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Máquina espaçadora de mina

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Máquina espaçadora de mina

Aqui, vemos uma máquina que fixa a distância entre as minas conforme elas são lançadas da parte de trás de uma camada de minas. A distância é controlada por um carretel de corda de piano.


Túneis e escavações subterrâneas

Nossos editores irão revisar o que você enviou e determinar se o artigo deve ser revisado.

Túneis e escavações subterrâneas, passagem subterrânea horizontal produzida por escavação ou ocasionalmente pela ação da natureza na dissolução de uma rocha solúvel, como o calcário. Uma abertura vertical é geralmente chamada de eixo. Os túneis têm muitos usos: para minerar minérios, para transporte - incluindo veículos rodoviários, trens, metrôs e canais - e para conduzir água e esgoto. As câmaras subterrâneas, muitas vezes associadas a um complexo de túneis e poços de conexão, estão cada vez mais sendo usadas para coisas como usinas hidrelétricas subterrâneas, usinas de processamento de minério, estações de bombeamento, estacionamento de veículos, armazenamento de óleo e água, usinas de tratamento de água, armazéns e manufatura leve também centros de comando e outras necessidades militares especiais.

Os verdadeiros túneis e câmaras são escavados por dentro - com o material sobreposto deixado no lugar - e então alinhados conforme necessário para apoiar o solo adjacente. Uma entrada de túnel na encosta é chamada de túneis de portal e também pode ser iniciada na parte inferior de um poço vertical ou no final de um túnel horizontal direcionado principalmente para acesso à construção e chamado de adit. Os chamados túneis de corte e cobertura (mais corretamente chamados de conduítes) são construídos escavando da superfície, construindo a estrutura e, em seguida, cobrindo com aterro. Os túneis subaquáticos são agora comumente construídos com o uso de um tubo imerso: longas seções de tubo pré-fabricadas são flutuadas até o local, enterradas em uma trincheira preparada e cobertas com aterro. Para todos os trabalhos subterrâneos, as dificuldades aumentam com o tamanho da abertura e dependem muito das deficiências do terreno natural e da extensão do fluxo de água.


Conteúdo

Editar acesso subterrâneo

O acesso ao minério subterrâneo pode ser feito através de um declive (rampa), poço vertical inclinado ou adit.

  • Recusas pode ser um túnel em espiral que circunda o flanco do depósito ou circunda o depósito. O declínio começa com um corte em caixa, que é o portal para a superfície. Dependendo da quantidade de sobrecarga e da qualidade da rocha, uma esculpida de aço galvanizado pode ser necessária para fins de segurança. Eles também podem ser iniciados na parede de uma mina a céu aberto.
  • Veios são escavações verticais afundadas adjacentes a um corpo de minério. Os poços são escavados para corpos de minério onde o transporte para a superfície por caminhão não é econômico. O transporte por eixo é mais econômico do que o transporte por caminhão em profundidade, e uma mina pode ter um declínio e uma rampa.
  • Adits são escavações horizontais na encosta de uma colina ou montanha. Adits são usados ​​para corpos de minério horizontais ou quase horizontais, onde não há necessidade de rampa ou poço.

Os declínios geralmente são iniciados na lateral do muro alto de uma mina a céu aberto, quando o corpo de minério é de um grau pagável suficiente para suportar uma operação de mineração subterrânea, mas a proporção da faixa tornou-se muito grande para suportar métodos de extração a céu aberto. Eles também são freqüentemente construídos e mantidos como um acesso de segurança de emergência dos trabalhos subterrâneos e um meio de mover grandes equipamentos para os trabalhos.

Acesso ao minério Editar

Os níveis são escavados horizontalmente fora do declive ou poço para acessar o corpo de minério. Stopes são então escavados perpendicularmente (ou quase perpendicular) ao nível do minério.

Existem duas fases principais de mineração subterrânea: mineração de desenvolvimento e mineração de produção.

A mineração de desenvolvimento é composta de escavação quase que inteiramente em estéril (não valioso) para obter acesso ao corpo de minério. Existem seis etapas no desenvolvimento de mineração: remover o material previamente detonado (muck out round), escamação (removendo quaisquer lajes instáveis ​​de rocha penduradas no telhado e paredes laterais para proteger os trabalhadores e equipamentos contra danos), instalação de suporte ou / e reforço usando concreto projetado, etc. , perfurar rocha de face, carregar explosivos e explodir explosivos. Para iniciar a mineração, o primeiro passo é fazer o caminho de descida. O caminho é definido como 'Declínio' conforme descrito acima. Antes do início do Declínio, todo o planejamento prévio da instalação de energia, arranjo de perfuração, desaguamento, ventilação e instalações de retirada de sujeira são necessários. [2]

A mineração de produção é subdividida em dois métodos, furo longo e furo curto. A mineração de furos curtos é semelhante à mineração de desenvolvimento, exceto que ocorre no minério. Existem vários métodos diferentes de mineração em buracos longos. Normalmente, a mineração de longo buraco requer duas escavações dentro do minério em diferentes elevações abaixo da superfície, (15 m - 30 m de distância). Buracos são perfurados entre as duas escavações e carregados com explosivos. Os furos são explodidos e o minério é removido da escavação de fundo.

Um dos aspectos mais importantes da mineração subterrânea de rocha dura é a ventilação. A ventilação é o principal método de limpeza de gases perigosos e / ou poeira que são criados a partir da atividade de perfuração e detonação (por exemplo, pó de sílica, NOx), equipamento diesel (por exemplo, partículas de diesel, monóxido de carbono), ou para proteger contra gases que são naturalmente emanando da rocha (por exemplo, gás radônio). A ventilação também é usada para gerenciar as temperaturas subterrâneas dos trabalhadores. Em minas profundas e quentes, a ventilação é usada para resfriar o local de trabalho, no entanto, em locais muito frios, o ar é aquecido até um pouco acima do ponto de congelamento antes de entrar na mina. Aumentos de ventilação são normalmente usados ​​para transferir a ventilação da superfície para os locais de trabalho e podem ser modificados para uso como rotas de fuga de emergência. As fontes primárias de calor em minas subterrâneas de rocha dura são a temperatura da rocha virgem, maquinário, compressão automática e água de fissura. Outros pequenos fatores que contribuem são o calor e a explosão do corpo humano.

Alguns meios de apoio são necessários para manter a estabilidade das aberturas que são escavadas. Este suporte vem em duas formas de suporte local e suporte de área.

Editar área de suporte de solo

O suporte de aterramento da área é usado para evitar falhas graves de aterramento. Furos são feitos na parte de trás (teto) e nas paredes, e uma longa haste de aço (ou parafuso de rocha) é instalada para manter o solo unido. Existem três categorias de parafuso de rocha, diferenciadas por como eles envolvem a rocha hospedeira. [3] São eles:

Parafusos mecânicos Editar

  • Parafusos de ancoragem de ponta (ou parafusos de revestimento de expansão) são um estilo comum de suporte de aterramento de área. Um parafuso de ancoragem de ponta é uma barra de metal entre 20 mm - 25 mm de diâmetro e entre 1 m - 4 m de comprimento (o tamanho é determinado pelo departamento de engenharia da mina). Há uma concha de expansão na extremidade do parafuso que é inserida no orifício. À medida que o parafuso é apertado pela broca de instalação, o invólucro de expansão se expande e o parafuso é apertado, mantendo a rocha unida. Os parafusos mecânicos são considerados de suporte temporário, pois sua vida útil é reduzida pela corrosão, pois não são injetados. [3]

Parafusos cimentados Editar

  • Vergalhões betumados com resina é usado em áreas que requerem mais suporte do que um parafuso de ancoragem de ponta pode dar. O vergalhão usado é de tamanho semelhante ao de um parafuso de ancoragem de ponta, mas não tem uma concha de expansão. Uma vez que o orifício para o vergalhão é perfurado, cartuchos de resina de poliéster são instalados no orifício. O parafuso do vergalhão é instalado após a resina e girado pela broca de instalação. Isso abre o cartucho de resina e o mistura. Assim que a resina endurece, a broca em rotação aperta o parafuso do vergalhão que mantém a rocha unida. O vergalhão com grauteamento de resina é considerado um suporte de solo permanente com uma vida útil de 20-30 anos. [3]
  • Parafusos de cabo são usados ​​para prender grandes massas de rocha na parede suspensa e ao redor de grandes escavações. Os parafusos dos cabos são muito maiores do que os parafusos de rocha padrão e vergalhões, geralmente entre 10–25 metros de comprimento. Os parafusos dos cabos são injetados com uma argamassa de cimento. [3]

