Стяжка без армирования


Всегда ли необходимо армирование стяжки пола?

Порой считается, что армирование стяжки лучше всего проводить при помощи стальной сетки. Однако, это не всегда справедливо. Действительно, армирующая сварная сетка из металла повысит эластичность стяжки и уменьшит вероятность ее растрескивания, если стяжка пола выполняется поверх слоев из усадочных материалов или на нестабильное основание, которое может деформироваться под действием неблагоприятных внешних факторов: вибрация, перепады температур или влажности.

Если же основание, на которое укладывается стяжка, стабильно, то необходимости армировать ее нет. Использование армирующей сетки в этом случае только увеличит расходы на проведение работ. Более того, применение армирования может негативно повлиять и на качество самой стяжки. Дело в том, что раствор, применяемый для устройства стяжки, имеет консистенцию влажного песка и поэтому плохо «схватывается» с металлической сеткой. В результате вокруг сетки образуются пустоты, что естественным образом негативно влияет на прочность стяжки.

Особенно страдают от применения такой технологии тонкослойные полимерные покрытия, которые могут «проваливаться» в пустоты, образуемые сеткой в результате повышенных нагрузок. В остальных случаях использование армирующей сетки на стабильном основании никак принципиально не влияет на технические качества готовой стяжки. Если в качестве финишного полового покрытия вы не планируете использовать тонкослойные полимерные покрытия, то использовать применять металлическую армирующую сетку при желании можно, но это значительно увеличит общую стоимость проводимых работ, что крайне нежелательно: ведь эти средства вы можете потратить, к примеру, на качественные штукатурные работы или покупку отделочных материалов.

Технология армирования стяжки

Технология использования армирующей сетки при устройстве стяжки сводится к следующему. Сетка раскладывается по поверхности стяжки и посыпается цементно-песочным раствором, а затем уже поднимается до толщины слоя стяжки. Это позволяет многократно уменьшить образование пустот.

Повысить прочность стяжки позволяет и использование смесей, в состав которых входит фиброволокно. Именно оно при устройстве стяжки выполняет армирующую функцию, надежно связывая между собой частицы раствора, образующего стяжку, придавая получившемуся покрытию прочность и эластичность.

python - как использовать Tensorflow Optimizer без повторного вычисления активаций в программе обучения с подкреплением, которая возвращает управление после каждой итерации?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
.

Как починить треснувший экран смартфона БЕЗ того, чтобы брать его в дорогостоящую ремонтную мастерскую

МЫ все испытали уныние, наблюдая, как наш телефон падает на тротуар, а затем наблюдали, как наш банковский баланс резко упал после того, как его взяли на ремонт.

Но вам не обязательно идти в магазин, чтобы починить свой смартфон.

5

Большинство из нас сталкивались с таинством разбитого экрана смартфона Фото: Getty

Саймон Рокман, мобильный эксперт и основатель Fuss Free Phones, сказал The Sun Online, что вы можете легко купить все, что вам нужно, в Интернете.

«Разница между походом в магазин и покупкой запчастей на eBay огромна: вы можете сэкономить до 200 фунтов на ремонт», - сказал он.

«Возможно, вам понадобится купить специальные инструменты, но за несколько фунтов можно купить полный набор вещей, которые вам понадобятся, и некоторые продавцы также подбрасывают сменные экраны».

Если вы хотите немного заняться своими руками, просто зайдите на eBay и выполните быстрый поиск по запросу «ремонтный комплект», за которым следует название вашего телефона.

Но если это звучит для вас слишком прямолинейно, вот несколько домашних средств от кошмара треснувшего экрана, циркулирующего в Интернете, - к которым вы должны приступать только на свой страх и риск и с крайним скептицизмом.

Достаточно ли вы смелы (или глупы), чтобы опробовать их?

Зубная паста

5

Зубная паста дает вам приятное дыхание и скрывает царапины на вашем телефоне Кредит: Getty

Этот метод может исправить небольшую царапину или, по крайней мере, скрыть ее.

