Chevêche forestière

Heteroglaux blewitti

Chevêche forestière

Genre

Heteroglaux
Hume, 1873

Nom binominal

Heteroglaux blewitti
Hume

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, 1873

Statut de conservation UICN

( CR )
CR C2a(i) :
En danger critique d’extinction

Statut CITES

Sur l'annexe  I  de la CITES Annexe I , Rév. du 28/06/1979

La Chevêche forestière (Heteroglaux blewitti) est une espèce de rapaces nocturnes de la famille des Strigidae. C’est la seule espèce du genre Heteroglaux.

C’est un petit (23 cm) oiseau trapu. C’est une chouette type avec de nombreuses bandes sur les ailes et la queue. Elle a une tête et un bec relativement grands. Les parties supérieures sont gris-brun foncé. Le haut de la poitrine est plutôt brun et les côtés sont rayés avec une partie centrale blanche en bas de la poitrine qui est parfois peu marquée, surtout chez les mâles. Les rémiges primaires sont plus sombres et bien distinctes. Les ailes et la queue sont rayées avec des bords blancs. Une tache carpienne sombre est visible sous les ailes en vol. Le disque du visage est pâle et les yeux sont de couleur jaune.

Sur les autres projets Wikimedia :

Borknagar

Borknagar es un grupo noruego de folk, viking y black metal progresivo, formado en 1995 en la ciudad de Bergen.

Es considerado un proyecto «all stars», dado que a su obra han contribuido una enorme cantidad de talentos del black metal. Su música se caracteriza por la combinación de elementos típicos del black metal escandinavo con elementos folk y progresivos.

Borknagar se formaron a mediados de los 90 tras la disolución del grupo de death metal Molested, por el guitarrista, líder y único miembro fundador activo hoy en día, Øystein Garnes Brun. Junto con Garm (vocalista de Ulver y Arcturus), Grim (batería de Immortal), Infernus (guitarrista de Gorgoroth, aquí al bajo) e Ivar Bjornson (líder de Enslaved, aquí teclista), Brun obtuvo rápidamente un contrato discográfico con Malicious Records: Garm, Infernus, Ivar y Grim eran nombres establecidos y de gran reputación en el black metal, por lo que Malicious Records se interesaron en el proyecto muy rápido.

En 1995 editaron su primer trabajo, Borknagar, donde las voces rasgadas, los riffs distorsionados y las bases rítmicas fundamentadas en blast beats eran combinadas con guitarras acústicas con cierto tono folklórico, dando lugar a estructuras épicas y progresivas con un uso de voces limpias al estilo viking metal. Este sonido en esa época fue casi totalmente inédito, y el sonido melódico y majestuoso del grupo les ganó un gran apoyo de crítica y público.

Para su segundo álbum, Borknagar ficharon por la famosa discográfica Century Media. En 1997 fue publicado The Olden Domain, abundando más en las tendencias folklóricas y épicas; y que se convirtió en un clásico del metal extremo. Cabe destacar en este trabajo la elaboración en las guitarras (tanto acústicas como eléctricas) y el uso de la voz de Garm, que se hace más melódica que en el primer álbum. En el siguiente trabajo de la banda noruega, The Archaic Course, ICS Vortex (Arcturus, aún no estaba en Dimmu Borgir) reemplazó a Garm en las voces: Garm se fue del grupo y recomendó a Øystein que contratara a ICS Vortex (Vortex y Garm se conocían por haber tocado juntos en Arcturus). Musicalmente, este disco fue más melódico y progresivo que los precedentes, como el siguiente, Quintessence, editado en 2000 tras el trágico suicidio del batería, Grim.

Quintessence supuso la confirmación de Borknagar como uno de los grupos más innovadores de su tiempo, en parte gracias al nuevo batería Asgeir Mickelson (de Spiral Architect), extremadamente técnico y preciso, y algo más pausado que Grim; y al nuevo teclista Lazare (líder de Solefald), que empleó un sonido más innovador y próximo al progresivo.

Tras Quintessence comenzó una nueva etapa en la historia de Borknagar: Vortex abandonó el grupo para entrar en Dimmu Borgir, reemplazándolo Andreas Hedlund, también conocido como Vintersorg (líder del grupo homónimo). Fruto de esta incorporación fue Empiricism: un disco vanguardista, técnico y sofisticado, considerado la piedra angular de su obra.