Parafusos de fricção Editar

  • Estabilizador de fricção (freqüentemente chamado de marca registrada genéricaConjunto Dividido) são muito mais fáceis de instalar do que parafusos mecânicos ou parafusos com argamassa. O parafuso é martelado no orifício de perfuração, que tem um diâmetro menor do que o parafuso. A pressão do parafuso na parede mantém a rocha unida. Os estabilizadores de fricção são particularmente suscetíveis à corrosão e ferrugem da água, a menos que sejam rejuntados. Depois de grouted, o atrito aumenta por um fator de 3-4. [3]
  • Swellex é semelhante aos estabilizadores de fricção, exceto que o diâmetro do parafuso é menor que o diâmetro do furo. Água de alta pressão é injetada no parafuso para expandir o diâmetro do parafuso e manter a rocha unida. Assim como o estabilizador de fricção, o swellex é mal protegido contra corrosão e ferrugem. [3]

Suporte de solo local Editar

O suporte local do solo é usado para evitar que pedras menores caiam da parte de trás e das costelas. Nem todas as escavações requerem suporte de solo local.

  • Malha de arame soldado é uma tela de metal com aberturas de 10 cm x 10 cm (4 polegadas). A malha é fixada na parte de trás usando parafusos de ancoragem de ponta ou vergalhões com argamassa de resina.
  • Concreto projetado é um spray reforçado com fibra sobre concreto que reveste as costas e as costelas evitando que pedras menores caiam. A espessura do concreto projetado pode ser entre 50 mm - 100 mm.
  • Membranas de Látex pode ser pulverizado no dorso e nas nervuras semelhante ao concreto projetado, mas em quantidades menores.

Editar Stope e recuo

Usando este método, a mineração é planejada para extrair rocha dos stopes sem preencher os vazios, o que permite que as rochas da parede desmoronem no stope extraído após todo o minério ter sido removido. O stope é então selado para impedir o acesso.

Stope and fill Edit

Onde grandes corpos de minério a granel devem ser minerados em grande profundidade, ou onde deixar pilares de minério é antieconômico, o stope aberto é preenchido com reaterro, que pode ser uma mistura de cimento e rocha, uma mistura de cimento e areia ou uma mistura de cimento e rejeitos . Este método é popular porque os stopes recarregados fornecem suporte para os stopes adjacentes, permitindo a extração total de recursos econômicos.

O método de mineração selecionado é determinado pelo tamanho, forma, orientação e tipo de corpo de minério a ser minerado. O corpo de minério pode ser um veio estreito, como uma mina de ouro em Witwatersrand, o corpo de minério pode ser massivo semelhante à mina Olympic Dam, South Australia, ou Cadia-Ridgeway Mine, New South Wales. A largura ou tamanho do corpo de minério é determinado pelo teor, bem como pela distribuição do minério. O mergulho do corpo de minério também tem uma influência no método de mineração, por exemplo, um corpo de minério de veia estreita horizontal será extraído por quarto e pilar ou um método de parede longa, enquanto um corpo de minério de veia estreito vertical será minerado por um método de parada aberta ou corte e aterro. Considerações adicionais são necessárias para a resistência do minério, bem como para a rocha circundante. Uma jazida hospedada em rocha autossustentada forte pode ser minerada por um método de parada aberta e uma jazida hospedada em rocha pobre pode precisar ser minerada por um método de corte e aterro, onde o vazio é continuamente preenchido conforme o minério é removido.

Métodos de mineração seletiva Editar

  • Cortar e encher A mineração é um método de mineração em poços curtos usado em zonas de minério irregular ou de imersão acentuada, em particular onde a parede suspensa limita o uso de métodos de poços longos. O minério é extraído em fatias horizontais ou levemente inclinadas e, a seguir, preenchido com estéril, areia ou rejeitos. Qualquer opção de preenchimento pode ser consolidada com concreto ou deixada sem consolidação. A mineração de corte e aterro é um método caro, mas seletivo, com as vantagens de baixa perda e diluição do minério. [4]
  • Derivar e preencher é semelhante ao corte e aterro, exceto que é usado em zonas de minério, que são mais largas do que o método de deriva permite a mineração. Neste caso, o primeiro drift é desenvolvido no minério e preenchido com aterro consolidado. A segunda deriva é conduzida adjacente à primeira deriva. Isso continua até que a zona de minério seja extraída em toda a sua largura, momento em que o segundo corte é iniciado no topo do primeiro corte.
  • Parando de encolhimento é um método de mineração de furos curtos que é adequado para corpos de minério de imersão acentuada. Este método é semelhante à mineração de corte e aterro, com a exceção de que, após ser detonado, o minério quebrado é deixado no talude, onde é usado para apoiar a rocha circundante e como plataforma de trabalho. Apenas minério suficiente é removido do stope para permitir a perfuração e detonação da próxima fatia. O stope é esvaziado quando todo o minério foi explodido. Embora seja muito seletivo e permita uma baixa diluição, uma vez que a maior parte do minério permanece no stope até que a mineração seja concluída, há um atraso no retorno dos investimentos de capital. [4]
  • VRM/ VCR: A mineração de retiro vertical (VRM), também conhecida como retiro de cratera vertical (VCR), é um método em que a mina é dividida em zonas verticais [esclarecimento necessário] com profundidade de cerca de 50 metros usando mineração de baixo para cima e parada a céu aberto. Furos de longo diâmetro e grande diâmetro são perfurados verticalmente no corpo de minério a partir do topo usando in-the-hole (ITH) [5] [esclarecimento necessário] perfura e, em seguida, explode fatias horizontais do corpo de minério em um corte inferior. Minério detonado na recuperação tomada na fase. Essa recuperação é feita na parte inferior da seção desenvolvida. A última limpeza do minério é feita por meio de máquinas LHD com controle remoto. Um sistema de stopes primários e secundários é freqüentemente usado na mineração de VCR, onde os stopes primários são minerados no primeiro estágio e então preenchidos com preenchimento cimentado para fornecer suporte de parede para a detonação de stopes sucessivos. As câmaras laterais serão mineradas em uma sequência pré-planejada após a solidificação do aterro. [6] [7]

Métodos de mineração em massa Editar

  • Block espeleologia é usado para minerar corpos de minério com imersão acentuada maciça (normalmente de baixo grau) com alta friabilidade. Um rebaixo com acesso de transporte é conduzido sob o corpo de minério, com "sinos de tração" escavados entre o topo do nível de transporte e a parte inferior do corte inferior. Os sinos servem como um local para a queda de rochas em cavernas. O corpo de minério é perfurado e detonado acima do entalhe, e o minério é removido por meio do acesso de transporte. Devido à friabilidade do corpo de minério, o minério acima da primeira explosão desaba e cai nos sinos. Conforme o minério é removido dos sinos, o corpo de minério desaba, fornecendo um fluxo constante de minério. [4] Se a escavação parar e a remoção do minério dos sinos continuar, um grande vazio pode se formar, resultando no potencial de um colapso repentino e maciço e uma explosão de vento potencialmente catastrófica em toda a mina. [8] [melhor fonte necessária] Onde a escavação continua, a superfície do solo pode entrar em colapso em uma depressão superficial, como aquelas nas minas de molibdênio Climax e Henderson no Colorado. Essa configuração é uma das várias às quais os mineiros aplicam o termo "buraco de glória".

Corpos minerais que não cedem prontamente às vezes são pré-condicionados por fraturamento hidráulico, detonação ou por uma combinação de ambos. O fraturamento hidráulico tem sido aplicado ao pré-condicionamento de rocha de telhado forte sobre painéis longwall de carvão e à indução de desabamento em minas de carvão e de rocha dura.

  • Mineração de sala e pilar : A mineração de salas e pilares é comumente realizada em corpos de minério com camadas planas ou de imersão suave. Os pilares são deixados no lugar em um padrão regular enquanto as salas são minadas. Em muitas minas de salas e pilares, os pilares são retirados começando no ponto mais distante do acesso do talude, permitindo que o telhado desmorone e preencha o talude. Isso permite uma maior recuperação, pois menos minério é deixado para trás nos pilares.