Нанесите немного зубной пасты на ватную палочку и протрите ею царапину, чтобы она не попала в разъемы для наушников, кнопки или другие уязвимые части вашего устройства.

Он сделает ваш телефон свежим как мятный, но не восстановит его до идеального состояния.

Масло растительное

5

Это масло не только для приготовления и поливания салатов Кредит: AP

Опять же, это скроет проблему, но не решит ее полностью.

Просто нанесите немного масла на царапину, чтобы скрыть ее.

Но будьте осторожны: масло стирается, и его нужно будет нанести повторно.

Мешок полиэтиленовый

5

Убедитесь, что ваши пластиковые пакеты немного прозрачнее, чем этиКредит: Bored Panda

Если экран вашего телефона разбивается, вы можете предотвратить ухудшение состояния, купив защитную пленку для экрана.

Но что, если ваши финансы так же разбиты, как ваш мобильный телефон?

Просто оберните телефон тонким прозрачным полиэтиленовым пакетом, и проблема временно не усугубится.

Наждачная бумага

5

Продолжайте шлифовать экран очень медленно.

Это метод, который не для слабонервных.

Если на вашем телефоне появилась небольшая отметина, вы можете попробовать отшлифовать ее бумагой или даже использовать шлифовальный станок.

Но не шлифуйте с энтузиазмом, потому что у вас может не остаться экрана.

Пищевая сода

Народное средство, распространяющееся в Интернете, предполагает, что паста, состоящая из двух частей пищевой соды и одной части воды, может исправить сетку.

Просто сделайте густую пасту и протрите ее тканью.

Это должно на время скрыть проблему.

Обнаружено

УДАЛЕНО БЕЗ СЛЕДОВ

Вы можете отправлять исчезающие тексты в WhatsApp с новым обновлением

SPOOK SNAPPER

Самые известные фотографии призраков в истории - включая призрачных солдат и собак

ЗАПРЕЩЕННЫЙ ТЕРРОР

Ужас ЗАПРЕЩЕН в Австралии в следующем месяце в Великобритании и США

PLAN-IT!

На этой неделе вы можете увидеть ШЕСТЬ планет в ночном небе, а также убывающую Луну Охотника

СЛОМАННУЮ КВАРТИРУ

Огромный астероид, следующий за Марсом, может быть «украденным двойником» нашей Луны

ВЗЛОМАЯ АТАКА

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ Windows после обнаружения ошибки экспертами что позволяет хакерам захватить ваш компьютер


Мы платим за ваши истории! У вас есть история для новостной команды The Sun Online? Напишите нам по адресу tips @ the-sun.co.uk или позвоните по телефону 0207782 4368


.

Приложения для обучения с подкреплением

Возможно, вы читали об обучении с подкреплением, просматривая истории об AlphaGo - алгоритме, который научился играть в игру GO и побеждать опытного игрока-человека - и, возможно, нашли эту технологию увлекательной.

Однако, поскольку предмет по своей сути сложен и не кажется многообещающим с точки зрения бизнеса, вы, возможно, не сочли полезным углубляться в его изучение.

Что ж, оказывается, отсутствие у RL практических преимуществ - заблуждение; на самом деле есть несколько способов, которыми компании могут его использовать прямо сейчас.

В этом посте мы перечислим возможные приложения для глубокого обучения с подкреплением и объясним без технического жаргона, как в целом работает RL.

Обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением

Итак, в обычном контролируемом обучении , согласно нашей недавней публикации, у нас есть пары ввода / вывода (x / y) (например, помеченные данные), которые мы используем для обучения машин. Зная результаты для каждого входа, мы позволяем алгоритму определять функцию, которая отображает Xs-> Ys, и мы продолжаем исправлять модель каждый раз, когда она делает ошибку прогноза / классификации (выполняя обратное распространение и подергивая функцию.Мы продолжаем такое обучение до тех пор, пока алгоритм не даст удовлетворительных результатов.

В обычном обучении без учителя у нас есть данные без меток, и мы вводим набор данных в наш алгоритм, надеясь, что он обнаружит в нем некую скрытую структуру.

