Усиление порогов на ниве: Пороги на Ниву своими руками — установка силовых элементов из профильной трубы на 2121

Последние новости туризма на сегодня 2022

Отдых и Туризм — Новости туризма 2022

Февраль 12, 2022 8 комментариев

С чем у любого туриста ассоциируется Хорватия? В первую очередь — отличная экология, чистейшее лазурного цвета Адриатическое море и невероятно живописные берега…

Февраль 1, 2022

Февраль 1, 2022

Февраль 1, 2022

Февраль 2, 2022

Правильное питание

Ноябрь 19, 2022 5 комментариев

Хотя общая идея заключается в том, что замороженные фрукты не несут никакой пользы для здоровья, многочисленные доказательства противоречат. ..

Ноябрь 19, 2022 17 комментариев

Ноябрь 19, 2022 10 комментариев

Ноябрь 19, 2022 20 комментариев

Общество

Ноябрь 19, 2022 7 комментариев

Найти идеальный подарок на Новый год для близких и друзей — непростая задача. Если нет уверенности в правильности своего решения, то может…

Ноябрь 19, 2022 20 комментариев

Ноябрь 19, 2022 4 комментария

Ноябрь 19, 2022 5 комментариев

Cпорт отдых туризм

Ноябрь 20, 2022 16 комментариев

Занять всю семью непросто. И что ж, нужно время, чтобы постоянно придумывать новые…

Бизнес

Ноябрь 20, 2022 2 комментария

Во французском языке существительное menu имеет два совершенно разных…

Спорт

Ноябрь 21, 2022 8 комментариев

Если вы все-таки решились на покупку первого сноуборда, при выборе однозначно не стоит…

Как усилить кузов в Ниве

«Нива» остается самым популярным внедорожником в странах бывшего СССР. Но высокие нагрузки, которым подвергается автомобиль на пересеченной местности, могут «повести» кузов и тогда эксплуатация автомобиля будет затруднена. Для того чтобы этого не случилось, лучше укрепить его, придав кузову большую жесткость.

Начните с укрепления передних лонжеронов в местах крепления амортизаторов. Наварите на них усиливающие накладки из листовой стали толщиной 3 мм. Лучше приваривать накладки по всей длине лонжерона. Это позволит не только избежать трещин при ударах о подвеску, но и не даст кузову деформироваться при буксировке автомобиля, особенно на лебедке. Еще одно слабое место на кузове «Нивы» — места крепления коробки передач и распределительной коробки. Установите на них стальные накладки. При работе учитывайте, что эти два узла не должны сдвигаться относительно друг друга для нормальной работы промежуточного вала, который находится между ними.

Если производилась резка колесных арок при увеличении вылета и толщины колес, их нужно обязательно проварить, поскольку они тоже являются несущим элементом конструкции. Особенно это относится к задним аркам.
Усильте пороги, которые придадут кузову дополнительную жесткость. Для этого возьмите стальной холоднокатаный профиль, толщиной 2,5 мм, вырежьте его по длине порога, приварите снизу и закройте конструкцию металлическим листом.
Дополнительно обварите упоры (стаканы) задних амортизаторов, можно тоже усилить их стальным листом. На них идет повышенная нагрузка при движении по пересеченной местности.
Поменяйте бамперы на швеллеры с косыми отбойниками, приварив их к лонжеронам. Это поможет увеличить жесткость кузова. Кроме того, при буксировке или работе лебедки, которую можно установить на такую конструкцию, нагрузка равномерно распределяется на оба лонжерона, значительно уменьшая вероятность их поломки.

Установите на автомобиль дополнительные отбойники и специальные дуги. Они не только помогут отбрасывать от автомобиля различные препятствия типа молодых деревьев. Дуги и отбойники также являются элементами каркаса, которые существенно увеличат жесткость кузова.
Но слишком увлекаться не нужно, поскольку, увеличивая вес автомобиля, владелец автоматически увеличивает нагрузку на двигатель и уменьшает его проходимость. Поэтому при усилении не нужно применять слишком толстую сталь и тяжелый профиль.