Em minas que usam equipamentos com pneus de borracha para remoção de minério grosso, o minério (ou "muck") é removido do stope (referido como "muck out" ou "atolado") usando veículos articulados centrais (referidos como boggers ou LHD ( Carregar, transportar, despejar máquina)). Esses equipamentos podem operar com motores a diesel ou elétricos e assemelhar-se a um carregador frontal de perfil baixo. LHD operado por eletricidade utiliza cabos de reboque que são flexíveis e podem ser estendidos ou retraídos em uma bobina. [9]

O minério é então despejado em um caminhão para ser transportado até a superfície (em minas mais rasas). Em minas mais profundas, o minério é despejado em uma passagem de minério (uma escavação vertical ou quase vertical) onde cai para um nível de coleta. No nível de coleta, pode receber britagem primária via britador de mandíbula ou cone, ou via quebra-rocha. O minério é então movido por esteiras transportadoras, caminhões ou ocasionalmente trens para o poço para ser içado para a superfície em baldes ou recipientes e esvaziado em caixas abaixo da estrutura da cabeça de superfície para transporte até a fábrica.

Em alguns casos, o britador primário subterrâneo alimenta uma correia transportadora inclinada que entrega o minério por meio de um poço inclinado direto para a superfície. O minério é alimentado por passagens de minério, com equipamentos de mineração acessando o corpo de minério por meio de um declínio da superfície.


Do editor: a máquina de linótipo da história do jornal precisa de um novo lar

Temos uma máquina antiga fascinante que precisa de um novo lar.

Temos feito a limpeza em preparação para o retorno ao trabalho em nossos escritórios e não temos mais espaço para um pedaço da história do jornal que pertence a um museu.

É uma máquina Linotype, fabricada pela Mergenthaler Linotype Co. de Nova York, & ldquothe originadores e melhoradores do Linotype & rdquo de acordo com informações em uma placa fixada a ela.

Foi construído em 1920 e usado pelo The Dispatch até 1974 para definir a tipografia das páginas do jornal. Ao mesmo tempo, essas máquinas eram onipresentes no mercado de notícias.

Nos jornais metropolitanos, dezenas deles ficavam na área de produção, onde os operadores do Linotype pegavam o que os repórteres haviam escrito no papel com máquinas de escrever e os editores editavam com lápis e os digitavam no Linotype.

É difícil imaginar na era digital como funcionava essa maravilha mecânica, com suas muitas peças móveis e pote de metal quente.

Quando criança, na década de 1960, às vezes ia com meu pai ao escritório do jornal em minha cidade natal, Orrville. Papai era repórter e fotógrafo do Wooster Daily Record, que dividia escritórios com o jornal semanal local, The Courier-Crescent. (Mais tarde, trabalhei para os dois jornais logo depois da faculdade, como editor do The Courier e como editor do escritório de Orrville do The Daily Record.)

Enquanto meu pai escrevia uma história sobre o velho e negro Royal na redação, eu ficava na loja dos fundos, onde o Courier Editor e editor Paul Powell se sentava no Linotype e redigia sua coluna semanal. Ele não digitou no papel antes do tempo. Ele se sentou no Linotype e escreveu a coluna.

Na época, não percebi como foi uma jogada ousada, dado o que aconteceu a seguir. Cada vez que ele pressionava uma tecla no teclado exclusivo, um pequeno molde representando uma letra, um ponto, uma vírgula ou um espaço era obtido mecanicamente de grandes caixas do tipo colocadas em cima da máquina, inclinadas para baixo em direção ao teclado.

Esses pequenos pedaços de metal formariam uma linha, criando a & ldquoline do tipo. & Rdquo Quando a linha estivesse completa, o metal quente fluiria em uma forma sobre os moldes. O metal resfriava rapidamente, e a linha de tipos recém-formada era movida para que a próxima pessoa no processo de produção pudesse definir o tipo em um formato de página e preparar chapas para as prensas.

Isso é simplificar demais um processo industrial complicado, mas a questão é que compor uma coluna no Linotype era o mais próximo que você poderia chegar de esculpir seus pensamentos diretamente na pedra. Eu & rsquove apertei a tecla de retrocesso e delete as teclas cerca de uma dúzia de vezes apenas escrevendo este parágrafo.

É preciso muita habilidade e extrema consideração para fazer o que Powell fez. Ele estava se aproximando da aposentadoria e fazia isso há muitos, muitos anos, então era muito bom nisso. Mas até ele cometeu erros. De vez em quando, ele parava, murmurava baixinho, estendia a mão e pegava o tipo de linha recém-cunhada e jogava de volta no caldeirão.

Em seguida, ele digitaria uma nova linha de tipo para corrigir o erro de digitação.

Para uma criança crescendo na era espacial, esta máquina barulhenta, estrondosa, maravilhosamente complicada e eficaz era uma maravilha absoluta.

Ainda é, e espero que possamos encontrar um bom lar rapidamente para o The Dispatch & rsquos um Linotype restante. Precisamos movê-lo de seu local atual até 30 de abril. Envie-me um e-mail se puder ajudar.


Conteúdo

Classificar dados é uma tarefa comum no aprendizado de máquina. Suponha que alguns pontos de dados dados pertençam a uma de duas classes, e o objetivo é decidir qual classe a novo o ponto de dados estará dentro. No caso de máquinas de vetores de suporte, um ponto de dados é visto como um vetor < displaystyle p> -dimensional (uma lista de p < displaystyle p> números), e queremos saber se pode separar esses pontos com um (p - 1) < displaystyle (p-1)> - hiperplano dimensional. Isso é chamado de classificador linear. Existem muitos hiperplanos que podem classificar os dados. Uma escolha razoável como o melhor hiperplano é aquela que representa a maior separação, ou margem, entre as duas classes. Portanto, escolhemos o hiperplano de forma que a distância dele até o ponto de dados mais próximo em cada lado seja maximizada. Se tal hiperplano existir, ele é conhecido como o hiperplano de margem máxima e o classificador linear que ele define é conhecido como um classificador de margem máxima ou equivalentemente, o perceptron de estabilidade ideal. [ citação necessária ]

Mais formalmente, uma máquina de vetores de suporte constrói um hiperplano ou conjunto de hiperplanos em um espaço de dimensão alta ou infinita, que pode ser usado para classificação, regressão ou outras tarefas como detecção de outliers. [3] Intuitivamente, uma boa separação é alcançada pelo hiperplano que tem a maior distância para o ponto de dados de treinamento mais próximo de qualquer classe (a chamada margem funcional), já que em geral quanto maior a margem, menor o erro de generalização de o classificador. [4]

Enquanto o problema original pode ser colocado em um espaço de dimensão finita, muitas vezes acontece que os conjuntos a discriminar não são linearmente separáveis ​​naquele espaço. Por esta razão, foi proposto [5] que o espaço de dimensão finita original fosse mapeado em um espaço de dimensão muito superior, presumivelmente facilitando a separação naquele espaço. Para manter a carga computacional razoável, os mapeamentos usados ​​pelos esquemas SVM são projetados para garantir que produtos escalares de pares de vetores de dados de entrada possam ser calculados facilmente em termos das variáveis ​​no espaço original, definindo-as em termos de uma função kernel k (x, y) < displaystyle k (x, y)> selecionado para se adequar ao problema. [6] Os hiperplanos no espaço de dimensão superior são definidos como o conjunto de pontos cujo produto escalar com um vetor naquele espaço é constante, onde tal conjunto de vetores é um conjunto ortogonal (e, portanto, mínimo) de vetores que define um hiperplano. Os vetores que definem os hiperplanos podem ser escolhidos para serem combinações lineares com parâmetros α i < displaystyle alpha _> de imagens de vetores de recursos x i < displaystyle x_> que ocorrem na base de dados. Com esta escolha de um hiperplano, os pontos x < displaystyle x> no espaço de recursos que são mapeados no hiperplano são definidos pela relação ∑ i α i k (x i, x) = constante. < displaystyle textstyle sum _ alpha _k (x_, x) = < text>.> Observe que se k (x, y) < displaystyle k (x, y)> se tornar pequeno à medida que y < displaystyle y> se distanciar de x < displaystyle x>, cada termo na soma mede o grau de proximidade do ponto de teste x < displaystyle x> ao ponto de base de dados correspondente xi < displaystyle x_>. Desta forma, a soma dos kernels acima pode ser usada para medir a proximidade relativa de cada ponto de teste aos pontos de dados originados em um ou outro dos conjuntos a serem discriminados. Observe o fato de que o conjunto de pontos x < displaystyle x> mapeado em qualquer hiperplano pode ser bastante complicado como resultado, permitindo uma discriminação muito mais complexa entre conjuntos que não são convexos no espaço original.