Обучение с подкреплением решает задачи другого рода. В RL есть агент, который взаимодействует с определенной средой, таким образом изменяя свое состояние, и получает вознаграждение (или штрафы) за свой ввод.Его цель - найти шаблоны действий, попробовав их все и сравнив результаты, которые принесут наибольшее количество очков вознаграждения.

Одна из ключевых особенностей RL заключается в том, что действия агента могут не влиять на текущее состояние среды, но влияют на последующие. Так что иногда машина не узнает, эффективно ли то или иное действие, гораздо позже в эпизоде.

Кроме того, существует так называемая дилемма компромисса эксплуатация / разведка .

Стремясь максимизировать численное вознаграждение, агент должен склоняться к действиям, которые, как он знает, приводят к положительным результатам, и избегать тех, которые не дают результатов. Это называется эксплуатацией знаний агента.

Однако, чтобы выяснить, какие действия являются правильными, в первую очередь он должен их опробовать и рискнуть получить штраф. Это известно как разведка .

Уравновешивание эксплуатации и исследования - одна из ключевых проблем в обучении с подкреплением и проблема, которая вообще не возникает в чистых формах обучения с учителем и без учителя.

Помимо агента и среды, в каждой системе RL есть также эти четыре элемента :

Политика. Как действует агент при определенном состоянии окружающей среды; они могут быть определены простой функцией или включать в себя некоторые обширные вычисления. Думайте о них как о правилах или ассоциациях машинных стимулов и реакций.

Сигналы вознаграждения определяют, следует ли изменять политику или нет. Как мы уже упоминали, единственная цель агента - максимизировать численное вознаграждение, чтобы на основе этого сигнала он мог делать выводы о том, какие действия являются хорошими или плохими.

Функции ценности также играют решающую роль в формировании поведения агента, но, в отличие от сигналов вознаграждения, которые оценивают действия в непосредственном смысле, они определяют, является ли событие хорошим в долгосрочной перспективе, с учетом следующих состояний.

Наконец, модели имитируют среду, в которой находится агент, и, таким образом, позволяют делать выводы о его будущем поведении. Методы обучения с подкреплением, использующие модели для планирования, называются модельными, а методы, полностью основанные на пробах и ошибках, называются безмодельными.

Хорошо, как на самом деле работает RL?

Давайте в качестве примера возьмем игру в Понг (старинные игры Atari часто используются для объяснения внутренней работы обучения с подкреплением) и представим, что мы пытаемся научить агента играть в нее.

В режиме контролируемого обучения первое, что мы делаем, это записываем игровые сеансы человека-игрока и создаем помеченный набор данных, в который мы записываем каждый кадр, отображаемый на экране (ввод), а также каждое действие игрока. (выход).

Затем мы скармливаем эти входные кадры нашему алгоритму, и он предсказывает правильные действия (нажатие вверх или вниз) для каждой ситуации (правильность определяется нашими выходными данными). Мы использовали бы обратное распространение, чтобы настроить функцию, пока машина получает правильные прогнозы.

Несмотря на высокий уровень точности, которого мы могли достичь с его помощью, у этого подхода есть несколько серьезных недостатков. Во-первых, у нас должен быть помеченный набор данных для любого вида контролируемого обучения, а получение данных (и аннотирование меток) может оказаться довольно дорогостоящим и трудоемким процессом.Кроме того, применяя такой вид обучения, мы не даем машине шанса когда-либо обыграть человека; по сути, мы просто учим его подражать им.

Однако в обучении с подкреплением таких ограничений нет.

Мы начинаем так же, то есть пропуская входные кадры через наш алгоритм и позволяя ему выполнять случайные действия. У нас нет целевых меток для каждой ситуации, поэтому мы не указываем агенту, когда он должен нажимать вверх, а когда вниз.Мы даем ему возможность самостоятельно исследовать окружающую среду.

Мы предоставляем только обратную связь с табло. Каждый раз, когда модели удается набрать очко, она получает награду +1, а каждый раз, когда она теряет очко, получает штраф -1. Исходя из этого, он будет итеративно обновлять свои политики, чтобы действия, приносящие вознаграждение, были более вероятными, а действия, приводящие к штрафу, отфильтровывались.