Как разобрать зеркало заднего вида	Как обжечь свечи	Как установить ультразвуковой датчик парковки
Как поставить подогрев	Как подключить пищалки	Как снять тонировку с машины

Респециализация роев за счет отказа от усиленных порогов

• Агассунон В. и Мартиноли А. (2002). Эффективность и надежность алгоритмов распределенного распределения на основе пороговых значений в многоагентных системах. В г. Материалы первой международной совместной конференции по автономным агентам и мультиагентным системам: Часть 3

  (стр. 1090–1097). АКМ.

• Агассунон В., Мартиноли А. и Гудман Р. (2001). Масштабируемый распределенный алгоритм распределения рабочих процессов во встроенных системах. В 2001 Международная конференция IEEE по системам, человеку и кибернетике (том 5, стр. 3367–3373).

• Агмон, Н., Уриели, Д., и Стоун, П. (2011). Многоагентное патрулирование для сложных условий окружающей среды. В Труды двадцать пятой конференции по искусственному интеллекту (AAAI’11) .

• Алмейда А., Рамальо Г., Сантана Х., Тедеско П., Менезес Т., Коррубле В. и др. (2004). Последние достижения в многоагентном патрулировании. В ALC Bazsan & S. Labidi (Eds.), Достижения в области искусственного интеллекта: SBIA 2004 (стр. 474–483). Берлин: Спрингер.

  Глава Google Scholar

• Берман С.

  , Халас А., Кумар В. и Пратт С. (2007). Био-вдохновленное групповое поведение для развертывания роя роботов в нескольких пунктах назначения. В материалах международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации 2007 г. (стр. 2318–2323).

• Брутчи, А., Пини, Г., Пинчироли, К., Бираттари, М., и Дориго, М. (2014). Самоорганизованное распределение задач для последовательно взаимозависимых задач в роевой робототехнике. Автономные агенты и мультиагентные системы , 28 (1), 101–125.

  Артикул Google Scholar

• Кэмпбелл А. и Ву А. С. (2011). Распределение ролей с несколькими агентами: проблемы, подходы и различные точки зрения. Автономные агенты и мультиагентные системы , 22 (2), 317–355.

  Артикул Google Scholar

• Кампос, М., Бонабо, Э., Тераулаз, Г., и Денебур, Дж. Л. (2000). Динамическое планирование и разделение труда у общественных насекомых.

  Адаптивное поведение , 8 (2), 83–95.

  Артикул Google Scholar

• Чу, Х. Н., Глад, А., Симонин, О., Семпе, Ф., Дрогул, А., и Шарпийе, Ф. (2007). Подходы роя к проблеме патрулирования, распространение информации и испарение феромонов. 19-я международная конференция IEEE по инструментам с искусственным интеллектом, 2007 г. ICTAI 2007 (том 1, стр. 442–449). IEEE.

• Cicirello, VA, & Smith, SF (2004). Осоподобные агенты для распределенной фабричной координации. Автономные агенты и мультиагентные системы , 8 (3), 237–266.

  Артикул Google Scholar

• де Лопе, Дж., Мараволл, Д., и Киньонес, Ю. (2012). Децентрализованное распределение многозадачности в разнородных командах роботов с помощью оптимизации муравьиной колонии и обучающихся автоматов. В

  Международная конференция по гибридным системам искусственного интеллекта (стр. 103–114). Спрингер.

• де Лопе, Дж., Маравалл, Д., и Киньонес, Ю. (2015). Методы самоорганизации для улучшения децентрализованного многозадачного распределения в системах с несколькими роботами. Нейрокомпьютинг , 163 , 47–55.

  Артикул Google Scholar

• Диас, МБ (2004). Traderbots: новая парадигма надежной и эффективной координации нескольких роботов в динамичных средах (стр. 153). Институт робототехники: Питтсбург.

  Google Scholar

• Дос Сантос, Д. С., и Баззан, А. Л. (2012). Распределенная кластеризация для формирования групп и распределения задач в многоагентных системах: подход группового интеллекта. Прикладные программные вычисления , 12 (8), 2123–2131.

  Артикул Google Scholar

• Дос Сантос, Ф., и Баззан, А.Л. (2009 г.). Алгоритм на основе муравья для распределения задач в крупномасштабных и динамических мультиагентных сценариях. В материалах 11-й ежегодной конференции по генетическим и эволюционным вычислениям (стр. 73–80). АКМ.