Os SVMs podem ser usados ​​para resolver vários problemas do mundo real:

  • Os SVMs são úteis na categorização de texto e hipertexto, pois sua aplicação pode reduzir significativamente a necessidade de instâncias de treinamento rotuladas em configurações indutivas e transdutivas padrão. [7] Alguns métodos de análise semântica superficial são baseados em máquinas de vetores de suporte. [8] também pode ser executado usando SVMs. Os resultados experimentais mostram que os SVMs alcançam uma precisão de pesquisa significativamente maior do que os esquemas de refinamento de consulta tradicionais após apenas três a quatro rodadas de feedback de relevância. Isso também é verdadeiro para sistemas de segmentação de imagem, incluindo aqueles que usam uma versão modificada do SVM que usa a abordagem privilegiada sugerida por Vapnik. [9] [10]
  • Classificação de dados de satélite como dados SAR usando SVM supervisionado. [11]
  • Os caracteres escritos à mão podem ser reconhecidos usando o SVM. [12] [13]
  • O algoritmo SVM tem sido amplamente aplicado nas ciências biológicas e outras. Eles têm sido usados ​​para classificar proteínas com até 90% dos compostos classificados corretamente. Testes de permutação baseados em pesos de SVM foram sugeridos como um mecanismo para interpretação de modelos de SVM. [14] [15] Pesos de máquinas de vetores de suporte também foram usados ​​para interpretar modelos SVM no passado. [16] A interpretação posthoc de modelos de máquinas de vetores de suporte para identificar recursos usados ​​pelo modelo para fazer previsões é uma área de pesquisa relativamente nova com significado especial nas ciências biológicas.

O algoritmo SVM original foi inventado por Vladimir N. Vapnik e Alexey Ya. Chervonenkis em 1963. Em 1992, Bernhard Boser, Isabelle Guyon e Vladimir Vapnik sugeriram uma maneira de criar classificadores não lineares aplicando o truque do kernel a hiperplanos de margem máxima. [5] O padrão atual [ de acordo com quem? ] encarnação (margem suave) foi proposta por Corinna Cortes e Vapnik em 1993 e publicada em 1995. [1]

Recebemos um conjunto de dados de treinamento de n < displaystyle n> pontos do formulário

Qualquer hiperplano pode ser escrito como o conjunto de pontos x < displaystyle mathbf > satisfatório

Edição de margem dura

Se os dados de treinamento forem linearmente separáveis, podemos selecionar dois hiperplanos paralelos que separam as duas classes de dados, de modo que a distância entre elas seja a maior possível. A região delimitada por esses dois hiperplanos é chamada de "margem", e o hiperplano de margem máxima é o hiperplano que fica a meio caminho entre eles. Com um conjunto de dados normalizado ou padronizado, esses hiperplanos podem ser descritos pelas equações

Geometricamente, a distância entre esses dois hiperplanos é 2 ‖ w ‖ < displaystyle < tfrac <2> < | mathbf | >>>, [17] então, para maximizar a distância entre os planos, queremos minimizar ‖ w ‖ < displaystyle | mathbf |>. A distância é calculada usando a distância de um ponto a uma equação plana. Também temos que evitar que os pontos de dados caiam na margem, adicionamos a seguinte restrição: para cada i < displaystyle i>

Essas restrições determinam que cada ponto de dados deve estar no lado correto da margem.

Podemos montar isso para resolver o problema de otimização:

Uma consequência importante desta descrição geométrica é que o hiperplano de margem máxima é completamente determinado por aqueles x → i < displaystyle < vec >_> que está mais próximo a ele. Estes x i < displaystyle mathbf _> são chamados vetores de suporte.

Edição de margem suave

Para estender o SVM aos casos em que os dados não são linearmente separáveis, o perda de dobradiça função é útil

O objetivo da otimização, então, é minimizar

O algoritmo de hiperplano de margem máxima original proposto por Vapnik em 1963 construiu um classificador linear. No entanto, em 1992, Bernhard Boser, Isabelle Guyon e Vladimir Vapnik sugeriram uma maneira de criar classificadores não lineares aplicando o truque do kernel (originalmente proposto por Aizerman et al. [18]) para hiperplanos de margem máxima. [5] O algoritmo resultante é formalmente semelhante, exceto que todo produto escalar é substituído por uma função kernel não linear. Isso permite que o algoritmo ajuste o hiperplano de margem máxima em um espaço de feições transformado. A transformação pode ser não linear e o espaço transformado de alta dimensão, embora o classificador seja um hiperplano no espaço de recurso transformado, ele pode ser não linear no espaço de entrada original.

É digno de nota que trabalhar em um espaço de recursos de dimensão superior aumenta o erro de generalização das máquinas de vetores de suporte, embora, com amostras suficientes, o algoritmo ainda tenha um bom desempenho. [19]

Alguns kernels comuns incluem:

Calcular o classificador SVM (margem suave) equivale a minimizar uma expressão do formulário

Nós nos concentramos no classificador de margem flexível, pois, conforme observado acima, a escolha de um valor suficientemente pequeno para λ < displaystyle lambda> produz o classificador de margem rígida para dados de entrada classificáveis ​​linearmente. A abordagem clássica, que envolve a redução de (2) a um problema de programação quadrática, é detalhada a seguir. Em seguida, abordagens mais recentes, como descida de sub-gradiente e descida por coordenadas, serão discutidas.

Edição Primal

A minimização (2) pode ser reescrita como um problema de otimização restrito com uma função objetivo diferenciável da seguinte maneira.

Assim, podemos reescrever o problema de otimização da seguinte maneira

Isso é chamado de primitivo problema.

Edição dupla

Ao resolver para o dual de Lagrange do problema acima, obtém-se o problema simplificado

Isso é chamado de dual problema. Uma vez que o problema de maximização dupla é uma função quadrática do c i < displaystyle c_> sujeito a restrições lineares, pode ser resolvido de forma eficiente por algoritmos de programação quadrática.

Editar truque do kernel

Métodos modernos Editar

Algoritmos recentes para encontrar o classificador SVM incluem descida de sub-gradiente e descida de coordenada. Ambas as técnicas provaram oferecer vantagens significativas em relação à abordagem tradicional ao lidar com conjuntos de dados grandes e esparsos - os métodos de sub-gradiente são especialmente eficientes quando há muitos exemplos de treinamento e a descida coordenada quando a dimensão do espaço do recurso é alta.

Sub-gradiente descendente Editar

Algoritmos de descida de sub-gradiente para o SVM trabalham diretamente com a expressão

Observe que f < displaystyle f> é uma função convexa de w < displaystyle mathbf > e b < displaystyle b>. Como tal, os métodos tradicionais de gradiente descendente (ou SGD) podem ser adaptados, onde em vez de dar um passo na direção do gradiente da função, um passo é dado na direção de um vetor selecionado do sub-gradiente da função. Essa abordagem tem a vantagem de que, para certas implementações, o número de iterações não é escalonado com n < displaystyle n>, o número de pontos de dados. [20]

Edição de descida de coordenada

Algoritmos de descida de coordenadas para o SVM funcionam a partir do problema duplo

A máquina de vetor de suporte de margem suave descrita acima é um exemplo de um algoritmo de minimização de risco empírico (ERM) para o perda de dobradiça. Vistas desta forma, as máquinas de vetores de suporte pertencem a uma classe natural de algoritmos para inferência estatística, e muitas de suas características exclusivas são devidas ao comportamento da perda de dobradiça. Essa perspectiva pode fornecer mais informações sobre como e por que os SVMs funcionam e nos permite analisar melhor suas propriedades estatísticas.