El sexto álbum de Borknagar fue lanzado en 2004, bajo el título de Epic

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, elaborando en la temática y el sonido instaurados con Empiricism.

Su siguiente trabajo se editó a finales de 2006 y según Øystein, es „una obra totalmente acústica, basada en el aspecto más épico y progresivo del grupo“.

Îles Lavezzi

Die Îles Lavezzi ist eine aus etwa 100 kleinen Inseln und Felsenriffen, meist aus Granit, bestehende Inselgruppe (Archipel) in der Straße von Bonifacio zwischen Korsika und Sardinien. Sie liegt etwa vier Kilometer vom korsischen Festland entfernt.

Zur Gruppe gehören unter anderem die Inseln Île de Cavallo, Piana, Ratino, Poraggia und Perduto. Mit Ausnahme von der Insel Cavallo gehört die Inselgruppe zu dem Gemeindegebiet von Bonifacio. Seit dem Jahr 1982 ist das Archipel und dessen Gewässer als französisches Naturschutzgebiet Réserve Naturelle des Bouches de Bonifacio deklariert. Nur die Inseln Lavezzi, Cavallo und Piana dürfen von Urlaubern betreten werden.

Das Gewirr von Riffen sowie von kleinen und großen Inseln, teilweise unter der Wasseroberfläche versteckt, ist für die Schifffahrt ein schwieriges Revier. Im Frühjahr, Herbst und Winter entstehen aufgrund starker Winde und Stürmen oft starke Strömungen zwischen den Inseln und Riffen. Seit 1874 erleichtert ein auf einem Felsen der Pointe Becchi errichteter Leuchtturm das Navigieren der Schiffe.

Im Umfeld der Lavezzi-Inseln existiert eine seltene Fauna und Flora. So lassen sich zum Beispiel seltene Korallenmöwen, und unter Wasser Seesterne, Gorgonien (Hornkorallen), Skorpionfische, Zackenbarsche und Schwärme von Thunfischen, beobachten. Zur artenreichen Inselvegetation gehören auch duftende Wildkräuter wie Lorbeer, Myrthe und Ginster, aber auch Thymian und Schopflavendel.

Auf den Lavezzi-Inseln befindet sich der südlichste Punkt Frankreichs in Europa.

1855 fand hier das größte Schiffsunglück eines französischen Schiffes im Mittelmeer statt, der Schiffbruch der Fregatte Sémillante:

Der Dreimaster war eines der letzten aus Holz gebauten Segelschiffen. Er lief unter Napoléon III. am 14. Februar 1855 mit insgesamt 702 Mann, darunter der Generalstab

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, 301 Matrosen der Besatzung und 392 Soldaten als Nachschub für den Krimkrieg an Bord aus Toulon aus. Aus Zeitgründen entschloss man sich

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, nicht den langen Schlag um Sardinen sondern durch die Straße von Bonifacio zu segeln. Durch Sturm, starken Nebel, sowie wahrscheinlich Verlust des Steuerrades zerschellte das Schiff am 15

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. Februar an den Riffen der Lavezzi-Inseln. Am 16. Februar schwemmten erste Gegenstände wie Degen und Kleidungsstücke bei Bonifacio an Land, am 18. wurde der erste Ertrunkene eine Seemeile von der Unglücksstelle entfernt gesichtet. Bis zum 20. März wurden an den Küsten von Korsika und Sardinien insgesamt 592 Leichen geborgen, für die zwei Friedhöfe, einer auf Lavezzi, der andere in Nordsardinien angelegt wurden, die noch immer gepflegt werden. Allein der Kommandant Jugnan konnte an seinen Insignien und einer Verformung eines Fußes identifiziert werden. Die anderen Opfer blieben verschollen. Auf der Hauptinsel Lavezzi wurde zu Ehren der Schiffbrüchigen ein Denkmal errichtet.

Durch einen der im Jahr 1866 unter dem Titel Lettres de mon moulin publizierten „Briefe“ machte der französische Schriftsteller Alphonse Daudet (1840–1897) den Schiffbruch der Sémillante weltbekannt.