• Дос Сантос, Ф., и Баззан, А.Л. (2011). На пути к эффективному многоагентному распределению задач при спасении robocup: биологический подход. Автономные агенты и мультиагентные системы , 22 (3), 465–486.

  Артикул Google Scholar

• Дукатель Ф., Фёрстер А., Ди Каро Г. А. и Гамбарделла Л. М. (2009). Новые методы распределения задач для роев роботов. 9-я конференция IEEE/RAS по автономным робототехническим системам и соревнованиям .

• Фаринелли, А., Иокки, Л., Нарди, Д., и Ципаро, В.А. (2006). Назначение динамически воспринимаемых задач путем передачи токена в мультироботных системах. Труды IEEE , 94 (7), 1271–1288.

  Артикул Google Scholar

• Ферранте, Э., Тургут, А.Э., Дуэньес-Гусман, Э. , Дориго, М., и Вензелерс, Т. (2015). Эволюция специализации самоорганизующихся задач в роях роботов. PLoS Вычислительная биология , 11 (8), e1004273.

  Артикул Google Scholar

• Феррейра, П., и Баззан, А.Л. (2006). Swarm-gap: Алгоритм приближения e-gap на основе роя. В

  г. Первый международный семинар по агентным технологиям для управления стихийными бедствиями (стр. 49–55).

• Феррейра, П.Р., Боффо, Ф.С., и Баззан, А.Л. (2007). Использование swarm-gap для распределенного распределения задач в сложных сценариях. В Международная конференция по автономным агентам и мультиагентным системам (стр. 107–121). Спрингер.

• Феррейра П.Р., Дос Сантос Ф., Баззан А.Л., Эпштейн Д. и Васкоу С.Дж. (2010). Спасение Robocup как мультиагентное распределение задач между командами: эксперименты с взаимозависимостью задач. Автономные агенты и мультиагентные системы , 20 (3), 421–443.

  Артикул Google Scholar

• Фрисон М., Тран Н. Л., Байбун Н., Брутчи А., Пини Г., Роли А., Дориго М. и Бираттари М. (2010). Самоорганизованное разделение задач в рое роботов. В Международная конференция по роевому интеллекту (стр. 287–298). Спрингер.

• Гарнье, С., Готре, Дж., и Тераулаз, Г. (2007). Биологические принципы роевого интеллекта. Роевой интеллект , 1 (1), 3–31.

  Артикул Google Scholar

• Гицциоли Р., Нуян С., Бираттари М. и Дориго М. (2005). Алгоритм на основе муравья для задачи динамического распределения неоднородных задач. Технический отчет, TR/IRIDIA/2005-005.

• Гольфарелли М., Майо Д. и Рицци С. (1997). Многоагентное планирование маршрута на основе согласования переключения задач. In Труды 16-го семинара SIG по планированию и составлению графиков в Великобритании (стр. 69).

• Халас, А., Хси, М.А., Берман, С., и Кумар, В. (2007). Динамическое перераспределение роя роботов между несколькими площадками. На международной конференции IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам, 2007 г. IROS 2007 (стр. 2320–2325). IEEE.

• Се, М. А., Халас, А., Берман, С., и Кумар, В. (2008). Биологически вдохновленное перераспределение роя роботов между несколькими сайтами. Интеллект роя , 2 (2–4), 121–141.

  Артикул Google Scholar

• Хси, М. А., Халас, А., Чубук, Э. Д., Шенхольц, С., и Мартиноли, А. (2009). Специализация как оптимальная стратегия при меняющихся внешних условиях. На международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации, ICRA’09 (стр. 1941–1946).

• Джонс, К., и Матарик, М. (2003). Адаптивное разделение труда в крупномасштабных минималистичных системах с несколькими роботами. В 2003 Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам, 2003 г. (IROS 2003). Труды (Том 2, стр. 1969–1974). IEEE.

• Калра, Н., и Мартиноли, А. (2006). Сравнительный анализ рыночного и порогового распределения задач. В Распределенные автономные робототехнические комплексы 7 (стр. 91–101). Спрингер.

