Artikel

58.2: Grundlagen


58.2: Grundlagen

Notfallmanager

Die Notfallmanagement-Agentur des Landkreises ist die erste Verteidigungslinie bei der Reaktion auf Notfälle in ihrem Zuständigkeitsbereich.

Das staatliche Gesetz (TCA 58-2-110) verlangt von den Landkreisen, einen Notfallmanagementplan für den Landkreis im Einklang mit dem Tennessee Emergency Management Plan (TEMP) und dem Notfallmanagementprogramm zu entwickeln, um eine wirksame Reaktion und Wiederherstellung sicherzustellen. Dieser Plan, der als Basic Emergency Operations Plan (BEOP) bezeichnet wird, muss regelmäßig von TEMA überprüft werden.

Konzeptionell bewältigen lokale Notfallmanager Notfälle in ihren Rechtsordnungen mit ihrem eigenen Vermögen und mit so viel zusätzlicher Unterstützung, die im Rahmen der innerstaatlichen gegenseitigen Hilfe oder Amtshilfe (TCA 58-8-101) gewährt werden kann.

Wenn der Notfall die Möglichkeiten der örtlichen Gerichtsbarkeit überschreitet, kann der Landkreis zusätzliche Unterstützung von höheren Regierungsebenen anfordern. Der Bürgermeister oder der bevollmächtigte Vertreter des Bürgermeisters (in der Regel der Leiter des Notfallmanagements) kann formelle Unterstützung von anderen Gerichtsbarkeiten anfordern, einschließlich staatlicher und bundesstaatlicher Hilfe


Baumathematik: Es ist überall!

Sie werden vielleicht bemerken, dass Sie beginnen, Mathematik zu verwenden, sobald Sie morgens aufwachen.

Du rollst dich um und schaust auf den Wecker. Bist du spät? Die Feststellung, ob Sie zu spät zur Arbeit kommen, ist eine mathematische Berechnung – die Zeit basiert auf Mathematik.

Sie rollen aus dem Bett und rennen los, um sich anzuziehen – aber Sie möchten Ihren Kaffee machen, bevor Sie gehen. Wie viel Unzen Kaffee müssen Sie für Ihren Kaffee mahlen? Wieder eine mathematische Berechnung.

Das Leben basiert auf Mathematik. Sie können es nicht vermeiden – also können Sie es genauso gut in die Hand nehmen und einige grundlegende mathematische Konzepte lernen, die Ihnen beim Aufbau Ihrer Baukarriere helfen.

Wenn Sie auf Ihrer Baustelle ankommen, stempeln Sie sich ein. Damit läuft der Zähler für Ihren Tag – und anhand von Mathematik wird ermittelt, wie viel Zeit Sie gearbeitet haben. Ihr Gehalt basiert auf Mathematik.

Du schaust auf deinen Werkzeuggürtel.

Maßband – überprüfen und kurz warten – Messungen sind ein großer Teil der Baumathematik! Sie tragen ein Mathewerkzeug in Ihrem Werkzeuggürtel mit sich herum!

Zeit und Messung sind ein großer Teil der Baustelle!


Computerkenntnisse Stufe 2 - Internet-Grundlagen

Das Internet ist ein globales Netzwerk mit Tausenden von miteinander verbundenen Servern, Routern und anderer Hardware, um es funktionsfähig zu halten. Das Internet ist in den letzten Jahren nicht mehr wegzudenken und wird von Tag zu Tag größer. Ohne das Internet hätten wir keinen so schnellen Zugang zu Informationen und Diensten, die wir für das tägliche Leben brauchen. Dieser Internet-Grundlagenkurs richtet sich an Neulinge im World Wide Web und all seinen Angeboten.

Bevor Sie das Internet verwenden, müssen Sie wissen, wie eine Verbindung hergestellt wird und welche Hardware und Software für die Konnektivität erforderlich ist. Die ersten Lektionen behandeln die Art und Weise, wie Sie eine Internetverbindung herstellen, und helfen Ihnen bei den ersten Schritten mit Routern, Betriebssystemen und Computerhardware. Wir enthalten auch eine Einführung in die gängigsten Webbrowser, die zum Auffinden von Informationen verwendet werden. Ohne einen Webbrowser können Sie keine Websites durchsuchen.

Anschließend zeigen wir Ihnen, wie wichtig Suchmaschinen sind und wie Sie sie nutzen können, um die gewünschten Informationen zu finden. Mit Suchmaschinenwissen finden Sie Informationen zu jedem Service oder Produkt.

Die letzten Lektionen konzentrieren sich auf Sicherheit, Firewalls und allgemeine Betrügereien. Obwohl das Internet ein großartiger Ort ist, um Informationen zu finden, kann es auch ein Ort von bösartiger Software und Personen sein, die Ihre Daten stehlen.

Die letzte Lektion konzentriert sich auf die Behebung häufiger Probleme. Wir haben auch ein Kapitel über die Einrichtung Ihrer eigenen Website. Insgesamt vermittelt Ihnen dieser Kurs das Grundwissen, wie Sie sich im World Wide Web zurechtfinden und erhalten die Werkzeuge, um Ihre Identität und Daten zu schützen.

  • Komplett online
  • Selbststudium
  • Druckbare Lektionen
  • Full-HD-Video
  • 6 Monate bis zum Abschluss
  • 24/7 Verfügbarkeit
  • Jederzeit starten
  • PC- und Mac-kompatibel
  • Android- und iOS-freundlich
  • Akkreditierte CEUs

Inhalt

Neuronale Netze lernen (oder werden trainiert), indem sie Beispiele verarbeiten, von denen jedes eine bekannte "Eingabe" und ein "Ergebnis" enthält, wodurch wahrscheinlichkeitsgewichtete Assoziationen zwischen den beiden gebildet werden, die in der Datenstruktur des Netzes selbst gespeichert sind. Das Training eines neuronalen Netzes anhand eines gegebenen Beispiels wird normalerweise durchgeführt, indem die Differenz zwischen der verarbeiteten Ausgabe des Netzes (häufig eine Vorhersage) und einer Zielausgabe bestimmt wird. Dieser Unterschied ist der Fehler. Das Netzwerk passt dann seine gewichteten Assoziationen gemäß einer Lernregel und unter Verwendung dieses Fehlerwertes an. Aufeinanderfolgende Anpassungen bewirken, dass das neuronale Netz eine Ausgabe erzeugt, die der Zielausgabe zunehmend ähnlicher ist. Nach einer ausreichenden Anzahl dieser Anpassungen kann das Training nach bestimmten Kriterien abgebrochen werden. Dies wird als überwachtes Lernen bezeichnet.

Solche Systeme "lernen" Aufgaben durch Betrachten von Beispielen durchzuführen, in der Regel ohne mit aufgabenspezifischen Regeln programmiert zu sein. Bei der Bilderkennung können sie beispielsweise lernen, Bilder zu identifizieren, die Katzen enthalten, indem sie Beispielbilder analysieren, die manuell als "Katze" oder "keine Katze" gekennzeichnet wurden, und die Ergebnisse verwenden, um Katzen in anderen Bildern zu identifizieren. Sie tun dies ohne Vorkenntnisse von Katzen, zum Beispiel, dass sie Fell, Schwänze, Schnurrhaare und katzenartige Gesichter haben. Stattdessen generieren sie automatisch identifizierende Merkmale aus den von ihnen verarbeiteten Beispielen.

