Nissan Cedric

Автомобиль бизнес-класса, который производился компанией Nissan с 1960 по 2004 годы. «Седрик» разрабатывался для комфортных поездок, конкурируя с Prince Skyline и Gloria, которые впоследствии были объединены в одну марку. Через несколько лет Nissan Skyline стал позиционироваться как спортивный седан/купе, в то время как Nissan Gloria стала спортивным вариантом «Седрика» (с одинаковым стилем, но отличающимися решеткой радиатора, а также передними и задними фарами).

В Японии серия «Седрик»/«Глория» нежно называлась Cedglo, и производилась вплоть до октября 2004 года, после чего была заменена Nissan Fuga. Название Cedric используется до сих пор для машин с кузовом Y31 (начиная с 2005 года). Автомобиль традиционно использовался в качестве такси, конкурируя с Toyota Comfort. На протяжении многих поколений основным конкурентом «Седрика» считается Toyota Crown. Фигурка на радиаторе была вдохновлена узором из ромбов, используемым «Линкольном», но была изменена.

Первое поколение

Cedric Custom 31

Первое поколение Cedric выпускалось как 30-ая серия с марта 1960 года по 1962 год. Серия была доступна только через японскую дилерскую сеть Nissan Bluebird Store. Это была первая модель, названная как Nissan, но имевшая общие элементы с автомобилями Datsun, строившимися на тот момент.

Были доступны следующие варианты: Cedric 1500 DeLuxe и Standard (30), Cedric 1900 Deluxe (D30, с 1,9-литровым двигателем Nissan H), Cedric 1900 Custom (G30, также с двигателем Nissan H), Cedric Van (V30, шести-местный) и Cedric Wagon (WP30, восьми-местный). Только Cedric Standard использовал 1,5-литровый (1488 куб.см) двигатель Nissan G мощностью 70 л. с. (52 кВт). 1,9-литровый (1883 куб.см) двигатель Nissan H мощностью 87 л. с. (65 кВт) устанавливался опционально. В стандарте ставилась четырёхступенчатая механическая коробка передач, трёхступенчатая механическая коробка устанавливалась на 1900 версии. Дизельные двигатели поставлялись Nissan Diesel Motor Co., Ltd.

Cedric Deluxe

Cedric сменил Austin A50, строившийся Nissan по лицензии английской Austin Motor Company и называвшийся Nissan Austin. Шестиместный Cedric был первым автомобилем Nissan в кузове монокок и панорамным лобовым стеклом. Он получил по две сдвоенных фары по обе стороны от большой решетки (вдохновленный от пригородных японских поездов конца 1950-х, Tobu JNR 151), задние фары были аналогичны фонарям Nissan Bluebird 312. В апреле 1962 года появился восьмиместный универсал.

31 серия

Универсал Cedric 30

31-я серия выпускалась с 1962 по 1965 годы. К существующим вариантам были добавлены Cedric 1900 Standard (G31S) и 2,0-литровый четырёх-цилиндровый дизель SD20 (QGS31) с июня 1964 года. Также новой стала трёх-ступенчатая автоматическая трансмиссия, взятая от Borg Warner, и доступная с июля 1964 года. Новые передние горизонтально расположенные фары делали автомобиль похожим на Rambler 1956 и увеличили длину автомобиля на 18 см. В 1965 году штампованная клапанная крышка была заменена на сплавную (аналогичную CSP311 Silvia). Задние фонари были небольшими и напоминали фонари от MG Cars. Все автомобили оснащались белым флиппером на колесах.

Cedric был снова доработан в 1964 году, получив новую приборную панель, генератор переменного тока и новый стартер. Cedric 1500 Standard, появившийся в октябре 1962 года, перестал выпускаться после 1964 года. Последним изменением была новая решетка для автомобилей 1965 модельного года.

Cedric Special 50

Nissan Cedric Special, 1965Nissan Cedric Special, 1965 (Сзади)

Cedric Special выпускался между 1963 и 1965 годами как конкурент Toyota Crown S40, Isuzu Bellel, Mitsubishi Debonair и Prince Gloria S40. Производство началось во время Летней Олимпиады 1964 года, проходившей в Токио в октябре 1964 года.

Это была длиннобазная версия h41 серии Cedric Custom, удлиненная на 145 мм, оснащавшаяся 118-сильным (88 кВт) 2,8-литровым рядными шести-цилиндровым двигателем K-серии (двигатель H с двумя дополнительными цилиндрами). Решетка отличается от устанавливаемой на 31 серии; имеется шильдик «Cedric Special» и эмблема «Cedric Star»; боковые шильдики «Cedric» и «Special». На крышке багажника с левой стороны имелся шильдик «2800», на правой стороне — «Cedric Special». Конструкция переднего бампера также отличалась, с поднятой центральной частью над номерным знаком. Из-за большого двигателя, устанавливаемого на эту серию, у японских покупателей ежегодный налог был более высокий.

Интерьер был немного более богатым по сравнению с моделью Custom. Единственным компонентом, идентичным Custom, были задние фонари. Mark I Special был выпущен в 1963 году и в 1964-м был заменен на Mark II. Mark II был в основном таким же, за исключением обновленной приборной панели, нового дизайна решетки и прямоугольных отражателей под задними фонарями (заменили круглые отражатели, используемые на Mark I). Начиная с Mark II, стала доступна автоматическая коробка передач Borg-Warner 35. Mark II выпускался в 1963 и 1964 годах, и был заменен на Mark III Special в 1964 году. На Mark III появилась новая решетка и задние фонари от 31 серии Cedric (1965). Mark III Cedric Special был сменен на Nissan President в 1965 году.