• Канакия, А., Тури, Б., и Коррелл, Н. (2016). Моделирование распределения задач с несколькими роботами с ограниченной информацией как глобальная игра. Роевой интеллект , 10 (2), 147–160.

  Артикул Google Scholar

• Казакова В. А. и Ву А. С. (2018). Специализация против повторной специализации: Эффекты обучения Hebbian в динамической среде. На конференции FLAIRS-31 общества исследования искусственного интеллекта Флориды, .

• Кира З. и Аркин Р. К. (2004). Забвение плохого поведения: Память для навигации по прецедентам. В 2004 Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS). Труды (Том 4, стр. 3145–3152).

• Киттитрирапрончай, О., и Андерсон, К. (2003). Муравьи красят грузовики лучше, чем куры? Рынки в сравнении с пороговыми значениями отклика для распределенного динамического планирования. In Конгресс 2003 г. по эволюционным вычислениям, 2003 г. CEC’03 (Том 2, стр. 1431–1439). IEEE.

• Кригер, М.Дж., и Биллетер, Дж.Б. (2000). Служебный долг: самоорганизованное распределение задач в популяции до двенадцати мобильных роботов. Робототехника и автономные системы , 30 (1–2), 65–84.

  Артикул Google Scholar

• Лабелла, Т. Х., Дориго, М., и Денебур, Дж. Л. (2006). Разделение труда в группе роботов, вдохновленное поведением муравьев при поиске пищи. Операции ACM в автономных и адаптивных системах (TAAS) , 1 (1), 4–25.

  Артикул Google Scholar

• Ли, В. , и Ким, Д. (2016). Локальное взаимодействие агентов для разделения труда в многоагентных системах. В Международная конференция по моделированию адаптивного поведения (стр. 46–54). Спрингер.

• Ли, В., и Ким, Д. (2017). Модель порога отклика на основе истории для разделения труда в многоагентных системах. Датчики , 17 (6), 1232.

  Артикул Google Scholar

• Левинталь, Д. А., и Марч, Дж. Г. (1993). Близорукость обучения. Журнал стратегического управления , 14 (S2), 95–112.

  Артикул Google Scholar

• Ли Л., Мартиноли А. и Абу-Мостафа Ю. С. (2002). Возникающая специализация в роевых системах. В Международной конференции по интеллектуальной инженерии данных и автоматизированному обучению (стр. 261–266). Спрингер.

• Лю, В., Уинфилд, А.Ф., Са, Дж., Чен, Дж., и Доу, Л. (2007). На пути к оптимизации энергопотребления: распределение возникающих задач в рое кормодобывающих роботов. Адаптивное поведение , 15 (3), 289–305.

  Артикул Google Scholar

• Ма, Х., Ли, Дж., Кумар, Т., и Кениг, С. (2017). Пожизненный многоагентный поиск путей для онлайн-задач по вывозу и доставке. В Материалы 16-й конференции по автономным агентам и мультиагентным системам, Международный фонд автономных агентов и мультиагентных систем (стр. 837–845).

• Мавровуниотис, М., Ли, К., и Ян, С. (2017). Обзор роевого интеллекта для динамической оптимизации: алгоритмы и приложения. Рой и эволюционные вычисления , 33 , 1–17.

  Артикул Google Scholar

• Макинтайр М., Нуньес Э. и Джини М. (2016). Повторяющиеся аукционы с участием нескольких роботов для планирования задач с ограничением приоритета. In Материалы международной конференции 2016 г. по автономным агентам и мультиагентным системам, Международный фонд автономных агентов и мультиагентных систем (стр. 1078–1086).

• Мурсиано, А., Миллан, Дж. Д. Р., и Замора, Дж. (1997). Специализация в многоагентных системах посредством обучения. Биологическая кибернетика , 76 (5), 375–382.

  Артикул Google Scholar

• Ничке, Г., Шут, М., и Эйбен, А. (2008). Возникающая специализация в биологически вдохновленных системах коллективного поведения. В Интеллектуальные комплексные адаптивные системы (стр. 215–253). ИГИ Глобал.

• Нуян, С. (2002). Агентный подход к динамическому распределению задач. В Международный семинар по муравьиным алгоритмам (стр. 28–39). Спрингер.