Warren McCulloch und Walter Pitts [1] (1943) eröffneten das Thema, indem sie ein Rechenmodell für neuronale Netze erstellten. [2] In den späten 1940er Jahren erstellte D. O. Hebb [3] eine Lernhypothese, die auf dem Mechanismus der neuronalen Plastizität basiert, die als hebbianisches Lernen bekannt wurde. Farley und Wesley A. Clark [4] (1954) verwendeten zuerst Rechenmaschinen, die dann "Rechner" genannt wurden, um ein hebbianisches Netzwerk zu simulieren. Rosenblatt [5] (1958) schuf das Perzeptron. [6] Die ersten funktionalen Netzwerke mit vielen Schichten wurden 1965 von Ivakhnenko und Lapa als Group Method of Data Handling veröffentlicht. [7] [8] [9] Die Grundlagen der kontinuierlichen Backpropagation [7] [10] [11] [12] wurden 1960 von Kelley [13] und 1961 von Bryson [14] im Rahmen der Kontrolltheorie abgeleitet. Anwendung der Prinzipien der dynamischen Programmierung. Danach stagnierte die Forschung nach Minsky und Papert (1969), [15], die entdeckten, dass grundlegende Perzeptronen nicht in der Lage waren, die Exklusiv-Oder-Schaltung zu verarbeiten und dass Computer nicht genügend Leistung hatten, um nützliche neuronale Netze zu verarbeiten.

1970 veröffentlichte Seppo Linnainmaa die allgemeine Methode zur automatischen Differentiation (AD) diskreter verbundener Netzwerke verschachtelter differenzierbarer Funktionen. [16] [17] 1973 verwendete Dreyfus Backpropagation, um Parameter von Reglern proportional zu Fehlergradienten anzupassen. [18] Der Backpropagation-Algorithmus von Werbos (1975) ermöglichte das praktische Training von Mehrschichtnetzwerken. 1982 wandte er die AD-Methode von Linnainmaa auf neuronale Netze in einer Weise an, die weit verbreitet war. [10] [19]

Die Entwicklung der Metall-Oxid-Halbleiter (MOS) Very-Large-Scale-Integration (VLSI) in Form der komplementären MOS (CMOS)-Technologie ermöglichte eine Erhöhung der Anzahl der MOS-Transistoren in der Digitalelektronik. Dies lieferte in den 1980er Jahren mehr Rechenleistung für die Entwicklung praktischer künstlicher neuronaler Netze. [20]

1986 zeigten Rumelhart, Hinton und Williams, dass Backpropagation interessante interne Repräsentationen von Wörtern als Merkmalsvektoren lernte, wenn sie darauf trainiert wurde, das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen. [21]

1992 wurde Max-Pooling eingeführt, um die Invarianz der kleinsten Verschiebung und die Toleranz gegenüber Verformungen zu unterstützen, um die 3D-Objekterkennung zu unterstützen. [22] [23] [24] Schmidhuber übernahm eine mehrstufige Hierarchie von Netzwerken (1992), die eine Ebene nach der anderen durch unüberwachtes Lernen vortrainiert und durch Backpropagation verfeinert wurde. [25]

Geoffrey Hintonet al. (2006) schlugen vor, eine High-Level-Darstellung unter Verwendung aufeinanderfolgender Schichten binärer oder reellwertiger latenter Variablen mit einer eingeschränkten Boltzmann-Maschine zu lernen [26], um jede Schicht zu modellieren. Im Jahr 2012 gründeten Ng und Dean ein Netzwerk, das lernte, übergeordnete Konzepte wie Katzen nur durch das Anschauen von unbeschrifteten Bildern zu erkennen. [27] Unüberwachtes Vortraining und erhöhte Rechenleistung von GPUs und verteiltem Rechnen ermöglichten die Verwendung größerer Netzwerke, insbesondere bei Bild- und visuellen Erkennungsproblemen, die als "Deep Learning" bekannt wurden. [28]

Ciresan und Kollegen (2010) [29] zeigten, dass GPUs trotz des Problems des verschwindenden Gradienten Backpropagation für vielschichtige neuronale Feedforward-Netze möglich machen. [30] Zwischen 2009 und 2012 gewannen KNN Preise bei KNN-Wettbewerben und näherten sich der Leistung auf menschlichem Niveau bei verschiedenen Aufgaben, zunächst in der Mustererkennung und im maschinellen Lernen. [31] [32] Zum Beispiel das bidirektionale und multidimensionale Langzeit-Kurzzeitgedächtnis (LSTM) [33] [34] [35] [36] von Graves et al. gewann 2009 drei Wettbewerbe in der vernetzten Handschrifterkennung ohne Vorkenntnisse in den drei zu erlernenden Sprachen. [35] [34]

Ciresan und Kollegen bauten die ersten Mustererkenner, um menschlich-kompetitive/übermenschliche Leistungen [37] bei Benchmarks wie der Verkehrszeichenerkennung zu erreichen (IJCNN 2012).

KNN begannen als Versuch, die Architektur des menschlichen Gehirns auszunutzen, um Aufgaben auszuführen, mit denen konventionelle Algorithmen wenig Erfolg hatten. Sie orientierten sich bald darauf, empirische Ergebnisse zu verbessern, und gaben meist Versuche auf, ihren biologischen Vorläufern treu zu bleiben. Neuronen sind in verschiedenen Mustern miteinander verbunden, damit die Ausgabe einiger Neuronen die Eingabe anderer werden kann. Das Netzwerk bildet einen gerichteten, gewichteten Graphen. [38]

Ein künstliches neuronales Netz besteht aus einer Sammlung simulierter Neuronen. Jedes Neuron ist ein Knoten, der über Verbindungen, die biologischen Axon-Synapse-Dendriten-Verbindungen entsprechen, mit anderen Knoten verbunden ist. Jeder Link hat ein Gewicht, das die Stärke des Einflusses eines Knotens auf einen anderen bestimmt. [39]

Komponenten von KNN Bearbeiten

Neuronen Bearbeiten

KNNs bestehen aus künstlichen Neuronen, die konzeptionell von biologischen Neuronen abgeleitet sind. Jedes künstliche Neuron hat Eingaben und erzeugt eine einzelne Ausgabe, die an mehrere andere Neuronen gesendet werden kann. Die Eingaben können die Merkmalswerte einer Stichprobe externer Daten wie Bilder oder Dokumente oder die Ausgaben anderer Neuronen sein. Die Ergebnisse des Finales Ausgangsneuronen des neuronalen Netzes erfüllen die Aufgabe, beispielsweise das Erkennen eines Objekts in einem Bild.