Здесь нужно немного терпения: сначала агент, необразованный, будет постоянно проигрывать игру.Однако по мере того, как он продолжает изучать игру, в какой-то момент он случайно наткнется на выигрышную последовательность действий и соответствующим образом обновит свою политику.

Проблемы обучения с подкреплением

Не все так хорошо в стране RL. Даже сценарий, который вы только что прочитали, когда агент становится хорошо разбирающимся в игре Atari, может быть довольно проблематичным.

Предположим, что алгоритм какое-то время играл в Понг против человека и довольно умело подбрасывал мяч назад и вперед.Но затем он скользит к концу эпизода и теряет очко. Вознаграждение за всю последовательность будет отрицательным (-1), поэтому модель будет предполагать, что каждое действие было неправильным, что не так.

Это называется проблемой присвоения кредита и связано с тем, что наш агент не получает обратную связь сразу после каждого действия. В Pong он может видеть результат только после того, как эпизод закончился, на табло. Таким образом, он должен каким-то образом установить, какие действия привели к конечному результату.

Из-за этого скудного количества приложений для установки вознаграждения с алгоритмами обучения с подкреплением обычно очень неэффективны. Для обучения им требуется много данных, прежде чем они станут эффективными.

Кроме того, в некоторых случаях, когда последовательность действий, необходимых для получения награды, слишком длинна и сложна, система дефицитного вознаграждения полностью выйдет из строя. Агент, который не может получить вознаграждение, совершая случайные шаги, никогда не научится правильному поведению.

Чтобы бороться с этим, специалисты по RL вручную проектируют функции вознаграждения, чтобы они могли направлять политику агента в отношении получения вознаграждения.Как правило, эти функции выдают серию мини-наград на пути к большой выплате, таким образом предоставляя агенту необходимые предложения. Процесс создания этой функции известен как формирование награды .

Примеры использования обучения с подкреплением

Робототехника. RL может использоваться для задач управления большой размерностью, а также в различных промышленных приложениях. Например, Google, как сообщается, сократил потребление энергии примерно на 50% после внедрения технологий Deep Mind.В космосе есть инновационные стартапы (бонсай и т. Д.), Которые распространяют глубокое обучение с подкреплением для эффективной настройки машин и оборудования.

Анализ текста. Исследователи из Salesforce, известной компании, занимающейся облачными вычислениями, использовали RL вместе с продвинутой моделью генерации контекстного текста для разработки системы, способной создавать легко читаемые резюме длинных текстов. По их словам, можно обучать их алгоритм на разных типах материалов (новостные статьи, блоги и т. Д.).).

Оформление сделки. Крупные компании в финансовой индустрии уже некоторое время используют алгоритмы машинного обучения для улучшения торговли и капитала, и некоторые из них, такие как JPMorgan, уже бросили свои шляпы в кольцо RL. В 2017 году компания объявила, что начнет использовать робота для выполнения торговых операций с крупными ордерами. Их модель, обученная на миллиардах исторических транзакций, позволила бы выполнять торговые процедуры быстро, по оптимальным ценам и снимать огромные ставки без создания рыночных колебаний.

Здравоохранение. Недавние статьи предлагают множество приложений для RL в отрасли здравоохранения. Среди них - дозирование лекарств, оптимизация политики лечения для страдающих хроническими заболеваниями, клинические испытания и т. Д.
Заключение

RL обещает компаниям, это само собой разумеющееся, но важно, чтобы вы не поддавались шумихе вокруг технологии и реалистично оценивали ее сильные и слабые стороны и преимущества, которые она может принести вашему бизнесу.Мы предлагаем сначала найти несколько простых вариантов использования, чтобы проверить, как работает RL.

Если вы хотите узнать больше о том, что такое обучение с подкреплением и как оно может помочь вашей компании, свяжитесь с нашим экспертом, чтобы получить бесплатную консультацию.

.

Смотрите также