Edição de minimização de risco

Regularização e estabilidade Editar

Esta abordagem é chamada Regularização de Tikhonov.

SVM e a perda de dobradiça Editar

À luz da discussão acima, vemos que a técnica de SVM é equivalente à minimização do risco empírico com a regularização de Tikhonov, onde, neste caso, a função de perda é a perda de dobradiça.

Dessa perspectiva, o SVM está intimamente relacionado a outros algoritmos de classificação fundamentais, como mínimos quadrados regularizados e regressão logística. The difference between the three lies in the choice of loss function: regularized least-squares amounts to empirical risk minimization with the square-loss, ℓ s q ( y , z ) = ( y − z ) 2 (y,z)=(y-z)^<2>> logistic regression employs the log-loss,

Target functions Edit

The difference between the hinge loss and these other loss functions is best stated in terms of target functions - the function that minimizes expected risk for a given pair of random variables X , y .

The optimal classifier is therefore:

SVMs belong to a family of generalized linear classifiers and can be interpreted as an extension of the perceptron. They can also be considered a special case of Tikhonov regularization. A special property is that they simultaneously minimize the empirical classification error and maximize the geometric margin hence they are also known as maximum margin classifiers.

A comparison of the SVM to other classifiers has been made by Meyer, Leisch and Hornik. [23]

Parameter selection Edit

Issues Edit

Potential drawbacks of the SVM include the following aspects:

  • Requires full labeling of input data
  • Uncalibrated class membership probabilities—SVM stems from Vapnik's theory which avoids estimating probabilities on finite data
  • The SVM is only directly applicable for two-class tasks. Therefore, algorithms that reduce the multi-class task to several binary problems have to be applied see the multi-class SVM section.
  • Parameters of a solved model are difficult to interpret.

Support-vector clustering (SVC) Edit

SVC is a similar method that also builds on kernel functions but is appropriate for unsupervised learning. It is considered a fundamental method in data science. [ citação necessária ]

Multiclass SVM Edit

Multiclass SVM aims to assign labels to instances by using support-vector machines, where the labels are drawn from a finite set of several elements.

The dominant approach for doing so is to reduce the single multiclass problem into multiple binary classification problems. [25] Common methods for such reduction include: [25] [26]

  • Building binary classifiers that distinguish between one of the labels and the rest (one-versus-all) or between every pair of classes (one-versus-one) Classification of new instances for the one-versus-all case is done by a winner-takes-all strategy, in which the classifier with the highest-output function assigns the class (it is important that the output functions be calibrated to produce comparable scores). For the one-versus-one approach, classification is done by a max-wins voting strategy, in which every classifier assigns the instance to one of the two classes, then the vote for the assigned class is increased by one vote, and finally the class with the most votes determines the instance classification. SVM (DAGSVM) [27][28]

Crammer and Singer proposed a multiclass SVM method which casts the multiclass classification problem into a single optimization problem, rather than decomposing it into multiple binary classification problems. [29] See also Lee, Lin and Wahba [30] [31] and Van den Burg and Groenen. [32]

Transductive support-vector machines Edit

Transductive support-vector machines extend SVMs in that they could also treat partially labeled data in semi-supervised learning by following the principles of transduction. Here, in addition to the training set D >> , the learner is also given a set

of test examples to be classified. Formally, a transductive support-vector machine is defined by the following primal optimization problem: [33]

Transductive support-vector machines were introduced by Vladimir N. Vapnik in 1998.

Structured SVM Edit

SVMs have been generalized to structured SVMs, where the label space is structured and of possibly infinite size.

Regression Edit

A version of SVM for regression was proposed in 1996 by Vladimir N. Vapnik, Harris Drucker, Christopher J. C. Burges, Linda Kaufman and Alexander J. Smola. [34] This method is called support-vector regression (SVR). The model produced by support-vector classification (as described above) depends only on a subset of the training data, because the cost function for building the model does not care about training points that lie beyond the margin. Analogously, the model produced by SVR depends only on a subset of the training data, because the cost function for building the model ignores any training data close to the model prediction. Another SVM version known as least-squares support-vector machine (LS-SVM) has been proposed by Suykens and Vandewalle. [35]

Training the original SVR means solving [36]

Bayesian SVM Edit

In 2011 it was shown by Polson and Scott that the SVM admits a Bayesian interpretation through the technique of data augmentation. [37] In this approach the SVM is viewed as a graphical model (where the parameters are connected via probability distributions). This extended view allows the application of Bayesian techniques to SVMs, such as flexible feature modeling, automatic hyperparameter tuning, and predictive uncertainty quantification. Recently, a scalable version of the Bayesian SVM was developed by Florian Wenzel, enabling the application of Bayesian SVMs to big data. [38] Florian Wenzel developed two different versions, a variational inference (VI) scheme for the Bayesian kernel support vector machine (SVM) and a stochastic version (SVI) for the linear Bayesian SVM. [39]

The parameters of the maximum-margin hyperplane are derived by solving the optimization. There exist several specialized algorithms for quickly solving the quadratic programming (QP) problem that arises from SVMs, mostly relying on heuristics for breaking the problem down into smaller, more manageable chunks.

Another approach is to use an interior-point method that uses Newton-like iterations to find a solution of the Karush–Kuhn–Tucker conditions of the primal and dual problems. [40] Instead of solving a sequence of broken-down problems, this approach directly solves the problem altogether. To avoid solving a linear system involving the large kernel matrix, a low-rank approximation to the matrix is often used in the kernel trick.

Another common method is Platt's sequential minimal optimization (SMO) algorithm, which breaks the problem down into 2-dimensional sub-problems that are solved analytically, eliminating the need for a numerical optimization algorithm and matrix storage. This algorithm is conceptually simple, easy to implement, generally faster, and has better scaling properties for difficult SVM problems. [41]

The special case of linear support-vector machines can be solved more efficiently by the same kind of algorithms used to optimize its close cousin, logistic regression this class of algorithms includes sub-gradient descent (e.g., PEGASOS [42] ) and coordinate descent (e.g., LIBLINEAR [43] ). LIBLINEAR has some attractive training-time properties. Each convergence iteration takes time linear in the time taken to read the train data, and the iterations also have a Q-linear convergence property, making the algorithm extremely fast.

The general kernel SVMs can also be solved more efficiently using sub-gradient descent (e.g. P-packSVM [44] ), especially when parallelization is allowed.

Kernel SVMs are available in many machine-learning toolkits, including LIBSVM, MATLAB, SAS, SVMlight, kernlab, scikit-learn, Shogun, Weka, Shark, JKernelMachines, OpenCV and others.

Preprocessing of data (standardization) is highly recommended to enhance accuracy of classification. [45] There are a few methods of standardization, such as min-max, normalization by decimal scaling, Z-score. [46] Subtraction of mean and division by variance of each feature is usually used for SVM. [47]


How the asteroid-mining bubble burst

An illustration showing US hundred dollar bills, gold, and space Chrissie Abbot

In the best of worlds, Chris Lewicki and Peter Diamandis might have changed the course of human civilization. Their startup, Planetary Resources, was launched in 2012 with the modest dream of mining asteroids for minerals, metals, water, and other valuables. The founders’ résumés and connections gave the zany idea institutional legitimacy: Lewicki had worked on major NASA missions such as the Mars Spirit and Opportunity rovers, and Diamandis was a well-known space--tourism booster. Together with a third partner, Eric Anderson, Planetary Resources had raised $50 million by 2016, of which $21 million came from big-name investors including Google’s Eric Schmidt and filmmaker James Cameron.

Before long, a competitor called Deep Space Industries (DSI) appeared on the scene. It raised much less cash: just $3.5 million, supplemented by some government contracts. But it had its own high-profile backers, pie-in-the-sky goals, and a particularly evangelical board member named Rick Tumlinson, who made the rounds at conferences pitching the company’s vision. “Crazy ideas: that’s what moves culture forward,” he said at a 2017 event in New York. “Nothing says this is impossible except our own belief systems.”

This story was part of our July 2019 issue

It was sci-fi come to life—and everybody loved it.

“Space mining could become a real thing!” headlines squealed. Amazon CEO Jeff Bezos began speaking of a future in which all heavy industry took place not on Earth, but above it. NASA funded asteroid-mining research the Colorado School of Mines offered an asteroid-mining degree program Senator Ted Cruz predicted that Earth’s first trillionaire would be made in space.