Um die Ausgabe des Neurons zu finden, nehmen wir zuerst die gewichtete Summe aller Eingaben, gewichtet mit dem Gewichte des Verbindungen von den Eingängen zum Neuron. Wir fügen hinzu Voreingenommenheit Laufzeit auf diese Summe. Diese gewichtete Summe wird manchmal als bezeichnet Aktivierung. Diese gewichtete Summe wird dann durch eine (normalerweise nichtlineare) Aktivierungsfunktion geleitet, um die Ausgabe zu erzeugen. Die ersten Eingaben sind externe Daten wie Bilder und Dokumente. Die ultimativen Ausgaben erfüllen die Aufgabe, beispielsweise das Erkennen eines Objekts in einem Bild. [40]

Anschlüsse und Gewichte Bearbeiten

Das Netzwerk besteht aus Verbindungen, wobei jede Verbindung den Ausgang eines Neurons als Eingang für ein anderes Neuron bereitstellt. Jeder Verbindung wird eine Gewichtung zugewiesen, die ihre relative Bedeutung darstellt. [38] Ein gegebenes Neuron kann mehrere Eingangs- und Ausgangsverbindungen haben. [41]

Ausbreitungsfunktion Bearbeiten

Das Ausbreitungsfunktion berechnet die Eingabe in ein Neuron aus den Ausgaben seiner Vorgängerneuronen und deren Verbindungen als gewichtete Summe. [38] A Voreingenommenheit Term kann dem Ergebnis der Fortpflanzung hinzugefügt werden. [42]

Organisation Bearbeiten

Die Neuronen sind typischerweise in mehreren Schichten organisiert, insbesondere beim Deep Learning. Neuronen einer Schicht verbinden sich nur mit Neuronen der unmittelbar vorhergehenden und unmittelbar folgenden Schichten. Die Schicht, die externe Daten empfängt, ist die Eingabeschicht. Die Schicht, die das Endergebnis erzeugt, ist die Ausgabeschicht. Dazwischen sind null oder mehr versteckte Schichten. Einschichtige und nichtschichtige Netzwerke werden ebenfalls verwendet. Zwischen zwei Schichten sind mehrere Verbindungsmuster möglich. Sie können sein voll verbunden, wobei jedes Neuron in einer Schicht mit jedem Neuron in der nächsten Schicht verbunden ist. Sie können sein zusammenlegen, wobei eine Gruppe von Neuronen in einer Schicht mit einem einzelnen Neuron in der nächsten Schicht verbunden ist, wodurch die Anzahl der Neuronen in dieser Schicht reduziert wird. [43] Neuronen mit nur solchen Verbindungen bilden einen gerichteten azyklischen Graphen und werden als Feedforward-Netzwerke. [44] Alternativ werden Netzwerke, die Verbindungen zwischen Neuronen in derselben oder früheren Schichten ermöglichen, als . bekannt wiederkehrende Netzwerke. [45]

Hyperparameter bearbeiten

Ein Hyperparameter ist ein konstanter Parameter, dessen Wert gesetzt wird, bevor der Lernprozess beginnt. Die Werte der Parameter werden durch Lernen abgeleitet. Beispiele für Hyperparameter sind die Lernrate, die Anzahl der versteckten Schichten und die Batchgröße. [46] Die Werte einiger Hyperparameter können von denen anderer Hyperparameter abhängen. Beispielsweise kann die Größe einiger Schichten von der Gesamtanzahl der Schichten abhängen.

Lernen Bearbeiten

Lernen ist die Anpassung des Netzwerks, um eine Aufgabe besser zu bewältigen, indem Beispielbeobachtungen berücksichtigt werden. Das Lernen beinhaltet das Anpassen der Gewichtungen (und optionalen Schwellenwerte) des Netzwerks, um die Genauigkeit des Ergebnisses zu verbessern. Dies geschieht durch Minimieren der beobachteten Fehler. Das Lernen ist abgeschlossen, wenn die Untersuchung zusätzlicher Beobachtungen die Fehlerquote nicht sinnvoll reduziert. Auch nach dem Lernen erreicht die Fehlerrate typischerweise nicht 0. Wenn nach dem Lernen die Fehlerrate zu hoch ist, muss das Netzwerk typischerweise neu entworfen werden. Praktisch geschieht dies durch die Definition einer Kostenfunktion, die während des Lernens periodisch ausgewertet wird. Solange seine Produktion weiter abnimmt, geht das Lernen weiter. Die Kosten werden häufig als Statistik definiert, deren Wert nur angenähert werden kann. Die Ausgaben sind eigentlich Zahlen. Wenn der Fehler also gering ist, ist der Unterschied zwischen der Ausgabe (fast sicher eine Katze) und der richtigen Antwort (Katze) gering. Das Lernen versucht, die Summe der Unterschiede zwischen den Beobachtungen zu reduzieren. [38] Die meisten Lernmodelle können als einfache Anwendung von Optimierungstheorie und statistischer Schätzung angesehen werden.

Lernrate Bearbeiten

Die Lernrate definiert die Größe der Korrekturschritte, die das Modell unternimmt, um Fehler in jeder Beobachtung zu korrigieren. Eine hohe Lernrate verkürzt die Trainingszeit, jedoch mit geringerer letztendlicher Genauigkeit, während eine niedrigere Lernrate länger dauert, jedoch mit dem Potenzial für eine höhere Genauigkeit. Optimierungen wie Quickprop zielen in erster Linie darauf ab, die Fehlerminimierung zu beschleunigen, während andere Verbesserungen hauptsächlich auf die Erhöhung der Zuverlässigkeit abzielen. Um Oszillationen innerhalb des Netzwerks, wie z. B. wechselnde Verbindungsgewichte, zu vermeiden und die Konvergenzrate zu verbessern, verwenden Verfeinerungen eine adaptive Lernrate, die je nach Bedarf erhöht oder verringert wird. [47] Das Konzept des Momentums ermöglicht es, das Gleichgewicht zwischen dem Gradienten und der vorherigen Änderung so zu gewichten, dass die Gewichtsanpassung in gewissem Maße von der vorherigen Änderung abhängt. Ein Momentum nahe 0 betont den Gradienten, während ein Wert nahe 1 die letzte Änderung hervorhebt.

Kostenfunktion Bearbeiten

Obwohl es möglich ist, eine Kostenfunktion ad hoc zu definieren, wird die Wahl häufig durch die wünschenswerten Eigenschaften der Funktion (wie Konvexität) bestimmt oder weil sie sich aus dem Modell ergibt (z Kosten).

Backpropagation Bearbeiten

Backpropagation ist ein Verfahren, das verwendet wird, um die Verbindungsgewichtungen anzupassen, um jeden beim Lernen gefundenen Fehler zu kompensieren. Der Fehlerbetrag wird effektiv auf die Verbindungen aufgeteilt. Technisch berechnet Backprop den Gradienten (die Ableitung) der Kostenfunktion, die einem gegebenen Zustand in Bezug auf die Gewichte zugeordnet ist. Die Gewichtsaktualisierungen können über stochastischen Gradientenabstieg oder andere Methoden erfolgen, wie Extreme Learning Machines, [48] „No-prop“-Netzwerke, [49] Training ohne Backtracking, [50] „schwerelose“ Netzwerke, [51] [52 ] und nicht-konnektionistische neuronale Netze.

