. Д. Гамильтон, Геометрия для эгоистичного стада, J. ​​Theoret. биол. , 31 (1971), стр. 295-311.

  • 3. С. Р. Дж. Нейл и Дж. М. Каллен, Эксперименты по вопросу о том, влияет ли стайное поведение их добычи на охотничье поведение головоногих моллюсков и хищных рыб, J. Zoology, 172 (1974), стр.549 — 569 .

  • 4. П. Ф. Мейджор, Взаимодействие хищник-жертва у двух стайных рыб, Caranx ignobilis и Stolephorus purpureus, Animal Behavior, 26 (1978), стр. 760-777.

  • 5. Дж. Лазарус, Функция раннего предупреждения стайных птиц: экспериментальное исследование с келеа в неволе, Animal Behavior, 27 (1979), стр. 855-865.

  • 6. Л. Ландо и Дж. Оддити Терборг, «эффект путаницы» в хищничестве, Animal Behavior, 34 (1986), стр.1372 — 1380 .

  • 7. Дж. Р. Кребс, М. Х. МакРобертс и Дж. М. Каллен, Стая и кормление большой синицы parus major — экспериментальное исследование, Ibis, 114 (1972), стр. 507–530.

  • 8. Т. Дж. Питчер, А. Э. Магурран и И. Дж. Уинфилд, Рыба в больших косяках быстрее находит пищу, Behavioral Ecology Sociobiology, 10 (1982), стр. 149–151.

  • 9. К. С. Норрис и К.Р. Шилт, Кооперативные общества в трехмерном пространстве: о происхождении скоплений, стай и школ, с особым упором на дельфинов и рыб, Ethology Sociobiology, 9 (1988), стр. 149-179.

  • 10. Дж. Херскин и Дж. Ф. Стеффенсен, Энергосбережение при плавании морского окуня в стае: измерения частоты ударов хвостом и потребления кислорода при различных скоростях плавания, J. Fish Biology, 53 (1998), стр. 366–376.

  • 11. К. М. Бредер, Вихри и косяки рыб, Zoologica New York, 50 (1965), стр. 97—114.

  • 12. В. В. Беляев, Г. В. Зуев, Гидродинамическая гипотеза формирования стаи у рыб, Вопросы ихтиологии, 9 (1969), с. 578-584.

  • 13. Д. Вейхс, Гидромеханика косяка рыб, Nature, 241 (1973), стр. 290-291.

  • 14. П. Б. Лиссаман и К.А. Шолленбергер, Формирование полета птиц, Наука, 168 (1970), стр. 1003-1005.

  • 15. Дж. К. Ляо, Д. Н. Бил, Г. В. Лаудер и М. С. Триантафиллу, Рыбы, использующие вихри, снижают мышечную активность, Наука, 302 (2003), стр. 1566–1569.

  • 16. Р. В. Уиттлси, С. Лиска и Дж. О. Дабири, Косяки рыб как основа проектирования ветряных турбин с вертикальной осью, Bioinspiration Biomimetics, 5 (2010).

  • 17. Дж. О. Дабири, Потенциальное повышение удельной мощности ветряных электростанций на порядок величины за счет вращающихся в противоположных направлениях массивов ветряных турбин с вертикальной осью, J. Renewable Sustainable Energy, 3 (2011), 043104.

  • 18. С. Дж. Португалия, Т. Юбел, Дж. Фриц, С. Хиз, Д. Троуб, Б. Воелкль, С. Хейлс, А. М. Уилсон и Дж. Р. Ашервуд, Использование восходящего потока и предотвращение нисходящего потока за счет фазирования закрылков в полете строем ибиса, Природа, 505 (2014 г.) ), стр.399 — 402 .

  • 19. С. Наир и Э. Кансо, Гидродинамически связанные твердые тела, J. ​​Fluid Mech. , 592 (2007), стр. 393-411.

  • 20. А. А. Чиу, Д. Крауди и А. Леонард, Взаимодействие двух тел с жидкостью в невязкой жидкости, Физика жидкостей, 22 (2010), 107101.

  • 21. А. А. Чиу, Э. Кансо, П. К. Ньютон, Динамическая система с конечным диполем, Proc.Рой. соц. А, 468 (2012), стр. 3006-3026.