“There was a lot of excitement and tangible feeling around all of these things that we’ve been dreaming about,” says Chad Anderson (no relation to Eric), the CEO of Space Angels, a venture capital fund that invests in space-related companies.

Also crucial to the money-making opportunities was the burgeoning commercial space sector’s lobbying, which shepherded the SPACE Act through Congress in 2015. This not--uncontroversial bill included a “finders, keepers” rule whereby private American companies would have all rights to the bounty they extracted from celestial bodies, no questions asked. (Before that, property rights and mining concessions in space, which belongs to no country, were not a given.)

That, in turn, would make it possible to work toward a goal that Eric Anderson predicted could be reached by the mid-2020s: extracting ice from asteroids near Earth and selling it in space as a propellant for other missions. Water can be broken into hydrogen and oxygen to make combustible fuel, or—as in DSI’s technology—just heated up and expelled as a jet of steam.

“Both companies believed one of the early products would be propellant itself—that is, water,” says Grant Bonin, the former chief technology officer of Deep Space Industries. “What DSI had been doing is developing propulsion systems to run on water. And everyone who buys one is creating an ecosystem of users now that can be fueled by resources of the future.”

By the spring of 2017, Planetary Resources was operating a lab in a warehouse in Redmond, Washington, decorated with NASA paraphernalia and vintage pinball machines. Engineers tinkered with small cube satellites behind thick glass walls, crafting plans to launch prospecting machines. Luxembourg had given the company a multimillion-dollar grant to open a European office. Japan, Scotland, and the United Arab Emirates announced their own asteroid-mining laws or investments.

The stars had burned through their red tape. The heavens were ready for Silicon Valley.

Then things started going south. Last summer, Planetary failed to raise the money it was counting on. Key staffers, including Peter Marquez, the firm’s policy guy in Washington, had already jumped ship. “We were all frustrated about the revenue prospects, and the business model wasn’t working out the way we’d hoped,” recalls Marquez, who now works for a Washington, DC, advisory shop called Andart Global.

“There was more of a focus on the religion of space than the business of space,” Marquez adds. “There’s the religious [segment] of space people who believe that almost like manifest destiny, we’re supposed to be exploring the solar system—and if we believe hard enough, it’ll happen. But the pragmatists were saying there’s no customer base for asteroid mining in the next 12 to 15 years.”

Amid rumors that it was auctioning off its gear, Planetary Resources was acquired last year by ConsenSys, a blockchain software company based in Brooklyn that develops decentralized platforms for signing documents, selling electricity, and managing real estate transactions, among other things. Anderson Tan, an early investor in Planetary Resources, was baffled by the acquisition—and he’s the kind of blockchain guy who promotes other blockchain guys’ blockchain ventures on LinkedIn. “I honestly have no idea … I was shocked. I think they wanted to acquire the equipment and assets,” he says. “For what? I’m not so sure.”

DSI, in turn, was acquired by an aeronautics company named Bradford Space. These acquisitions aren’t taking the companies anywhere. “They’re gone they’re done. They don’t exist,” says Chad Anderson.

The lack-of-vision thing

What went wrong? Predictably, ex--employees and investors tell slightly different stories.

Bonin blames DSI’s demise on investors’ unwillingness to take long-term risks. “We had a plan that would take off after a certain point, and we didn’t get to that point,” he explains. “And we were only $10 million away from hitting that point, but our planning was decades long, and a VC fund’s life cycle is one decade long. They’re incompatible.” Meagan Crawford, who worked with Bonin and is now starting her own venture capital fund for commercial space startups, concurs: “A traditional VC time line is 10 years, when they have to give money back to investors, so in seven years they want to exit. A 15-year business plan isn’t going to fit in.”

On the money side, the story is a little less forgiving. “They did not deliver on their promises to investors,” says Chad Anderson, whose Space Angels invested in PR. “Both companies were really good at storytelling and marketing and facilitating this momentum around a vision that their technology never really substantiated.” He adds, “I think that these weren’t the right teams to do it.”

There were also bigger structural obstacles—such as, in former employees’ telling, the lack of any infrastructure for an asteroid--mining industry. That put investors off, too: “If you mine an asteroid, mostly likely you’ll [have to] send it to the moon to process it. It wouldn’t be processed on Earth, because the cost would be tremendous,” says Anderson Tan. “So then it’s like a chicken-and-egg problem: do we mine first and then develop a moon base, or invest in building up the moon and then go to asteroid mining?”

On the money side, the story is a little less forgiving.

Finally, asteroid miners had to compete for funding with a proliferating number of other space-related ventures. Between 2009—“the dawn of the entrepreneurial space age”—and today, “we’ve gone from a world with maybe a dozen privately funded space companies serving one client, the government, to one with more than 400 companies worth millions of bucks,” Chad Anderson says. So if commercial space startups seemed like an out-there proposition in 2012, by 2018 VCs who wanted space in their portfolios could have their pick of companies with better short-term prospects: telecom startups selling internet access, for instance, or firms analyzing the much-more-accessible moon.

“The bottom line is that space is hard,” says Henry Hertzfeld, the director of the Space Policy Institute at George Washington University. (Hertzfeld advised Planetary Resources on legal matters the space world, on Earth, is still very small.) “It’s risky, it’s expensive lots of high up-front costs. And you need money. You can get just so much money for so long.”

To succeed, says Hertzfeld, the companies would have needed to make a profit from other uses of their technology—such as DSI’s water propulsion system, which could be used in satellites, and PR’s hyperspectral sensors, which it built to analyze the composition of asteroids but can also be put to work surveying the Earth. “But they didn’t generate the revenues,” he says, “and there’s a limited amount of time for a company to exist without a profit.”

According to Space Angels, $1.7 billion in equity capital poured into space companies in the first quarter of 2019, nearly twice as much as in the last quarter of last year. Of that, 79% went toward satellite businesses and 14% to logistical operations, like rocket launches. The fund’s own interests mirror these trends.

“The commercial space industry is maturing to the point where it’s more serious now,” says Peter Ward, the author of The Consequential Frontier, a forthcoming book about the privatization of space. “Some of the people I talked to now see asteroid mining as a bit of a joke.”

Building a new frontier

In spite of these failures, former asteroid miners sound remarkably chipper about their prospects—and humanity’s interstellar future. Asteroid mining was a gateway drug for high hopes and big dreams.

Tamara Alvarez, a doctoral student at the New School in New York who has attended space conferences around the world, says that the rhetoric around space mining maps perfectly onto older frontier tropes. “The mining thing resonated with a lot of people because of the gold rush narrative. There’s something unconscious there that they tapped into,” she says.

Similarly, though neither asteroids nor 19th-century California actually created many overnight billionaires, they did create frameworks for how an economy based on a particular resource would function. “There wasn’t all the gold in California, but it brought an infrastructure that people made money off of,” says Alvarez. “Services, fishing—all this grew out of ambitions for gold. With asteroids, it’s the same thing: when you get the idea that there’s all the gold or whatever you need waiting for you, the infrastructure gets built too.”

The asteroid miners seem to have thought of it that way. “I think when DSI and PR got started, the headlines all said asteroid-mining [companies] were like [traditional] mining companies,” says Grant Bonin. “But internally we’d joke: We’re not miners yet. We’re the pickax and shovel or Levi’s jeans of space. We’re the creators of tools that were brought into existence that would support the vision, but also help a lot of other people to do a lot more.”

Equally significant is that the prospect of asteroid mining pushed governments to think about property rights in space. “The horizon for asteroid mining is still a couple of decades off, but I do think we’re going to do Mars missions, and we’ll need resources in space,” says Marquez. “And thanks to asteroid mining, the policy framework’s been established.”

For now, DSI and PR face uncertain futures. None of the space workers interviewed for this article had a clue what a blockchain company like ConsenSys was doing with asteroid prospecting tools. In November the company told journalist Jeff Foust of SpaceNews that PR’s “deep space capabilities” would “help humanity craft new societal rule systems through automated trust and guaranteed execution,” whatever that means. A spokeswoman has since said the company “is taking a new form and is less focused on asteroid mining.”