Lernparadigmen Bearbeiten

Die drei wichtigsten Lernparadigmen sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Sie entsprechen jeweils einer bestimmten Lernaufgabe

Beaufsichtigtes Lernen Bearbeiten

Beim überwachten Lernen wird ein Satz gepaarter Eingaben und gewünschter Ausgaben verwendet. Die Lernaufgabe besteht darin, für jede Eingabe die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. In diesem Fall bezieht sich die Kostenfunktion auf die Beseitigung falscher Abzüge. [53] Ein häufig verwendeter Kostenfaktor ist der mittlere quadratische Fehler, der versucht, den mittleren quadratischen Fehler zwischen der Ausgabe des Netzwerks und der gewünschten Ausgabe zu minimieren. Geeignete Aufgaben für überwachtes Lernen sind Mustererkennung (auch Klassifikation genannt) und Regression (auch Funktionsapproximation genannt). Überwachtes Lernen ist auch auf sequentielle Daten anwendbar (z. B. für Handschrift, Sprach- und Gestenerkennung). Dies kann man sich als Lernen mit einem „Lehrer“ vorstellen, in Form einer Funktion, die ein kontinuierliches Feedback über die Qualität der bisher erzielten Lösungen liefert.

Unüberwachtes Lernen Bearbeiten

Verstärkungslernen Bearbeiten

In Anwendungen wie dem Spielen von Videospielen führt ein Schauspieler eine Reihe von Aktionen aus und erhält nach jeder eine im Allgemeinen unvorhersehbare Reaktion von der Umgebung. Das Ziel ist es, das Spiel zu gewinnen, d. h. die positivsten (niedrigsten Kosten) Antworten zu generieren. Beim Reinforcement Learning besteht das Ziel darin, das Netzwerk zu gewichten (eine Richtlinie auszuarbeiten), um Aktionen auszuführen, die die langfristigen (erwarteten kumulativen) Kosten minimieren. Zu jedem Zeitpunkt führt der Agent eine Aktion aus, und die Umgebung erzeugt eine Beobachtung und eine sofortige Kosten, gemäß einigen (normalerweise unbekannten) Regeln. Die Regeln und die langfristigen Kosten können meist nur geschätzt werden. Der Agent entscheidet zu jedem Zeitpunkt, ob er neue Maßnahmen untersucht, um ihre Kosten aufzudecken, oder ob er vorheriges Lernen nutzt, um schneller voranzukommen.

KNN dienen in solchen Anwendungen als Lernkomponente. [54] [55] Dynamische Programmierung in Verbindung mit KNN (die neurodynamische Programmierung ergeben) [56] wurde auf Probleme angewendet, die bei der Fahrzeugführung, [57] Videospielen, dem Management natürlicher Ressourcen [58] [59] und der Medizin [ 60] aufgrund der Fähigkeit von KNN, Genauigkeitsverluste zu mindern, selbst wenn die Diskretisierungsgitterdichte reduziert wird, um die Lösung von Steuerungsproblemen numerisch anzunähern. Aufgaben, die in das Paradigma des Reinforcement Learning fallen, sind Kontrollprobleme, Spiele und andere sequentielle Entscheidungsfindungsaufgaben.

Selbstlernend Bearbeiten

Das Selbstlernen in neuronalen Netzen wurde 1982 zusammen mit einem selbstlernenden neuronalen Netz namens Crossbar Adaptive Array (CAA) eingeführt. [61] Es ist ein System mit nur einer Eingabe, Situation s, und nur einer Ausgabe, Aktion (oder Verhalten) a. Es verfügt weder über externe Ratschläge noch über externe Verstärkungen aus der Umgebung. Der CAA berechnet kreuzweise sowohl Entscheidungen über Handlungen als auch Emotionen (Gefühle) über angetroffene Situationen. Das System wird durch die Interaktion zwischen Kognition und Emotion angetrieben. [62] Bei gegebener Speichermatrix W =||w(a,s)|| führt der selbstlernende Crossbar-Algorithmus in jeder Iteration die folgende Berechnung durch:

Der zurückpropagierte Wert (sekundäre Verstärkung) ist die Emotion gegenüber der Konsequenzsituation. Die CAA existiert in zwei Umgebungen, eine ist die Verhaltensumgebung, in der sie sich verhält, und die andere ist die genetische Umgebung, von der sie anfänglich und nur einmal anfängliche Emotionen über Situationen erhält, denen sie in der Verhaltensumgebung begegnet sind. Nachdem die CAA den Genomvektor (Artenvektor) aus der genetischen Umgebung erhalten hat, lernt sie ein zielorientiertes Verhalten in der Verhaltensumgebung, die sowohl wünschenswerte als auch unerwünschte Situationen enthält. [63]

Andere Bearbeiten

In einem Bayesschen Rahmen wird eine Verteilung über die Menge zulässiger Modelle gewählt, um die Kosten zu minimieren. Evolutionäre Methoden, [64] Genexpressionsprogrammierung, [65] Simuliertes Annealing, [66] Erwartungsmaximierung, nichtparametrische Methoden und Partikelschwarmoptimierung [67] sind weitere Lernalgorithmen. Konvergente Rekursion ist ein Lernalgorithmus für neuronale Netze mit Kleinhirnmodell-Artikulationssteuerung (CMAC). [68] [69]

Modi Bearbeiten

Es stehen zwei Lernmodi zur Verfügung: Stochastik und Batch. Beim stochastischen Lernen erzeugt jede Eingabe eine Gewichtungsanpassung. Beim Batch-Lernen werden Gewichtungen basierend auf einem Batch von Eingaben angepasst, wodurch sich Fehler über den Batch ansammeln. Stochastisches Lernen führt "Rauschen" in den Prozess ein, wobei der lokale Gradient verwendet wird, der aus einem Datenpunkt berechnet wird. Dies reduziert die Wahrscheinlichkeit, dass das Netzwerk in lokalen Minima stecken bleibt. Batch-Lernen führt jedoch typischerweise zu einem schnelleren, stabileren Abstieg auf ein lokales Minimum, da jede Aktualisierung in Richtung des durchschnittlichen Fehlers des Batches durchgeführt wird. Ein üblicher Kompromiss ist die Verwendung von "Minibatches", kleinen Chargen mit Proben in jeder Charge, die stochastisch aus dem gesamten Datensatz ausgewählt werden.

KNN haben sich zu einer breiten Familie von Techniken entwickelt, die den Stand der Technik über mehrere Domänen hinweg vorangebracht haben. Die einfachsten Typen haben eine oder mehrere statische Komponenten, einschließlich Anzahl der Einheiten, Anzahl der Schichten, Einheitsgewichte und Topologie. Dynamische Typen ermöglichen, dass sich einer oder mehrere davon durch Lernen entwickeln. Letztere sind deutlich komplizierter, können aber Lernzeiten verkürzen und bessere Ergebnisse erzielen. Einige Typen ermöglichen/erfordern, dass das Lernen vom Bediener "beaufsichtigt" wird, während andere unabhängig arbeiten. Einige Typen arbeiten rein in Hardware, während andere reine Software sind und auf Allzweckcomputern ausgeführt werden.