  • 22. М. Газзола, К. Мимо, А. А. Чиу и П. Комуцакос, Опосредованные потоком взаимодействия между двумя цилиндрами при конечных числах, Physics of Fluids, 24 (2012 \natexlaba), 043103.

  • 23. А. Гилманов и Ф. Сотиропулос, Гибридный декартово-погруженный граничный метод для моделирования течений с $3$d геометрически сложными движущимися телами, J. Comput. физ., 207 (2005), стр. 457-492.

  • 24. И. Боразджани и Ф. Сотиропулос, Численное исследование гидродинамики каранообразных плаваний в переходных и инерционных режимах течения, J. Experimental Biology, 211 (2008), стр. 1541-1558.

  • 25. Х. Донг, М. Бозкурттас, Р. Миттал, П. Мэдден и Г. В. Лаудер, Вычислительное моделирование и анализ гидродинамики сильно деформируемого грудного плавника рыбы, Дж.Жидкостный мех. , 645 (2010), стр. 345-373.

  • 26. Ю К. Л., Тинг С. К., Йе М. К. и Ян Дж. Т., Трехмерное численное моделирование гидродинамических взаимодействий между вихрями грудных плавников и волнообразными движениями тела плавающей рыбы, Physics of Fluids, 23 (2011), 091901.

  • 27. Дж. Карлинг, Т.Л. Уильямс и Г. Боутелл, Самоходное угловатое плавание: одновременное решение двумерных уравнений Навье-Стокса и законов движения Ньютона, Дж.Experimental Biology, 201 (1998), стр. 3143-3166.

  • 28. М. Бергманн и А. Иолло, Моделирование и симуляция рыбоподобного плавания, J. Comput. физ. , 230 (2011), стр. 329-348.

  • 29. Дж. Д. Элдридж, Численное моделирование волнообразного плавания при умеренном числе Рейнольдса, Bioinspiration Biomimetics, 1 (2006), стр. S19 — S24.

  • 30. М. Газзола, П. Шателен, В.М. ван Рис и П. Кумуцакос, Моделирование одиночных и многократных пловцов с недивергентной свободной деформирующей геометрией, J. Comput. физ. , 230 (2011), стр. 7093-7114.

  • 31. И. Боразджани, Ф. Сотиропулос, Э. Д. Тителл и Г. В. Лаудер, Гидродинамика реакции побега синежаберной солнечной рыбы c-start: трехмерное моделирование и сравнение с экспериментальными данными, J. Experimental Biology, 215 (2012), стр. 671. 684 .

  • 32. А. А. Ширгаонкар, М. А. Маклвер и Н. А. Патанкар, Новая математическая формулировка и быстрый алгоритм для моделирования самодвижения с полным разрешением, J. Comput. физ. , 228 (2009), стр. 2366-2390.

  • 33. С. Керн и П. Комуцакос, Моделирование оптимизированного угловатого плавания, J. Experimental Biology, 209 (2006), стр. 4841–4857.

  • 34. С. Э. Хибер и П. Комуцакос, Метод погруженных границ для гидродинамики сглаженных частиц самоходных пловцов, Дж.вычисл. физ. , 227 (2008), стр. 8636-8654.

  • 35. М. Газзола, В. М. Ван Рис и П. Комуцакос, C-start: Оптимальный старт личинок рыб, J. Fluid Mech. , 698 (2012 \natexlabb), стр. 5-18.

  • 36. WM van Rees, M. Gazzola и P. Koumoutsakos, Оптимальные формы для угловатых пловцов при промежуточных числах Рейнольдса, J. ​​Fluid Mech. , 722 (2013).

  • 37. П.Koumoutsakos, Невязкая осевая симметризация эллиптического вихря, J. Comput. физ. , 138 (1997), стр. 821-857.

  • 38. CW Reynolds, Стаи, стада и школы: модель распределенного поведения, в SIGGRAPH $’$87: Proceedings of the 14th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, 1987, стр. 71—87.

  • 39. И. Д. Кузин и Дж. Краузе, Самоорганизация и коллективное поведение у позвоночных, Успехи в изучении поведения, 32 (2003), стр.1 — 75 .

  • 40. Т. Висек, А. Цирок, Э. Бенджакоб, И. Коэн и О. Шохет, Новый тип фазового перехода в системе самодвижущихся частиц, Phys. Преподобный Летт. , 75 (1995), стр. 1226-1229.