Im Jahr 2000 ließ die Stadt Bonifacio eine Ehrentafel zur Erinnerung an das Ereignis enthüllen. Noch heute ehren die Korsen die Opfer alljährlich durch eine Gedenkfeier.

Ben Hur Rafaela

Club Sportivo Ben Hur – sportowy i towarzyski klub z siedzibą w mieście Rafaela w prowincji Santa Fe. Klub znany jest głównie ze swojej sekcji piłki nożnej.

Pozostałe sekcje klubu, z wyjątkiem koszykówki, mają charakter amatorski. Są to aerobik, kręgle, szachy

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, hokej na trawie, oraz pływanie.

Klub założony został w roku 1940. Piłka nożna stała się główną dyscypliną sportową od chwili założenia klubu. Wkrótce klub przystąpił do rozgrywek w lokalnej lidze miasta Rafael

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. Wielkim sukcesem było pokonanie 27 kwietnia 1941 stołecznego Almagro i to aż 4:0. Przed rokiem 1997 Ben Hur opuścił poziom rozgrywek regionalnych i dołączył do systemu ligowego organizowanego przez ogólnonarodową federację piłkarską. Klub w roku 2004 wygrał trzecią ligę (Torneo Argentino A) i obecnie gra w drugiej lidze argentyńskiej Primera B Nacional Argentina. Swoje mecze rozgrywa na stadionie Estadio parque Barrio Ilolay.

9 de Julio • Alumni Villa Maria • Ben Hur • Central Córdoba SdE • Cipolletti • Crucero del Norte • Deportivo Maipú • Desamparados • Estudiantes Río Cuarto • GyE Concepción • Guillermo Brown • Huracán TA • Juventud Antoniana • Juventud Pergamino • Juventud Unida Universitario • Libertad Sunchales • Patronato • Racing Córdoba • Rivadavia Lincoln • Santamarina • Sportivo Belgrano • Talleres Córdoba • Unión Mar del Plata • Unión Sunchales • Villa Mitre

Jordan Spieth

Jordan Spieth (Dallas, Texas, 27 juli 1993) is een Amerikaanse golfer.

Spieth stond in 2012 op de 2de plaats van de wereldranglijst voor amateurs achter Patrick Cantlay.

Jordan zat op de Jezuïtenschool in Dallas, hij studeerde sinds 2008 aan de University of Texas en speelde college golf voor de Texas Longhorns.
In 2010 was hij de jongste speler ooit die aan de Byron Nelson Classic deelnam. Hij eindigde als beste amateur op de 16de plaats en is een van de jongste spelers op de PGA Tour die ooit de cut haalde.
In 2011 haalde hij de kwartfinale van het US Amateur en het Western Amateur en werd hij 32ste bij de Byron Nelson Classic.
In 2012 haalde hij de cut bij het US Open.

Spieth werd in december 2012 professional en kwalificeerde zich weer voor het US Open. Verder speelde hij op invitaties op de Amerikaanse PGA Tour.

Op 14 juli 2013 behaalde hij zijn eerste overwinning als professional. Hij won de John Deere Classic in een playoff van titelverdediger Zach Johnson en de Canadees David Hearn. Hij werd zo de jongste winnaar op de PGA Tour sedert 1931. Dankzij zijn zege werd hij volwaardig lid van de PGA Tour en was hij rechtstreeks geplaatst voor de eerstvolgende drie majors: The Open Championship 2013, US PGA Championship 2013 en The Masters 2014. Hij bereikte de 7de plaats op de FedEx Cup. Bij zijn debuut op de Masters 2014 werd hij gedeeld tweede.

Spieth werd geselecteerd voor het Amerikaanse team in de Ryder Cup 2014.

Op 30 november 2014 behaalde hij zijn tweede overwinning als professional

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. Hij won de Australian Open in Sydney met een baanrecord op de laatste dag van 63 slagen, 8 onder par.

In 2015 won hij het Valspar kampioenschap en een week later de Masters, waar hij vier rondes aan de leiding stond. Daarna won hij het US Open, waar hij drie rondes aan de leiding stond. Hij is de 15de en jongste speler ooit (21 jaar en 329 dagen) die beide Majors won .