Zu den wichtigsten Durchbrüchen zählen: neuronale Faltungsnetze, die sich bei der Verarbeitung visueller und anderer zweidimensionaler Daten als besonders erfolgreich erwiesen haben [70] [71] langes Kurzzeitgedächtnis vermeiden das Problem des verschwindenden Gradienten [72] und können Signale verarbeiten, die a Mischung aus nieder- und hochfrequenten Komponenten zur Unterstützung der Spracherkennung in großem Vokabular, [73] [74] Text-to-Speech-Synthese, [75] [10] [76] und fotorealistischen Talking Heads [77] konkurrierende Netzwerke wie generative gegnerische Netzwerke, in denen mehrere Netzwerke (mit unterschiedlicher Struktur) miteinander konkurrieren, bei Aufgaben wie dem Gewinnen eines Spiels [78] oder bei der Täuschung des Gegners über die Authentizität einer Eingabe. [79]

Die neuronale Architektursuche (NAS) verwendet maschinelles Lernen, um das ANN-Design zu automatisieren. Verschiedene Ansätze für NAS haben Netzwerke entwickelt, die sich gut mit handentwickelten Systemen vergleichen lassen. Der grundlegende Suchalgorithmus besteht darin, ein Kandidatenmodell vorzuschlagen, es anhand eines Datensatzes zu bewerten und die Ergebnisse als Feedback zu verwenden, um das NAS-Netzwerk zu unterrichten. [80] Zu den verfügbaren Systemen gehören AutoML und AutoKeras. [81]

Zu den Designproblemen gehören die Entscheidung über Anzahl, Typ und Verbundenheit von Netzwerkschichten sowie über deren Größe und den Verbindungstyp (vollständig, Pooling, . ).

Hyperparameter müssen auch als Teil des Designs definiert werden (sie werden nicht erlernt), indem sie Fragen wie die Anzahl der Neuronen in jeder Schicht, Lernrate, Schritt, Schritt, Tiefe, rezeptives Feld und Padding (für CNNs) usw. regeln. [ 82]

Die Verwendung künstlicher neuronaler Netze erfordert ein Verständnis ihrer Eigenschaften.

  • Modellwahl: Dies hängt von der Datendarstellung und der Anwendung ab. Zu komplexe Modelle verlangsamen das Lernen.
  • Lernalgorithmus: Zwischen Lernalgorithmen bestehen zahlreiche Kompromisse. Fast jeder Algorithmus funktioniert gut mit den richtigen Hyperparametern für das Training mit einem bestimmten Datensatz. Die Auswahl und Abstimmung eines Algorithmus zum Trainieren mit unsichtbaren Daten erfordert jedoch erhebliche Experimente.
  • Robustheit: Bei geeigneter Auswahl von Modell, Kostenfunktion und Lernalgorithmus kann das resultierende KNN robust werden.

KNN-Fähigkeiten fallen in die folgenden groben Kategorien: [ Zitat benötigt ]

    oder Regressionsanalyse, einschließlich Zeitreihenvorhersage, Fitness-Approximation und Modellierung. , einschließlich Muster- und Sequenzerkennung, Neuheitserkennung und sequentielle Entscheidungsfindung. [83] , einschließlich Filterung, Clustering, blinde Quellentrennung und Komprimierung. , einschließlich der Regie von Manipulatoren und Prothesen.

Aufgrund ihrer Fähigkeit, nichtlineare Prozesse zu reproduzieren und zu modellieren, haben Künstliche Neuronale Netze in vielen Disziplinen Anwendung gefunden. Anwendungsbereiche umfassen Systemidentifikation und -steuerung (Fahrzeugsteuerung, Flugbahnvorhersage, [84] Prozesssteuerung, Management natürlicher Ressourcen), Quantenchemie, [85] allgemeines Spielen, [86] Mustererkennung (Radarsysteme, Gesichtserkennung, Signalklassifizierung, [87] 3D-Rekonstruktion, [88] Objekterkennung und mehr), Sequenzerkennung (Gesten-, Sprach-, handschriftliche und gedruckte Texterkennung [89] ), medizinische Diagnose, Finanzen [90] (zB automatisierte Handelssysteme), Data Mining, Visualisierung , maschinelle Übersetzung, Filterung sozialer Netzwerke [91] und E-Mail-Spam-Filterung. KNN wurden verwendet, um verschiedene Krebsarten zu diagnostizieren [92] [93] und um hochinvasive Krebszelllinien von weniger invasiven Linien zu unterscheiden, indem nur Zellforminformationen verwendet werden. [94] [95]

KNN wurden verwendet, um die Zuverlässigkeitsanalyse von Infrastrukturen, die Naturkatastrophen ausgesetzt sind, zu beschleunigen [96] [97] und um Fundamentsetzungen vorherzusagen. [98] KNN wurden auch zum Aufbau von Black-Box-Modellen in den Geowissenschaften verwendet: Hydrologie, [99] [100] Ozeanmodellierung und Küstentechnik, [101] [102] und Geomorphologie. [103] KNN wurden in der Cybersicherheit eingesetzt, mit dem Ziel, zwischen legitimen und bösartigen Aktivitäten zu unterscheiden. Maschinelles Lernen wurde beispielsweise zur Klassifizierung von Android-Malware verwendet, [104] um Domänen von Bedrohungsakteuren zu identifizieren und URLs zu erkennen, die ein Sicherheitsrisiko darstellen. [105] Es wird an KNN-Systemen geforscht, die für Penetrationstests, zur Erkennung von Botnets, [106] Kreditkartenbetrug [107] und Netzwerkeinbrüchen entwickelt wurden.

KNN wurden als Werkzeug vorgeschlagen, um partielle Differentialgleichungen in der Physik zu lösen [108] [109] [110] und die Eigenschaften offener Vielteilchen-Quantensysteme zu simulieren. [111] [112] [113] [114] In der Hirnforschung haben KNNs das Kurzzeitverhalten einzelner Neuronen untersucht, [115] die Dynamik neuronaler Schaltkreise entsteht aus Interaktionen zwischen einzelnen Neuronen und wie Verhalten aus abstrakten neuronalen Modulen entstehen kann, die komplette Teilsysteme darstellen. Studien betrachteten die lang- und kurzfristige Plastizität neuronaler Systeme und ihre Beziehung zum Lernen und Gedächtnis vom einzelnen Neuron bis zur Systemebene.

Rechenleistung Bearbeiten

Das mehrschichtige Perzeptron ist ein universeller Funktionsapproximator, wie durch den universellen Approximationssatz bewiesen wird. Der Beweis ist jedoch hinsichtlich der Anzahl der benötigten Neuronen, der Netztopologie, der Gewichte und der Lernparameter nicht konstruktiv.