  • 41. М. Баллерини, Н. Кабиббо, Р. Канделье, А. Каванья, Э. Сисбани, И. Джардина, В. Леконт, А. Орланди, Г. Паризи, А. Прокаччини, М. Виале и В. Здравкович, Управление взаимодействием коллективное поведение животных зависит от топологического, а не метрического расстояния: данные полевого исследования, Proc.Натл. акад. науч. США, 105 (2008), стр. 1232-1237.

  • 42. И. Д. Кузен, С. С. Иоанну, Г. Демирель, Т. Гросс, С. Дж. Торни, А. Хартнетт, Л. Конрад, С. А. Левин и Н. Е. Леонард, Неинформированные люди способствуют демократическому консенсусу в группах животных, Наука, 334 (2011), стр. 1578 — 1580 .

  • 43. И. Д. Кузен, Дж. Краузе, Р. Джеймс, Г. Д. Ракстон и Н. Р. Фрэнкс, Коллективная память и пространственная сортировка в группах животных, Дж.Теор. биол. , 218 (2002), стр. 1-11.

  • 44. С. В. Вишидо, Дж. К. Пэрриш и Д. Грюнбаум, Влияние размера популяции и количества влиятельных соседей на эмерджентные свойства косяков рыб, Экологическое моделирование, 183 (2005), стр. 347–363.

  • 45. Т. Вичек и А. Зафейрис, Коллективное движение, Phys. Rep., 517 (2012), стр. 71-140.

  • 46. ГРАММ.H. Cottet and P. Koumoutsakos, Vortex Methods, Theory and Practice, Cambridge University Press, New York, 2000.

  • 47. П. Комуцакос, Моделирование многомасштабного потока с использованием частиц, Ann. Rev. Fluid Mechanics, 37 (2005), стр. 457-487.

  • 48. Дж. Дж. Монаган и Экстраполяция сплайнов для интерполяции, J. Comput. физ. , 60 (1985), стр. 253-262.

  • 49. Б. Хеджазиалхоссейни, Д.Россинелли, М. Бергдорф и П. Комуцакос, Методы конечного объема высокого порядка на вейвлет-адаптированных сетках с локальным временным шагом на многоядерных архитектурах для моделирования взаимодействия ударных пузырей, J. Comput. физ. , 229 (2010), стр. 8364-8383.

  • 50. Д. Россинелли, Б. Хеджазиалхоссейни, М. Бергдорф и П. Кумуцакос, Вейвлет-адаптивные решатели на многоядерных архитектурах для моделирования сложных систем, Параллелизм и вычисления: практика и опыт, 23 (2011), стр.172 — 186 .

  • 51. Дж. Барнс и П. Хат, Иерархический алгоритм вычисления силы o(n-log-n), Nature, 324 (1986), стр. 446–449.

  • 52. Н. А. Патанкар, Н. Шарма, Быстрая проекционная схема для прямого численного моделирования потоков твердых частиц, Комм. Число. Методы инж. , 21 (2005), стр. 419-432.

  • 53. М. Кокерель и Г. Х. Котте, Метод установки уровня вихря для двустороннего взаимодействия несжимаемой жидкости со сталкивающимися твердыми телами, Дж. вычисл. физ. , 227 (2008), стр. 9121-9137.

  • 54. Д. Россинелли, Моделирование потоков с разным разрешением в многоядерных/многоядерных архитектурах, доктор философии. диссертация, ETH Zurich, 2011.

  • 55. К. Уоткинс и П. Даян, Q-learning, Machine Learning, 8 (1992), стр. 279–292.

  • 56. Саттон С. Р. и Барто А. Г., Обучение с подкреплением: введение, MIT Press Cambridge, MA, 1998.

  • 57. М. Газзола, Моделирование, оптимизация и обучение искусственных пловцов, доктор философии. диссертация, ETH Zurich, 2012.

  • 58. Ю. К. Мюллер, Дж. Г. М. ван ден Бугаарт и Дж. . ван Леувен, Модели течения личинок рыб: волнообразное плавание в промежуточном режиме течения, J. Experimental Biology, 211 (2008), стр. 196-205.