• Нуян, С., Гиззиоли, Р., Бираттари, М., и Дориго, М. (2005). Алгоритм на основе насекомых для задачи динамического распределения задач. КИ , 19 (4), 25–31.

  Google Scholar

• Нуньес, Э., и Джини, М.Л. (2015). Аукционы с несколькими роботами для распределения задач с временными ограничениями. В AAAI (стр. 2110–2116).

• Нуньес, Э., Макинтайр, М., и Джини, М. (2016). Децентрализованное распределение задач с ограничениями по времени и приоритету команде роботов. На международной конференции IEEE по моделированию, моделированию и программированию автономных роботов (SIMPAR) (стр. 197–202). IEEE.

• Оно Н. и Фукумото К. (1996). Мультиагентное обучение с подкреплением: модульный подход. В Вторая международная конференция по многоагентным системам (стр. 252–258).

• Пини Г., Брутчи А., Фрисон М., Роли А., Дориго М. и Бираттари М. (2011). Разделение задач в стаях роботов: адаптивный метод выбора стратегии. Роевой интеллект , 5 (3–4), 283–304.

  Артикул Google Scholar

• Португалия, Д. , и Роша, Р. (2011). Обзор алгоритмов патрулирования с использованием нескольких роботов. В докторской конференции по вычислительным, электрическим и промышленным системам (стр. 139–146). Спрингер.

• Прайс, Р., и Тино, П. (2004). Оценка адаптивного характера распределения задач по сравнению с альтернативными децентрализованными мультиагентными стратегиями. В Международная конференция по параллельному решению задач с натуры (стр. 982–990). Спрингер.

• Киньонес, Ю., Маравалл, Д., и де Лопе, Дж. (2011). Стохастические обучающиеся автоматы для самокоординации при выборе гетерогенных многозадачных систем с несколькими роботами. В Мексиканская международная конференция по искусственному интеллекту (стр. 443–453). Спрингер.

• Роман, Дж. А., Родригес, С., и Корчадо, Дж. М. (2014). Совершенствование интеллектуальных систем: Специализация. В Международная конференция по практическому применению агентов и мультиагентных систем (стр. 378–385). Спрингер.

• Шварцрок Дж., Закариас И., Баззан А.Л., де Араужо Фернандес Р.К., Морейра Л.Х. и де Фрейтас Э.П. (2018). Решение проблемы распределения задач в системах с несколькими беспилотными летательными аппаратами с использованием группового интеллекта. Инженерные приложения искусственного интеллекта , 72 , 10–20.

  Артикул Google Scholar

• Таварес, А. Р., Азпуруа, Х., и Чаймович, Л. (2014). Развитие группового интеллекта для распределения задач в стратегической игре в реальном времени. В Бразильский симпозиум по компьютерным играм и цифровым развлечениям, 2014 г. (SBGAMES) (стр. 99–108). IEEE.

• Таварес А.Р., Зуин Г.Л., Азп Х., Чаймович Л. и др. (2017). Сочетание генетического алгоритма и группового интеллекта для распределения задач в стратегической игре в реальном времени. Журнал SBC по интерактивным системам , 8 (1), 4–19.

  Google Scholar

• Тераулаз Г. и Бонабо Э. (1999). Краткая история стигмергии. Искусственная жизнь , 5 (2), 97–116. https://doi.org/10.1162/106454699568700.

  Артикул Google Scholar

• Тераулаз, Г., Бонабо, Э., и Денебур, Дж. Л. (1998). Подкрепление порога реакции и разделение труда в сообществах насекомых. Труды Лондонского королевского общества B , 265 , 327–332.

  Артикул Google Scholar

• ван Лон, Р. Р., и Холвоет, Т. (2017). Когда агенты превосходят централизованные алгоритмы? Автономные агенты и мультиагентные системы , 31 (6), 1578–1609.

  Артикул Google Scholar

• Вильякорта, П.Дж., Пельта, Д.А., и Ламата, М.Т. (2013). Забывание как способ избежать обмана в повторяющейся имитационной игре. Автономные агенты и мультиагентные системы , 27 (3), 329–354.