Eine spezifische rekurrente Architektur mit rational bewerteten Gewichten (im Gegensatz zu reellen zahlenwertigen Gewichten mit voller Genauigkeit) hat die Leistung einer universellen Turing-Maschine, [116] die eine endliche Anzahl von Neuronen und lineare Standardverbindungen verwendet. Darüber hinaus führt die Verwendung irrationaler Werte für Gewichte zu einer Maschine mit Super-Turing-Leistung. [117]

Kapazität Bearbeiten

Die Eigenschaft "Kapazität" eines Modells entspricht seiner Fähigkeit, eine beliebige gegebene Funktion zu modellieren. Es hängt mit der Informationsmenge zusammen, die im Netzwerk gespeichert werden kann, und mit dem Begriff der Komplexität. Der Gemeinschaft sind zwei Begriffe von Kapazität bekannt. Die Informationskapazität und die VC-Dimension. Die Informationskapazität eines Perzeptrons wird in Sir David MacKays Buch [118], das die Arbeit von Thomas Cover zusammenfasst, intensiv diskutiert. [119] Die Kapazität eines Netzwerks von Standardneuronen (nicht konvolutionell) kann durch vier Regeln [120] abgeleitet werden, die sich aus dem Verständnis eines Neurons als elektrisches Element ergeben. Die Informationskapazität erfasst die durch das Netzwerk modellierbaren Funktionen, wenn beliebige Daten als Input gegeben werden. Der zweite Begriff ist die VC-Dimension. VC Dimension verwendet die Prinzipien der Maßtheorie und findet die maximale Kapazität unter den bestmöglichen Bedingungen. Dabei werden Eingabedaten in einer bestimmten Form gegeben. Wie in [118] erwähnt, ist die VC-Dimension für beliebige Eingaben die Hälfte der Informationskapazität eines Perceptrons. Die VC-Dimension für beliebige Punkte wird manchmal als Speicherkapazität bezeichnet. [121]

Konvergenz Bearbeiten

Modelle konvergieren möglicherweise nicht konsistent zu einer einzigen Lösung, erstens weil abhängig von der Kostenfunktion und dem Modell lokale Minima existieren können. Zweitens kann die verwendete Optimierungsmethode möglicherweise nicht garantieren, dass sie konvergiert, wenn sie weit von einem lokalen Minimum entfernt beginnt. Drittens werden bei ausreichend großen Daten oder Parametern einige Verfahren unpraktisch.

Das Konvergenzverhalten bestimmter Typen von KNN-Architekturen wird besser verstanden als andere. Wenn sich die Breite des Netzwerks der Unendlichkeit nähert, wird das KNN durch seine Taylor-Entwicklung erster Ordnung während des Trainings gut beschrieben und erbt so das Konvergenzverhalten von affinen Modellen. [122] [123] Ein weiteres Beispiel ist, dass bei kleinen Parametern beobachtet wird, dass KNN oft Zielfunktionen von niedrigen bis zu hohen Frequenzen anpassen. [124] [125] [126] [127] Dieses Phänomen ist das Gegenteil des Verhaltens einiger gut untersuchter iterativer numerischer Verfahren wie der Jacobi-Methode.

Generalisierung und Statistik Bearbeiten

Anwendungen, deren Ziel es ist, ein System zu erstellen, das sich gut auf unsichtbare Beispiele verallgemeinert, sehen sich der Möglichkeit eines Übertrainings ausgesetzt. Dies tritt bei verschachtelten oder überspezifizierten Systemen auf, wenn die Netzkapazität die benötigten freien Parameter deutlich überschreitet. Zwei Ansätze befassen sich mit Übertraining. Die erste besteht darin, Kreuzvalidierung und ähnliche Techniken zu verwenden, um das Vorhandensein von Übertraining zu überprüfen und Hyperparameter auszuwählen, um den Generalisierungsfehler zu minimieren.

Die zweite ist die Verwendung einer Form von Regulierung. Dieses Konzept taucht in einem probabilistischen (Bayesschen) Rahmen auf, in dem eine Regularisierung durchgeführt werden kann, indem eine größere vorherige Wahrscheinlichkeit gegenüber einfacheren Modellen gewählt wird, aber auch in der statistischen Lerntheorie, wo das Ziel darin besteht, über zwei Größen zu minimieren: das 'empirische Risiko' und das ' strukturelles Risiko', was grob dem Fehler über den Trainingssatz und dem vorhergesagten Fehler in unsichtbaren Daten aufgrund von Überanpassung entspricht.

Überwachte neuronale Netze, die eine Kostenfunktion des mittleren quadratischen Fehlers (MSE) verwenden, können formale statistische Verfahren verwenden, um die Konfidenz des trainierten Modells zu bestimmen. Der MSE eines Validierungssatzes kann als Varianzschätzung verwendet werden. Dieser Wert kann dann verwendet werden, um das Konfidenzintervall der Netzwerkausgabe unter Annahme einer Normalverteilung zu berechnen. Eine auf diese Weise durchgeführte Konfidenzanalyse ist statistisch gültig, solange die Ausgabewahrscheinlichkeitsverteilung gleich bleibt und das Netzwerk nicht modifiziert wird.

Durch Zuweisen einer Softmax-Aktivierungsfunktion, einer Verallgemeinerung der logistischen Funktion, auf der Ausgabeschicht des neuronalen Netzes (oder einer Softmax-Komponente in einem komponentenbasierten Netz) für kategoriale Zielvariablen können die Ausgaben als A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten interpretiert werden. Dies ist bei der Klassifizierung nützlich, da es ein Maß für die Gewissheit der Klassifizierungen gibt.

Die Softmax-Aktivierungsfunktion ist:

Training Bearbeiten

Ein häufiger Kritikpunkt an neuronalen Netzen, insbesondere in der Robotik, ist, dass sie für den realen Betrieb zu viel Training erfordern. [ Zitat benötigt ] Mögliche Lösungen sind das zufällige Mischen von Trainingsbeispielen, indem ein numerischer Optimierungsalgorithmus verwendet wird, der beim Ändern der Netzwerkverbindungen nach einem Beispiel nicht zu große Schritte macht, die Gruppierung von Beispielen in sogenannten Mini-Batches und/oder die Einführung eines rekursiven Algorithmus der kleinsten Quadrate für CMAC. [68]

Theorie Bearbeiten

Ein grundlegender Einwand ist, dass KNN die neuronale Funktion nicht ausreichend widerspiegeln. Backpropagation is a critical step, although no such mechanism exists in biological neural networks. [128] How information is coded by real neurons is not known. Sensor neurons fire action potentials more frequently with sensor activation and muscle cells pull more strongly when their associated motor neurons receive action potentials more frequently. [129] Other than the case of relaying information from a sensor neuron to a motor neuron, almost nothing of the principles of how information is handled by biological neural networks is known.

A central claim of ANNs is that they embody new and powerful general principles for processing information. These principles are ill-defined. It is often claimed that they are emergent from the network itself. This allows simple statistical association (the basic function of artificial neural networks) to be described as learning or recognition. Alexander Dewdney commented that, as a result, artificial neural networks have a "something-for-nothing quality, one that imparts a peculiar aura of laziness and a distinct lack of curiosity about just how good these computing systems are. No human hand (or mind) intervenes solutions are found as if by magic and no one, it seems, has learned anything". [130] One response to Dewdney is that neural networks handle many complex and diverse tasks, ranging from autonomously flying aircraft [131] to detecting credit card fraud to mastering the game of Go.