  • Спектральная нормализация для глубокого обучения с подкреплением: перспектива оптимизации

    %PDF-1.3 % 1 0 объект > эндообъект 2 0 объект > эндообъект 3 0 объект > поток

  • Флорин Гогиану, Тудор Берариу, Михаэла Рошка, Клаудия Клопат, Лучиан Бузониу, Разван Паскану
  • Материалы Международной конференции по машинному обучению 2021
  • Спектральная нормализация для глубокого обучения с подкреплением: перспектива оптимизации
  • конечный поток эндообъект 4 0 объект > эндообъект 5 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] /XObject > >> /Type /Page >> эндообъект 6 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] >> /Type /Page >> эндообъект 7 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] /XObject > >> /Type /Page >> эндообъект 8 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] /XObject > >> /Type /Page >> эндообъект 9 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] /XObject > >> /Type /Page >> эндообъект 10 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] /XObject > >> /Type /Page >> эндообъект 11 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] /XObject > >> /Type /Page >> эндообъект 12 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] >> /Type /Page >> эндообъект 13 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] >> /Type /Page >> эндообъект 14 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] >> /Type /Page >> эндообъект 15 0 объект > /Pattern 54 0 R /ProcSet [ /PDF /Text ] >> /Type /Page >> эндообъект 16 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 147. 912 220,317 197,487 231,261 ] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация >> эндообъект 17 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 200.169 220.317 221.689 231.261 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 18 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 95,097 208,362 155,742 219,305 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 19 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 158.337 208.362 179.856 219.305 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 20 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 182.725 208,362 235,377 219,305 ] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация >> эндообъект 21 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 237,972 208,362 259,491 219,305 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 22 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 57,499 184,451 109,504 195,395 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 23 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 112,906 184,451 135,222 195,395 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 24 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 1 0 0 ] /H /I /Rect [ 532. 108 396,51 538,674 406,613 ] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация >> эндообъект 25 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 476,747 354,733 541,206 365,676 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 26 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 306.444 342.777 328.043 353.721 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 27 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 370,934 259,091 434,252 270,035 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 28 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 437.2 259.091 458.799 270.035 ] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация >> эндообъект 29 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 462.02 259.091 513.918 270.035 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 30 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 516,866 259,091 538,465 270,035 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 31 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 405.185 223.226 472.53 234.17 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 32 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 475. 522 223,226 502,571 234,17 ] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация >> эндообъект 33 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 503.364 223.226 509.807 234.17 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 34 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 522.459 211.271 542.437 222.214 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 35 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 306.444 199.315 343.389 210.259 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 36 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 346.411 199,315 368,568 210,259 ] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация >> эндообъект 37 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 434.411 175.405 478.219 186.349 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 38 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 480,728 175,405 502,247 186,349 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 39 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 505.029 175.405 541.241 186.349 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 40 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 306. 444 163,45 328,123 174,394 ] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация >> эндообъект 41 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 331,348 163,45 380,677 174,394 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 42 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 383,627 163,45 405,306 174,394 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 43 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 425,256 97,697 478,605 108,64 ] /Subtype /Link /Type /Annot >> эндообъект 44 0 объект > /Border [ 0 0 0 ] /C [ 0 1 0 ] /H /I /Rect [ 481.627 97,697 503,864 108,64 ] /Подтип /Ссылка /Тип /Аннотация >> эндообъект 45 0 объект > поток xڭ[[۸~#u

    FA + AlphaAI | Девпост

    Вдохновение

    Фондовые рынки представляют собой сложные динамические системы, очень чувствительные к множеству факторов. Как энтузиасты математики и науки , моя команда всегда глубоко интересовалась поведением динамических систем и прогнозированием свойств динамических систем. Традиционно для моделирования фондового рынка применялись только методы статистики и анализа временных рядов. Однако с появлением искусственного интеллекта и машинного обучения прогнозирование фондовых рынков стало более точным и эффективным. Изучив ранее анализ временных рядов и стохастику, моя команда решила изучить использование нейронных сетей для прогнозирования доходности акций различных компаний. Увидев, что это было сделано в значительной степени, мы решили улучшить его, добавив автоматическое извлечение признаков . Кроме того, мы также работаем над разработкой новой модели обучения с подкреплением, которая, как мы надеемся, научится торговать самостоятельно.