Temporal Difference Learning

Temporal Difference Learning (auch TD-Learning) ist eine Methode des bestärkenden Lernens. Beim bestärkenden Lernen erhält ein Agent nach einer Reihe von Aktionen eine Belohnung und passt seine Strategie an, um die Belohnung zu maximieren. Ein Agent mit einem TD-Learning-Algorithmus macht die Anpassung nicht erst, wenn er die Belohnung erhält, sondern nach jeder Aktion auf Basis einer geschätzten erwarteten Belohnung.

Wie bei anderen Algorithmen des bestärkenden Lernens ist die Interaktion des Agenten mit seiner Umwelt als Markow-Entscheidungsproblem beschrieben.

Der Agent besitzt eine Funktion V, die einen bestimmten Zustand






s



t






{\displaystyle s_{t}}


bewertet (englisch state-value function). Zur Verbesserung seiner Strategie π (englisch policy) nähert er V mit jeder Iteration dem idealen






V



π







{\displaystyle V^{\pi }}


an. Frühere Methoden mussten auf die Belohnung am Ende einer Episode warten, um zu wissen, wie gut die Strategie war, um die Funktion anzupassen. TD-Methoden dagegen aktualisieren ihre Bewertungsfunktion nach jeder Aktion mit der beobachteten Belohnung r (die auch null sein kann) und der durch die derzeitige Bewertungsfunktion geschätzte erwartete Belohnung. Dieser Prozess heißt Bootstrapping und dabei wird mit jeder Iteration die Schätzung genauer.

Bei dem einfachsten Algorithmus wählt der Agent in jeder Iteration eine Aktion anhand seiner Strategie, beobachtet die Belohnung und passt die Bewertungsfunktion mit folgender Formel an:





V


(



s



t




)






V


(



s



t




)


+


α





(





r



t


+


1




+


γ



V


(



s



t


+


1




)






V


(



s



t




)




)






{\displaystyle V(s_{t})\leftarrow V(s_{t})+\alpha {\Big (}r_{t+1}+\gamma V(s_{t+1})-V(s_{t}){\Big )}}


,

wobei α für die Lernrate und γ für den Diskontierungsfaktor steht.

Die Lernrate gibt an, inwieweit neue Werte die derzeitige Bewertungsfunktion anpassen. Es ist mathematisch bewiesen, dass der Algorithmus zu einem Optimum konvergiert, wenn die Lernrate anfangs groß ist und allmählich kleiner wird. Genau heißt das, wenn die beiden Bedingungen











i


=


1











α




i




=








{\displaystyle \sum _{i=1}^{\infty }\alpha _{i}=\infty }


und











i


=


1











α




i




2




<








{\displaystyle \sum _{i=1}^{\infty }\alpha _{i}^{2}<\infty }


erfüllt sind. In der Praxis wählt man häufig eine kleine konstante Lernrate, welche die Bedingung zwar nicht erfüllt, sich im Falle einer veränderlichen Umwelt jedoch besser eignet.

Der Diskontierungsfaktor gewichtet die zukünftigen Belohnungen. Ein kleiner Wert lässt der Agenten kurzsichtiger und ein großer Wert weitsichtiger handeln.

Die Strategie des Agenten kann dabei abhängig sein von der Bewertungsfunktion. Eine prominente Strategie ist die ε-greedy policy. Hierbei wählt der Agent entweder die aus seiner Sicht erfolgversprechendste Aktion (gemäß Bewertungsfunktion) oder eine zufällige Aktion. Der Parameter ε mit Werten zwischen 0 und 1 gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der der Agent eher eine Zufallsaktion anstatt die beste Aktion wählt.

Q-Learning ist eine Variante von TD-learning, bei welcher der Agent den Nutzen einer Aktion bewertet, anstelle eines Zustandes. Die erlernte Funktion Q(s,a) heißt demzufolge action-value function. 1989 führte Chris Watkins diesen Algorithmus erstmals ein. Den Konvergenzbeweis erbrachte er gemeinsam mit Peter Dayan im Jahr 1992.