Technology writer Roger Bridgman commented:

Neural networks, for instance, are in the dock not only because they have been hyped to high heaven, (what hasn't?) but also because you could create a successful net without understanding how it worked: the bunch of numbers that captures its behaviour would in all probability be "an opaque, unreadable table. valueless as a scientific resource".

In spite of his emphatic declaration that science is not technology, Dewdney seems here to pillory neural nets as bad science when most of those devising them are just trying to be good engineers. An unreadable table that a useful machine could read would still be well worth having. [132]

Biological brains use both shallow and deep circuits as reported by brain anatomy, [133] displaying a wide variety of invariance. Weng [134] argued that the brain self-wires largely according to signal statistics and therefore, a serial cascade cannot catch all major statistical dependencies.

Hardware Edit

Large and effective neural networks require considerable computing resources. [135] While the brain has hardware tailored to the task of processing signals through a graph of neurons, simulating even a simplified neuron on von Neumann architecture may consume vast amounts of memory and storage. Furthermore, the designer often needs to transmit signals through many of these connections and their associated neurons – which require enormous CPU power and time.

Schmidhuber noted that the resurgence of neural networks in the twenty-first century is largely attributable to advances in hardware: from 1991 to 2015, computing power, especially as delivered by GPGPUs (on GPUs), has increased around a million-fold, making the standard backpropagation algorithm feasible for training networks that are several layers deeper than before. [7] The use of accelerators such as FPGAs and GPUs can reduce training times from months to days. [135]

Neuromorphic engineering addresses the hardware difficulty directly, by constructing non-von-Neumann chips to directly implement neural networks in circuitry. Another type of chip optimized for neural network processing is called a Tensor Processing Unit, or TPU. [136]

Practical counterexamples Edit

Analyzing what has been learned by an ANN is much easier than analyzing what has been learned by a biological neural network. Furthermore, researchers involved in exploring learning algorithms for neural networks are gradually uncovering general principles that allow a learning machine to be successful. For example, local vs. non-local learning and shallow vs. deep architecture. [137]

Hybrid approaches Edit

Advocates of hybrid models (combining neural networks and symbolic approaches), claim that such a mixture can better capture the mechanisms of the human mind. [138] [139]

A two-layer feedforward artificial neural network.

An artificial neural network.

A single-layer feedforward artificial neural network with 4 inputs, 6 hidden and 2 outputs. Given position state and direction outputs wheel based control values.

A two-layer feedforward artificial neural network with 8 inputs, 2x8 hidden and 2 outputs. Given position state, direction and other environment values outputs thruster based control values.

Parallel pipeline structure of CMAC neural network. This learning algorithm can converge in one step.


Other Factors: Diseases and Drugs

Some illnesses may lead to obesity or weight gain. These may include Cushing&rsquos disease, and polycystic ovary syndrome. Drugs such as steroids and some antidepressants may also cause weight gain. Research continues on the role of other factors in energy balance and weight gain such as chemical exposures and the role of the microbiome.

A health care provider can help you learn more about your health habits and history to identify whether behaviors, illnesses, medications, and/or psychological factors are contributing to weight gain or making weight loss hard.


“By observing or noticing the mental dialogue we experience (rather than acting on it), we change our relationship to it.”

So, where does one go from there? I’m here to become wise about pressure and stress. I can simply observe when I am feeling pressured and how stress functions in me and discern how to use it properly (via my Strategy & Authority). The key is to recognize what pressure belongs to me and what does not. De-conditioning, as it is called in the Human Design System, is a process of letting go of what we are not. By observing or noticing the mental dialogue we experience (rather than acting on it), we change our relationship to it. This is the beauty of quantum. Something completely new emerges and we become more aware and able to see everything in a new way.

What about the different Authority types?

Your Strategy and Inner Authority go together to guide you. Your Inner Authority is your body’s knowing or intelligence, how you know if a decision is the right one for you. You hear a lot these days about following your intuition. Human Design gets specific and shows you where your Authority lies so you can experiment and see how it works for you. It’s a funny thing. You can look at your open centers and pretty much pinpoint where and how you’ve been giving your Authority away to things and people that are not you. When we intentionally practice with our true Strategy and Authority, we align with our unique path and genetic makeup. Things just naturally fall into place, from where we live, to our job, and our relationships.

If you’re making decisions using your Strategy and Authority, then you are not making decisions with your mind. In the beginning, it is very common for our minds not to agree with this guidance! Everyone will experience their Strategy and Authority in a way that is unique to them. The only way to get the benefit of this information is to bring it alive within yourself by experimenting with your design. A foundation reading with a certified analyst can show you how—there are many nuanced details within each BodyGraph—but in general terms, the types are below:


The 5 main types of contracts in construction

Lump sum contracts

Lump sum contracts, also known as fixed price contracts, are the most basic type of construction contracts. That’s because they outline one fixed price for all the work done under them. For this reason, lump sum contracts are extremely common in construction. Odds are most contractors have entered into multiple lump sum contracts in the past.

However, as simple as the one price formula seems, lump sum contracts aren’t so cut-and-dry. Here are a few key benefits and drawbacks of lump sum contracts:

Pros of lump sum

  • Lump sum contracts simplify bidding. Naming a total price rather than submitting multiple bids simplifies the selection process for owners and GCs.
  • Finishing under-budget means high profit margins. Because the price for the project is set in stone, finishing under-budget means you pocket the savings.

Cons of lump sum

  • Miscalculations destroy margins. When drafting a lump sum contract, you need to account for every variable. Since there’s one set price, unexpected setbacks or changes during a project cut directly into your profit margin.
  • The bigger the project, the more room for loss. If you’re working with subs and suppliers, there is no room for error. The cost of those inevitable missteps and setbacks from sub-tiers comes right out of the lump sum price.

As you can see, lump sum contracts involve a fair amount of risk for contractors because they don’t account for unexpected costs or delays after the project is started. Missteps mean you make less money, or, even worse, lose money on a project.

That’s why lump sum contracts are best suited for smaller projects with predictable scopes of work.

Time and materials contracts

As opposed to lump sum contracts, time and materials (T&M) contracts work best for projects in which the scope of work is not well-defined. Time and materials contracts reimburse contractors for the cost of materials and establish an hourly or daily pay rate.

Here’s an overview of the pros and cons of time and materials contracts:

Pros of T&M

  • Time and materials contracts are agile. Since the customer reimburses the contractor for the cost of materials and pays an hourly wage, unexpected delays, roadblocks, and other changes to the scope of work are covered.
  • Time and materials contracts allow for simple negotiations. Setting rules for what materials will be covered and what the hourly wage will be is simple with time and materials contracts.

Cons of T&M

  • Tracking time and materials is time consuming. Logging each and every material cost on a project is no small task, and failure to provide an accurate number upon completion means lower profit margins. Doing a thorough job here means you spend more time crunching numbers and less time doing the work.
  • Efficiency isn’t rewarded. Since time and materials contracts pay by the hour or day, there’s no real incentive to finish a project early. However, it’s common practice to stipulate a bonus for finishing ahead of schedule.