    Обзор

    Конвейер нашей модели выглядит следующим образом:

    1. Получение данных о ценах на акции — это первичные данные для нашей модели.
    2. Предварительно обработайте данные — удалите шум из данных с помощью вейвлет-преобразования и создайте поезд, тестируйте наборы данных для многоуровневых автоэнкодеров.
    3. Обучите многоуровневый автоэнкодер — это даст нам наш экстрактор признаков.
    4. Обработайте данные — это даст нам функции нашей модели, а также обучающие, тестовые наборы данных.
    5. Используйте нейронную сеть LSTM , чтобы учиться на обучающих данных.
    6. Протестируйте модель с помощью тестового набора — это даст нам представление о том, насколько хороша наша модель.
    7. Предсказывать курс акций
    8. Используйте Обучение с подкреплением , чтобы придумать торгового агента.

    Наши основные инновации включают в себя: использование вейвлет-преобразования в шумоподавления стоковых данных, использование многоуровневых автоэнкодеров для автоматического извлечения признаков , использование нейронной сети LSTM с регуляризацией по Тихонову обучение функциям, использование онлайн-обучения для непрерывного обучения нашей модели с использованием и использование нового метода обучения с подкреплением для создания торгового бота.

    После этого мы собрали данные о настроениях для новостей и твитов об акциях и используем их для разработки модели обучения с подкреплением.

    Это визуально представлено на следующей блок-схеме.

    Как мы это построили

    Мы собрали более 25000 наборов данных о ценах на акции из Yahoo Finance. Затем мы использовали дискретное вейвлет-преобразование в сочетании с пороговым значением для удаления шума из биржевых данных. Впоследствии мы обучили многоуровневый автоэнкодер для более чем 1000 эпох и извлекли функции из наших данных о ценах на акции.Мы использовали эти функции для обучения нашей модели LSTM. Были предприняты преднамеренные действия для предотвращения переобучения данных, включая использование регуляризации по Тихонову и добавление исключений , чтобы сделать нашу модель более надежной . Гиперпараметры были настроены с помощью поиска по сетке , а модель была оптимизирована для производительности .

    Мы собрали более 25000 наборов данных о ценах на акции из Yahoo Finance. Затем мы использовали дискретное вейвлет-преобразование в сочетании с пороговым значением для удаления шума из биржевых данных.Впоследствии мы обучили многоуровневый автоэнкодер для более чем 1000 эпох и извлекли функции из наших данных о ценах на акции. Мы использовали эти функции для обучения нашей модели LSTM. Были предприняты преднамеренные действия для предотвращения переобучения данных, включая использование регуляризации по Тихонову и добавление исключений, чтобы сделать нашу модель более надежной. Гиперпараметры были настроены с помощью поиска по сетке, а модель была оптимизирована для повышения производительности.

    Наши данные Twitter извлекаются с помощью Twitter API с хэштегом акции (#AAPL).Затем с помощью TextBlob вычисляется значение тональности, а для нейронной сети вычисляется простое среднее значение.

    С помощью Alyen’s News API мы смогли очистить Интернет с большим количеством критериев и точностью. Они:

    • Ограничено категорией финансов, бизнеса и экономических новостей
    • Относится к акционерной компании (Apple inc) с использованием конкретной ссылки dbpedia
    • Относится к статьям, связанным с акционерным обществом (Apple), с конкретными ключевыми словами, такими как «Google» и «Sony».
    • Отфильтровано только 150 лучших веб-сайтов Alexa

    Для наших новостных статей мы решили вручную запустить их через созданную нами функцию фильтра, которая предназначена для имитации того, как люди читают статьи.Оценка тональности не рассчитывается для каждого слова в статье, поскольку обычно люди читают статью не более 15 секунд. Чтобы противостоять этому, мы бы придали больший вес заголовку, поскольку около 80% людей, читающих заголовок, не читают основную часть статьи. Кроме того, существуют различные основные тенденции, в которых люди читают статью, например, длина слов. После учета этих факторов мы затем вычисляем значение тональности для отфильтрованной статьи, которое затем вычисляется с помощью TextBlob, а экспоненциально взвешенное скользящее среднее вычисляется для нейронной сети.