But Bonin says many of his DSI colleagues quickly found work elsewhere. And engineers laid off from PR have banded together to start a company called First Mode, which builds hardware that can operate in harsh environments both on Earth and above it the company, according to its founders, is already profitable.

So the asteroid-mining industry may have collapsed for now, but its players are still hard at work. “When we reflect back [to] 2012 when these two companies came into existence, and think about how they were trying to crack that nut for seven years, one of the really cool things from my standpoint is these have gone into different companies,” says Bonin. “Part of me is sad when these things break up, but we’ve seeded the industry with true believers who care about a human future in space to benefit of all humankind.”

Atossa Araxa Abrahamian is a journalist based in New York.

This story originally confused the University of Colorado and the Colorado School of Mines. Apologies to all Buffaloes and Orediggers.


Vending machine

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Vending machine, coin-actuated machine through which various goods may be retailed. Vending machines should not be confused with coin-operated amusement games or music machines. The first known commercial use of vending machines came early in the 18th century in England, where coin-actuated “honour boxes” were used to sell snuff and tobacco. These devices were also in use in the British-American colonies later in the century.

The first practical, commercial use of vending machines took place in the United States in 1888, when machines were used to expand the sales of chewing gum into places where gum sales otherwise could not be made, specifically the platforms of the New York City elevated railway. The American industry was limited mainly to penny-candy vending until 1926, when the modern era of automatic selling opened with the appearance of cigarette vending machines. The first soft-drink machine followed in 1937.

As the United States began its defense buildup prior to its entry into World War II, plant managements estimated that people could not work efficiently for 10, 12, or more hours without a refreshment break, and vending machines proved the most practical way of providing refreshments. During the 1940s and ’50s the vending machine business was concentrated in plants and factories, and by the end of that period, machines were being used to sell a wide variety of freshly prepared as well as prepackaged foods to replace or supplement traditional in-plant food service facilities. Refrigeration was added to vending machines to sell bottled soft drinks.

The ability of vending machines to sell products at competitive prices around the clock without regard to holidays is now widely recognized. The business has grown beyond plants and factories, and machines are commonly used in schools, colleges and universities, recreation centres, health care facilities, offices, and the like.

Typically, vending service is provided by companies (operators) who own and place machines on premises owned by others. These companies provide complete maintenance and service, as well as products, usually without any cost to the owners of the premises other than perhaps a servicing charge.

Vending machines have been used in Great Britain, continental Europe, and Scandinavia since the 1880s, when they were employed to sell confectionery and tobacco products. In recent years, the vending machine business in those countries has closely paralleled the expansion of vending in the United States. Vending in Japan began in earnest in the 1960s and developed rapidly into a major factor in that country’s distribution system.

Este artigo foi revisado e atualizado mais recentemente por Amy Tikkanen, Gerente de Correções.


Skinner’s Teaching Machine

B.F.Skinner was an American psychologist, behaviorist, and author. He propagated his own theory of learning, which was primarily based on his beliefs that humans do not function on free will and rather changes in human behavior are a response to external events that occur in the environment. A response produces a consequence such as defining a word, hitting a ball, or solving a math problem. When a particular Stimulus-Response (S-R) pattern is reinforced (rewarded), the individual is conditioned to respond.

Based on these very ideas, Skinner in 1954, came up with something called a teaching machine. The whole idea behind which was to teach classroom subject such as maths, spelling etc. using a mechanical device that would also surpass the usual classroom experience.

He believed the classroom had disadvantages because the rate of learning for different students was variable and reinforcement was also delayed due to the lack of individual attention. Since personal tutors for every student was usually unavailable, Skinner developed a theory of programmed learning that was to be implemented by teaching machines.

The teaching machine was composed of mainly a program, which was a system of combined teaching and test items that carried the student gradually through the material to be learned. The “machine” was composed of a fill-in-the-blank method on either a workbook or on a computer. If the student was correct, he/she got reinforcement and moved on to the next question. If the answer was incorrect, the student studied the correct answer to increasing the chances of getting reinforced next time.

Thus, we see that the whole idea was not just to replace teachers with machines in order to gain efficiency, but was heavily based on Skinner’s learning theory of the response/reward mechanism. Skinner also noted that the learning process should be divided into a large number of very small steps and reinforcement must be dependent upon the completion of each step. He believed this was the best possible arrangement for learning because it took into account the rate of learning for each individual student.

Skinner proposed that machines based on his theory of operant conditioning could not only be used to teach school subjects but also to promote the development of behaviors that Skinner called ‘Self-Management’. The skinner learning machine and his theory of stimuli-response behavior theory have given birth to the modern concepts of ‘Adaptive Learning Systems’.

One of the biggest challenges in the field of education is to provide individualized and tailor-made programs for each individual on a massive scale. And lately, it's being realized that this is not possible with the traditional approaches. The field that is emerging as an answer to this problem is that of adaptive learning systems. Adaptive learning or also known as adaptive teaching uses algorithms to give constant feedback, make observations and deliver customised resources which address the needs of individual learners.

So we see that the whole idea of creating a system of teaching based on individual needs and behavioral psychology principles of conditioning which came into the limelight with Skinner’s teaching machine is now taking new forms with adaptive teaching and e-learning.


Ore extraction rate

While the drill is active, it extracts ore depending on the type of celestial body, the ore concentration in the area, the core temperature and the presence and level of an engineer on-board. The ore extraction rate is B·c·T·m where:

  • "B" is the base rate of 1.5 ore/s on a moon or planet surface and 5.0 ore/s on an asteroid.
  • "c" is the local ore concentration between 0 and 100%
  • "T" is the thermal efficiency displayed in the drill menu (100% at 500K, less at higher or lower temperatures).
  • "m" is the multiplier supplied by the level of the highest level engineer on-board. These are as follows:

The drill displays B·c as "Ore rate" and T·m as "X% load". The effective ore generation rate can be calculated by multiplying those two values.

Observação: charge used = T·m·15 = "X% load"·15 ⚡/s. Hence it varies greatly, scaling up gradually with thermal efficiency (as the drill core warms up), then from 0.75 ⚡/s with no engineer to 18.75 ⚡/s with a 5 star engineer (while at 100% thermal efficiency, on a planetary body). Asteroid harvesting mode consumes a flat 1.5⚡/s under all circumstances (while there is space to store ore).


O massacre da mineração de carvão que a América esqueceu

O tiroteio no centro de Matewan em 19 de maio de 1920 teve todos os elementos de um confronto ao meio-dia: de um lado, os heróis, um xerife e prefeito pró-sindicato, do outro, os covardes capangas da Agência de Detetives Baldwin-Felts . Em 15 minutos, dez pessoas estavam mortas & # 8212sete detetives, dois mineiros e o prefeito. Três meses depois, o conflito na cidade de carvão da Virgínia Ocidental atingiu o ponto em que a lei marcial foi declarada e as tropas federais tiveram que intervir. O confronto pode parecer quase cinematográfico, mas a realidade dos confrontos armados dos mineiros de carvão & # 8217 ao longo do início do século 20 era muito mais sombria e complicada.

Então, como agora, West Virginia era uma região carbonífera. The coal industry was essentially the state’s sole source of work, and massive corporations built homes, general stores, schools, churches and recreational facilities in the remote towns near the mines. For miners, the system resembled something like feudalism. Sanitary and living conditions in the company houses were abysmal, wages were low, and state politicians supported wealthy coal company owners rather than miners. The problems persisted for decades and only began to improve once Franklin Delano Roosevelt passed the National Industrial Recovery Act in 1933.

As labor historian Hoyt N. Wheeler writes, “Firing men for union activities, beating and arresting union organizers, increasing wages to stall the union’s organizational drive, and a systematic campaign of terror produced an atmosphere in which violence was inevitable.” The mine guards of Baldwin-Felts Detective Agency repeatedly shut down miners’ attempts at unionization with everything from drive-by assaults of striking miners to forcing men, women and children out of their homes.

The combination of perilous working conditions and miner-guard tensions led to a massive strike in 1912 in southern West Virginia (Matewan sits on the state’s southern border with Kentucky). After five months, things came to a head when 6,000 union miners declared their intention to kill company guards and destroy company equipment. When the state militia swooped in several days later, they seized 1,872 high-powered rifles, 556 pistols, 225,000 rounds of ammunition, and large numbers of daggers, bayonets and brass knuckles from both groups.