When you consider the unpredictable nature of any given construction project, the owner bears a considerable amount of risk with time and materials contracts. That’s because they’re required to pay the contractor for any unexpected costs, changes, or time overruns that take place over the course of the project, costing them more than they initially planned for.

Cost-Plus contracts

Cost-plus contracts, auch bekannt als cost-reimbursement contracts, involve the owner paying the contractor for the Kosten incurred during the project Plus a set amount of money for profit, which can be determined by a percentage of the total price of the project.

The costs covered by cost-plus contracts can involve direct costs (i.e. direct labor and materials), indirect costs (i.e. office space, travel, and communication expenses), and profit (i.e. the agreed upon fee or markup).

Pros of cost-plus

  • Cost-plus contracts are flexible. Cost-plus contracts allow owners to make design changes along the way, and contractors know they’ll be paid for the extra time or materials those changes incur.
  • Miscalculations aren’t devastating. Since cost-plus contracts are flexible by nature, inaccuracies in the initial bid aren’t as detrimental as they are with lump sum contracts.

Cons of cost-plus

  • Justifying some costs can be difficult. Cost-plus contracts require contractors to justify the costs on a given project. Sometimes those costs can be hard to account for, and owners can be resistant to reimbursing indirect costs like administrative expenses and mileage.
  • Fronting the cost of materials can put contractors in a bind. Since cost-plus contracts operate through reimbursement, paying more than you expected for materials could mean you’re spread thin for the remainder of the project.

When it comes to cost-plus contracts, the majority of the risk is placed on the owner. That’s because the contractor is paid for all costs incurred during the project, and any unforeseen expenses come out of the owner’s pocket. For that reason, cost-plus contracts are best suited for projects in which a lot of creative flexibility is needed.

Unit price contracts

Unit price contracts divide the total work required to complete a project into separate units. Sie sind auch bekannt als measurement contracts, measure and pay contracts, oder remeasurement contracts. The contractor provides the owner with price estimates for each unit of work, rather than an estimate for the project as a whole.

Unit price contracts are useful for projects in which the work is repetitive, heavily dependent on material costs, and the amount of work needed isn’t clear before the project is started.

Pros of unit price

  • Unit price contracts simplify invoicing. Unit price contracts allow for increased transparency. Owners can easily understand each cost that goes into the final price of the contract because the price of each unit is predetermined. This helps avoid disputes and arguments when it’s time to pay up.
  • If more work is required, the profit margin stays the same. Any extra work that’s needed is simply added on as another pre-priced unit, making it easier to manage change orders and other alterations to the scope of work.

Cons of unit price

  • Predicting the final value of the contract can be difficult. Usually, the amount of units needed to complete a project isn’t known immediately. This means owners may pay more than they expected.
  • Remeasurement can delay payment. Remeasurement, or the owner’s ability to compare the price of each unit with the total cost of the project, can slow down payment. Although transparency is something we should all strive towards, this may be something you want to consider.

When it comes to unit price contracts, the majority of the risk lies with the owner because they must reimburse the cost of unexpected units that are added. However, the transparency they afford is a massive benefit to all parties involved.

GMP contracts

Guaranteed maximum price (GMP) contracts establish a cap on the contract price. With this type of construction contract, the property owner won’t exceed the contract price. Any material or labor costs above that price should be covered by the contractor.

Sometimes, another type of construction contract may also include a GMP provision. For example, a cost-plus contract could include a clause that limits total costs to a guaranteed maximum price.

Guaranteed maximum prices are a common feature in construction contracts, and they’re best suited to projects with few unknowns. For example, the construction of a retail chain with plans that have been used over and over.

Pros of GMP

  • GMP contracts make for quicker projects. Having a final contract price accelerates the bidding process, and it makes financing projects easier because lenders know the maximum amount a given project will cost early on.
  • GMP contracts incentivize savings. Having a fixed price overhead incentivizes contractors to reduce costs and finish ahead of schedule. Owners usually agree to share cost savings with their contractors.

Cons of GMP

  • GMP contracts place risk on contractors. Unfortunately, GMP contracts force the party doing the work to absorb cost overages in the event the contract price maximum is exceeded.
  • GMP contracts can take longer to review and negotiate. In order to protect themselves from exceeding the price cap, contractors may try to increase the maximum price of the contract. When this happens, the negotiation process is elongated and the project takes longer to start.

Since the owner won’t pay for any cost overruns, guaranteed price contracts shift a lot of risk onto contractors. Considering that risk, one thing contractors can do is use a good cost estimating software. Job costing is an important accounting process on any construction project, and having a solid estimate will minimize risk by helping contractors avoid overcharging or undercharging the owner.


What happens if I fail to take my RMD?

Lawmakers were serious about forcing people to take required minimum distributions, so they made sure the penalties for failing to comply with the RMD rules were strict. If you don't take out the full amount of your RMD by the appropriate deadline, then the IRS charges a whopping 50% penalty on the amount that you should have taken out. Based on current tax rates, that penalty will be larger in every circumstance than the amount of tax you'd have to pay if you withdrew the required amount.

To some, the 50% RMD penalty seems draconian. But it only serves to express how important legislators found it to put limits on the amount of time that taxpayers could benefit from favorable tax laws surrounding retirement savings.


Baldi’s Basics 2

Can a little-budget game a super hit? Well, everything is possible, because now one of the most popular games has a very simple graphics. It resembles games from the 90’s, and the character seems to be even a bit ugly, though, it doesn’t mean that Baldi’s Basics in Education and Learning is plain and dull. Was? You saw the word Education, and the game isn’t interesting for you anymore? Well, the genre of the game has nothing to do with education, though it takes place in school this is an indie horror game, and you can see all peculiarities of the game as soon as you load it. Your character is a student, whose task is to collect seven notebooks, which around the school. This task doesn’t seem to be too difficult, but there is a big problem – your professor is chasing you, and his mind is obsessed with the idea of killing you. The teacher isn’t bad in fact it’s you, who makes him mad. The reason is simple: he is the teacher of math, and you are dealing with this very subject. At the beginning of the game you will see math problems, which may be very easy, as the name of the game states. But later everything will become more complicated. And you will make a mistake during calculation, which will lead to serious troubles. Your professor loves his subject, and he hates lazy and stupid students, and he knows how to make them become cleverer.

Every time he hears a mistake, he becomes furious. He has a perfect hearing, and he can hear everyone and everything. Don’t think that you are cleverer than professor: you need to solve math problems in every notebook, and some of them don’t have a positive solution. So to say, no matter how hard you try, you will make a mistake. But this is the sense of a horror game, isn’t it? This game is perfect for those, who like small games with crazy graphics and the ability to scare oneself to death. So, how should you deal with your crazy professor? Die Antwort ist einfach. You should run as soon as you make a mistake, because Baldi, it’s the professor’s name, is hunting for you with a big ruler in his hands. He can beat you to death with this simple tool, and your character will hate math till the last day of his life, if he managed to survive. This is quite possible, because despite numerous characters that will be helping professor, you still have a chance to survive and get out of school. When you do this, the doors will be closed behind you, and you will win the game in this way.


Schau das Video: Kapitel - Memed mein Falke (September 2021).