    Наконец, мы использовали настроения в Твиттере и новостях в сочетании с нашими прогнозами цен на акции, чтобы построить модель обучения с подкреплением, которая улучшается по мере итераций, достигая годовой доходности 200%.

    Проблемы, с которыми мы столкнулись

    Основная проблема заключалась в том, чтобы заставить API новостей и Twitter работать и получать значения тональности. В частности, некоторые статьи или твиты, извлеченные API, были неактуальны, а иногда даже вводили в заблуждение. Следовательно, нам пришлось установить меры предосторожности, чтобы убедиться, что мы изолируем твиты и новостные статьи, которые действительно влияют на точку зрения читателя.

    Twitter API также был ограничен 10 днями, в то время как мы могли получать новости только за несколько лет, используя новостной API, что сильно ограничивало объем данных, которые мы могли получить.

    Основные результаты

    Основные результаты представлены на следующих графиках:

    Средняя СКО: 0,01431

    Среднее среднеквадратичное отклонение: 0,0945

    Среднее среднеквадратичное отклонение: 2,11

    Среднее среднеквадратичное отклонение: 9,49

    Для нашего портфолио обучения с подкреплением:

    Мы добились 200% годовой прибыли, используя обучение с подкреплением на акциях Microsoft.

    Что мы узнали

    Мы узнали, что ИИ очень эффективен в изучении сильно нелинейных тенденций, и его влияние на количественные торговые модели не уменьшится в ближайшее время. Кроме того, мы также узнали о важности качественных данных для наших моделей машинного обучения, поскольку они значительно повышают точность.

    Что дальше для AlphaAI

    Мы стремимся сделать наш алгоритм обучения с подкреплением намного более сложным, учитывая различные рыночные факторы, такие как выплаты дивидендов, комиссии за транзакции и открывая агента для различных типов заказов.Если возможно, мы хотели бы исследовать влияние микроструктуры рынка на создание хороших торговых ботов.

    Передача обучения с подкреплением с помощью Shared Dynamics

    %PDF-1.4 % 161 0 объект >/OCGs[164 0 R]>>/OutputIntents[158 0 R]/PageLabels 156 0 R/Pages 17 0 R/Тип/Каталог>> эндообъект 163 0 объект >/Шрифт>>>/Поля 168 0 R>> эндообъект 160 0 объект >поток 2017-01-21T19:42:07-08:00TeX2017-01-22T15:24:45-08:002017-01-22T15:24:45-08:00Это pdfTeX, версия 3. 14159265-2.6-1.40.17 (TeX Live 2016) kpathsea версия 6.2.2Acrobat Distiller 15.0 (Macintosh)FalseMachine Learning Methodsapplication/pdf

  • Romain Laroche, Merwan Barlier
  • Передача обучения с подкреплением с помощью Shared Dynamics
  • Copyright© 2017 Ассоциация развития искусственного интеллекта
  • Материалы тридцать первой конференции AAAI по искусственному интеллекту (AAAI-17)
  • Методы машинного обучения
  • Правдаhttp://www.aaai.orguuid:946e3d45-69a7-074f-bf2e-7284fd19af1cuuid:181f0ca7-8290-8242-ab19-a28e355068d81B конечный поток эндообъект 156 0 объект > эндообъект 17 0 объект > эндообъект 2 0 объект >/Шрифт>/ProcSet[/PDF/Text]/XObject>>>/Тип/Страница>> эндообъект 18 0 объект >/Шрифт>/ProcSet[/PDF/Text]/XObject>>>/Тип/Страница>> эндообъект 28 0 объект >/Шрифт>/ProcSet[/PDF/Text]/XObject>>>/Тип/Страница>> эндообъект 33 0 объект >/Шрифт>/ProcSet[/PDF/Text]/XObject>>>/Тип/Страница>> эндообъект 39 0 объект >/ExtGState>/Font>/ProcSet[/PDF/Text/ImageC/ImageI]/XObject>>>/Type/Page>> эндообъект 58 0 объект >/Шрифт>/ProcSet[/PDF/Text/ImageC]/XObject>>>/Тип/Страница>> эндообъект 66 0 объект >/Шрифт>/ProcSet[/PDF/Text]/XObject>>>/Тип/Страница>> эндообъект 187 0 объект >поток HWKs8WmE3evf*ڢ%XbB>(~ %Jrj.