Although World War I briefly distracted union organizers and coal companies from their feud, the fighting soon picked back up again. As wealth consolidated after the war, says historian Rebecca Bailey, the author of Matewan Before the Massacre, unions found themselves in the crosshairs.

“Following World War I, there was an increasing concentration into fewer hands of industrial corporate power,” says Bailey. “Unions were anathema to them simply because human labor was one of the few cost items that could be manipulated and lowered.”

As the rich mine owners got richer, union-organized strikes became a way for miners to protect their salaries. Leaders like John L. Lewis, the head of the United Mine Workers of America, insisted that workers’ strength came through collective action. In one successful protest, 400,000 UMWA went on strike nationwide in 1919, securing higher wages and better working conditions. But while wages generally increased for miners throughout the period, they tended to rise more slowly in non-union areas, and the union itself struggled throughout the 1920s. For capitalists, it was a battle for profit—and against what they saw as Bolshevik communism. For workers, it was a fight for their rights as humans.

The two sides came to a head in the conflict in Matewan. In response to a massive UMWA organizing effort in the area, local mining companies forced miners to sign yellow-dog contracts that bound them never to join a union. On May 19, Baldwin-Felts agents arrived in Matewan to evict miners and their families from Stone Mountain Coal Company housing. It was a normal day on the job for the agents the detective agency, founded in the 1890s, provided law-enforcement contractors for railroad yards and other industrial corporations. It also did the brunt of the work suppressing unionization in coal mining towns—and today, the Baldwin-Felts men were there to kick out men who had joined the UMWA.

That same day, the town of Matewan was teeming with a number of unemployed miners who came to receive a few dollars, sacks of flour and other foodstuffs from the union to prevent their families from starving. Whether the men also came in anticipation of taking action against the Baldwin-Felts agents is a matter of debate. Either way, the visiting miners had the rare support of pro-union Matewan police chief, Sid Hatfield, and the town’s mayor, Cabell Testerman.

According to one version of the story, the Baldwin-Felts agents tried to arrest Hatfield when he attempted to prevent the evictions from taking place. When the mayor defended Hatfield from the arrest, he was shot, and more bullets began to fly. In another version of the story, Hatfield initiated the violence, either by giving a signal to armed miners stationed around the town or by firing the first shot himself. For Bailey, the latter seems the more likely scenario because the agents would have known they were outnumbered—and if union miners and Hatfield did initiate the violence, the story of Matewan is darker than a simple underdog tale.

“I call it elevation through denigration,” she says, noting that the union benefited from the moral high ground as victims regardless of whether they instigated the violence.

But for Terry Steele, a former coal miner in West Virginia and member of the local UMWA, revolting was the only way to respond to abuse. He says local wisdom had it that, “If you got a mule killed in the mines and you were in charge, you could lose your job over it. If you got a man killed, he could be replaced.”

What made the situation worse, according to Wilma Steele, a founding member of the West Virginia Mine Wars Museum, was the contempt outsiders had for miners in the region. Locals had a reputation for being violent and unreasonable. “It set the stereotype that they were used to feuding and they were people who don’t care about anything but a gun and a bottle of liquor,” says Steele. “That was the propaganda. But these people were being abused.”

Although police chief Hatfield was celebrated as a hero by the mining community after the shootout, and even starred in a movie for the UMWA, he was a villain to T. L. Felts, a Baldwin-Felts partner who lost two brothers to the massacre. When Hatfield was acquitted in a local trial by jury, Felts brought a conspiracy charge against him, forcing the police chief to appear in court once more. On the stairway of the courthouse in August 1921, Hatfield and his deputy, Ed Chambers, were gunned down by Baldwin-Felts agents.

In response to the assassination, an army of miners 10,000 strong began a full-on assault against the coal company and the mine guards. While miners shot at their opponents, private planes organized by the coal companies’ defensive militia dropped bleach and shrapnel bombs on the union’s headquarters. The battle only stopped when federal troops arrived on the order of President Warren Harding.

The entire event was covered rabidly by the national press, says Chatham University historian Louis Martin, who is also a founding member of the West Virginia Mine Wars Museum. “National papers sold a lot of copies by portraying the area as a lawless land where the mountaineers were inherently violent,” Martin says. “This was a romanticized version of events, creating an Old West type image of Appalachia. This obviously didn’t lead to widespread public support for the miners in their struggles.”

When the conflict concluded, hundreds of miners were indicted for murder, and more than a dozen were charged with treason. Although all but one were acquitted of treason charges, others were found guilty of murder and spent years in prison. Even worse, the UMWA experienced a significant decline in membership throughout the 1920s, and in 1924 the UMWA district that included Matewan lost its local autonomy because of the incident. As the years progressed, the union distanced itself even further from the Matewan massacre.

For Bailey, it’s easy to see this story in terms of good and evil—and that ignores the nuance of the story.

“When we essentialize a narrative into heroes and villains, we run the risk of invalidating human pain and agency,” Bailey says. “The Baldwin-Felts agents were professional men. They believed they were fighting the onslaught of Communism. Their opponents were fighting for a fair and living wage, an appropriate share of the benefits of their labor.”

This fight between collectivism and individualism, the rights of the worker and the rights of the owner, have been part of America since the country’s founding, Bailey says. And even today, that battle rages on—perhaps not with bullets, but with eroding regulations and workers’ rights. Though at first the federal government acted as a third-party broker, protecting union rights with bargaining regulations initiated by Franklin Roosevelt, workers’ rights were eventually curtailed by more powerful actors.

“[Unions] became so dependent on federal labor laws and the National Labor Relations Board that they lived and died by what the federal government would allow them to do,” Martin says. “That was the beginning of a decline in union power in this country”—one that’s still ongoing. Martin cites the failure of the Employee Free Choice Act to pass in Congress (which was aimed at removing barriers to unionization), the closure of the last union coal mine in Kentucky in 2015, the loss of retirement benefits for former miners, and the surge in black lung disease as evidence of unions’ fading power.

“The things they were fighting for [in the Matewan massacre] are the things we’re fighting for today,” Terry Steele says. He’s one of the miners who will be losing his health insurance and retirement plan in the wake of his employer’s bankruptcy. “The things our forefathers stood for are now being taken away from us. It seems like we’re starting to turn the clock back.”


Dead Space

A traitorous miner has a lot of advantages. You have a space suit for free right away and a robust pickaxe. Certain minerals you'll find have more "specialized" uses -- uranium structures will irradiate people, plasma can start fires, gibtonite goes boom. You can also buy dangerous "mining" tools and possibly even revive those monsters you've been fighting. As long as you have some mineral wealth or an ore box with you, no one will suspect your presence around the station, even in highly restricted areas like robotics or toxins, and if you are smart enough, you could get a big stompy mech to drill people to death! In addition, Lavaland is isolated, dangerous, and as expansive as you're willing to dig out. Plenty of room for somebody to get lost in. Forever!

Tips for Traitoring

  • If you're a miner and you have to kill another miner there's a really easy way to block communications one way so he can't call for help.
    • Grab a multitool, go to the mining communications room.
    • Use the multi tool on the relay and make sure the relay isn't sending, meaning your headset won't go to people on the station.
    • Kill your target with their shouts for help unheard.

    Tips for Culting

    If you're a miner, Mining Station is the perfect hive for a cult. The back room can easily be broken down by Constructs, runes can be placed, and a single artificer can make it very difficult for Security to try and raid. Remember to cut cameras, so a Non-Asimov AI doesn't bolt and electrocute every door. Remember to use Teleport other to get Cultists off station and into safe custody. Warning: Teleporting from Lavaland will make the destination rune glow brightly and open a rift in reality that may not only reveal the rune, but the location of your base as well.


    Assista o vídeo: 10 Máquinas de Minería más Grandes del mundo (Pode 2022).


Comentários:

  1. Adrik

    Peço desculpas, mas, na minha opinião, você não está certo. tenho certeza. Eu posso provar.

  2. Gardajas

    Obviamente, muito obrigado pela informação.

  3. Dorran

    I ask forgiveness that I intervene, but I propose to go by another way.

  4. Templeton

    Peço desculpas por interferir ... eu entendo esse problema. Você pode discutir.



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