  Артикул Google Scholar

• Ваверла, Дж., Воган, Р. Т. (2010). Быстрый и экономичный метод распределения командных задач в транспортной системе с несколькими роботами. В ICRA (стр. 1432–1437).

• Westhus, C., Kleineidam, C., Roces, F., & Weidenmeller, A. (2013). Поведенческая пластичность в ответной реакции рабочих шмелей: влияние опыта и скорости изменения температуры. Поведение животных , 85 (1), 27–34.

  Артикул Google Scholar

• Ву, А. С., и Казакова, В. А. (2017). Влияние порядка рассмотрения задач на децентрализованное распределение задач с использованием изменяющихся во времени порогов ответа. На конференции FLAIRS-30 Общества исследования искусственного интеллекта Флориды, (стр. 466–471).

• Чжэн, X., и Кениг, С. (2011). Обобщенные функции реакции для решения сложных задач распределения задач. В Материалы IJCAI-международная совместная конференция по искусственному интеллекту (Том 22, стр. 478).

Ссылки на скачивание

Дофамин регулирует пороги принятия решений при обучении человека с подкреплением

Новые результаты

Карима Чакроун, Антониус Вилер, Бен Вагнер, Посмотреть профиль ORCID Дэвид Матар, Флориан Ганцер, Тило ван Эймерен, Посмотреть профиль ORCIDТобиас Соммер, Посмотреть профиль ORCIDЯн Питерс

doi: https://doi.org/10.1101/2022.09.29.509499

• Резюме
• Полный текст
• Информация/История
• Метрики
• Предварительный просмотр PDF

Допамин вносит фундаментальный вклад s к обучению с подкреплением путем кодирования ошибок прогнозов, отклонений результата от ожидаемого. Кодирование ошибки прогнозирования в дофаминергических областях в исследованиях функциональной нейровизуализации человека хорошо воспроизводится. Напротив, репликации поведенческих и нервных эффектов фармакологических модулирований дофаминовой системы в обучении с подкреплением у человека немногочисленны. Кроме того, дофамин способствует выбору действия, но прямые доказательства и отчеты о конкретных процессах в обучении человека с подкреплением отсутствуют. Здесь мы исследовали дофаминергические механизмы, лежащие в основе обучения человека с подкреплением, с помощью внутрисубъектного фармакологического подхода у мужчин-добровольцев (n = 31, внутрисубъектный дизайн; плацебо, 150 мг леводопы, 2 мг галоперидола) в сочетании с функциональной магнитно-резонансной томографией и стационарным задание на обучение с подкреплением. У нас было две цели. Во-первых, мы стремились воспроизвести ранее сообщавшиеся положительные эффекты леводопы по сравнению с галоперидолом на обучение с подкреплением от достижений. Эта репликация не удалась. Мы не наблюдали улучшения производительности L-Dopa по сравнению с галоперидолом, а также не наблюдали изменений в нейронных сигналах ошибки предсказания. Напротив, байесовский анализ предоставил умеренные доказательства в пользу нулевой гипотезы. Эта неудачная репликация, вероятно, по крайней мере частично связана с рядом различий в экспериментальном дизайне. Во-вторых, используя комбинированные модели распространения дрейфа обучения с подкреплением, мы проверили недавнее предположение о том, что дофамин способствует выбору действия, регулируя пороги принятия решений. Сравнение моделей показало, что данные лучше всего объяснялись моделью диффузии дрейфа обучения с подкреплением с отдельными скоростями обучения для положительных и отрицательных ошибок прогнозирования. Модель учитывала как снижение RT, так и повышение точности в ходе обучения. Единственным параметром, показывающим устойчивые эффекты препарата, был параметр разделения границ, который выявил снижение порогов принятия решений как при применении леводопа, так и галоперидола по сравнению с плацебо, а степень снижения порога объяснялась индивидуальными различиями ВУ между состояниями. Результаты согласуются с идеей о том, что полосатый дофамин регулирует пороги принятия решений во время выбора действия, и что более низкие дозы антагонистов D2-рецепторов увеличивают высвобождение дофамина в полосатом теле посредством ингибирования механизмов обратной связи, опосредованных ауторецепторами.

No related posts.