Der Algorithmus sieht vor, dass der Agent zum aktuellen Zustand s eine Aktion a gemäß seiner Strategie ausführt und die daraus resultierende Belohnung r erhält. Aus dem Folgezustand s‘ nimmt der Agent die erfolgversprechendste Aktion a‘ gemäß seiner derzeitigen Bewertungsfunktion als zukünftige Belohnung an. Anhand dieser passt er seine Bewertungsfunktion nach folgender Formel an:





Q


(


s


,


a


)






Q


(


s


,


a


)


+


α





(




r


+


γ




max




a








Q


(



s






,



a






)






Q


(


s


,


a


)




)






{\displaystyle Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha {\big (}r+\gamma \max _{a‘}Q(s‘,a‘)-Q(s,a){\big )}}


Da die Annahme, die zukünftige Belohnung entspräche der bestmöglichen Aktion, von der Strategie (zum Beispiel ε-greedy) abweichen kann, spricht man von einem off-policy-Algorithmus.

SARSA steht für state-action-reward-state-action und ist ebenfalls ein Algorithmus zum Erlernen einer action-value function. Im Gegensatz zu Q-Learning bleibt der Agent allerdings bei der Berechnung seiner Folgeaktion seiner Strategie treu (on-policy). G. A. Rummery und M. Niranjan erwähnten den Algorithmus erstmals 1994. Die von Rich Sutton vorgeschlagene und nur in der Fußnote erwähnte Bezeichnung SARSA setzte sich durch.

Ein Agent, der SARSA implementiert, führt zum aktuellen Zustand s eine Aktion a gemäß seiner Strategie aus und erhält eine Belohnung r. Im Folgezustand s‘ wählt er nun wieder eine Aktion a‘ gemäß seiner Strategie und nimmt dessen Bewertung als zukünftigen Gewinn, um die Bewertungsfunktion nach folgender Formel anzupassen:





Q


(


s


,


a


)






Q


(


s


,


a


)


+


α





(




r


+


γ



Q


(



s






,



a






)






Q


(


s


,


a


)




)






{\displaystyle Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha {\big (}r+\gamma Q(s‘,a‘)-Q(s,a){\big )}}


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.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/1e851660c7fc37016ac6fe4f725a082635c46a0b“ class=“mwe-math-fallback-image-inline“ aria-hidden=“true“ style=“vertical-align: -1.171ex; width:47.8ex; height:3.343ex;“ alt=“{\displaystyle Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha {\big (}r+\gamma Q(s‘,a‘)-Q(s,a){\big )}}“>

TD(λ) ist eine Erweiterung des Algorithmus mit „eligibility traces“. Beim ursprünglichen Algorithmus bewirkt eine Aktion nur die Anpassung der Bewertungsfunktion für den zuletzt besuchten Zustand. TD(λ) dagegen passt die Werte mehrerer besuchter Zustände an. Dazu besitzt jeder Zustand ein numerisches Attribut, das angibt, in welchem Maße seine Bewertung zur Änderung berechtigt ist. Wird ein Zustand besucht

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, geht das Attribut auf 1, und mit jeder Iteration zerfällt es exponentiell mit der Zerfallsrate λ.

Diese Erweiterung schlug so die Brücke zwischen TD-Learning und früheren Monte-Carlo-Methoden. Wird 1 für λ gewählt, zerfällt das Berechtigungsattribut nicht und am Ende der Episode werden alle besuchten Zustände anhand der beobachteten Belohnung angepasst. Dies entspricht dem Vorgehen von Monte-Carlo-Algorithmen. Dagegen ist TD(0) der klassische TD-Algorithmus. In der Praxis eignet sich meist ein Mittelweg zwischen diesen beiden Extremen, bei der mehrere Zustände angepasst werden.

Die Erweiterung kann auch auf SARSA und Q-Learning angewandt werden. Die Algorithmen werden dann SARSA(λ) und Q(λ) bezeichnet.

Einer der bekanntesten Anwendungen TD-Lernens ist TD-Gammon. In den 1980er Jahren entwickelte Gerald Tesauro das Programm, das Backgammon auf Niveau menschlicher Experten spielt. Er implementierte dabei den TD-Lambda-Algorithmus mit einem Perzeptron zur Approximation der Bewertungsfunktion. Die Änderung des neuronalen Netzes erfolgte durch Backpropagation.