Второе поколение

Nissan Cedric 130 Special Six (1965)

P130 Cedric выпускался с 1965 по 1971 годы в стильном кузове дизайна Pininfarina с несколькими новыми вариантами двигателей на полностью новой платформе. Первый двигатель Nissan с одним верхним распредвалом, L20, появился на Cedric этого поколения. Это также был первый Cedric, доступный с дизельным вариантом. Внешний вид был модернизирован под влиянием других японских представительских седанов этого периода, таких как Toyota Crown 1962 года и Mitsubishi Debonair 1964 года, однако его внешний вид не был похож на флагманский представительский седан Nissan President.

Nissan Cedric 130 Special 6

В августе 1966 года компании Nissan и Prince Motor слились. Начиная с 1967 года Cedric продавался на различные экспортные рынки как Datsun 2000/2300/2400, а не «Nissan Cedric».

В этом поколении были доступны три кузова: четырёхдверный седан, пятидверный универсал (Wagon Six, WP130, Wh230) и пятидверный фургон (Van Six, Van Deluxe Six, VP130, Vh230).

Универсал Cedric 130

Был ещё и уникальный для этого поколения полицейский автомобиль с двигателем Y40 конфигурации V8 — единственный раз, когда Nissan установил двигатель V8 в Cedric. Это поколение Cedric было доступно в версиях, уже не рассматриваемых как компактный седан по японским законам, так как объём двигателя превышает два литра.

Nissan Cedric Special Six (1968)

Третье поколен

Nissan Cedric 2000 Deluxe

230 серия предлагался в кузовах четырёхдверного седана и универсал, а также только появившимся двухдверном купе. Кузов купе появился после появления в 1970 году Toyota Crown в кузове хардтоп-купе.

В августе 1972 года появился также четырёхдверный кузов хардтоп-седан без центральной стойки между окнами передней и задней дверей. С этим поколением пришел новый стиль, названный «бутылка Коки», который начал выходить в 1960-х и 1970-х годах на международный уровень. 2,4-литровый двигатель был заменен на 2,6-литровый вариант, что позволили сделать новые правила, принятыми в апреле 1973 года.

Автомобили с установленной новой технологией контроля выбросов имели шильдик NAPS на крышке багажника.

В Южной Африке автомобиль продавался как Datsun 260C со 130-сильным (96 кВт) двигателем L26; мощность этого двигателя была повышена до 150 сил (110 кВт) в конце 1975 года, когда автомобиль был переименован в Datsun 300C.

Комплектации включали варианты: 2600 GL, 2600 Custom Deluxe и Deluxe.

Четвёртое поколение

Nissan Cedric 2000 SGL-E Extra

330 серия Cedric выпускалась с 1976 по 1979 годы. На внутреннем японском рынке автомобиль продавался как Gloria, на экспорт он продавался как 200C, 220C, 260C и 280C (после 1978 года).

Дизельная версия продолжала выпускаться для использования в такси. С этой же целью появилась версия с четырёхцилиндровым бензиновым двигателем h30, который работал на сжиженном газе. В двигатели были внесены дополнительные изменения согласно правилам контроля выбросов. Доступные комплектации включали версии Deluxe, Custom Deluxe, GL, GL-E, SGL, SGL-E, 2800SGL и 2800SGL-E.

салон Nissan Cedric 2000 SGL-E Extra

Как и 230, 330 серия была доступна в кузовах седан, универсал, купе, и редкий хардтоп-седан без центральной стойки. В июне 1976 года на автомобиле появилась галогенная головная оптика. В октябре 1977 года с конвейера сошел миллионный автомобиль модели Cedric.

Пятое поколение

Кабриолет Nissan Cedric (430)

430 серия выпускалась с 1979 по 1983 годы. Основная гамма двигателей перешли из предыдущего поколения. Большинство экспортных рынков получили 2,8-литровый 6-цилиндровый L28 либо новый LD28 дизельный вариант, а автомобиль назывался Datsun 280C. Для использования в качестве такси в Сингапуре и Гонконге устанавливался 2,2-литровый дизельный двигатель, эта модель называлась 220C. Двигатель получил систему впрыска топлива в 1982 году. Дизайн разрабатывался в сотрудничестве с ателье Pininfarina.

Интересное: Обзор Nissan Leaf .

Это было первое поколение «Седрика» с дисковыми тормозами на всех четырёх колесах, хотя на самых дешевых вариантах по-прежнему устанавливались барабаны.

2,0-литровый турбомотор L20ET впервые появился на «Седрике» (а также на «Глории») в декабре 1979 года, в первую очередь — для японского рынка. Для получения официального утверждения этого двигателя Nissan акцентировал внимание на сохранение мощности двигателя с турбонаддувом. Другой атмосферный двигатель, также впервые для Японии — 280E — получил электронный впрыск топлива и систему управления двигателем ECCS.

Все эти нововведения помогли 430 серии «Седрик»/«Глория» стать автомобилем года в Японии в 1979 году. Комплектация SGL-F стала доступна с турбомотором с апреля 1981 года.

Дизельный двигатель, появившийся ещё при предыдущем поколении, был дополнен 2,8-литровым 6-цилиндровым дизелем, впервые для японского рынка. LD28 появился в январе 1980 года, несколько позже, чем бензиновые версии, и оставался в производстве до сентября 1985 года. Этот двигатель выделялся среди дизелей того времени, и имел значительную долю сторонников среди покупателей. Для использования в такси остались доступны менее объёмные 2- и 2,2-литровые четырёхцилиндровые двигатели SD-серии. Перечисленные ниже модели получили по четыре круглые фары.

Двухдверное купе перестало быть доступно и было сменено представительским спортивным купе Nissan Leopard, строившимся на базе Skyline.

430 серия «Седрика» собиралась и продавалась в Тайване как Yue Loong Cedric 2.0 и 2.4. Сначала модель имела кодовое название 806; позже после незначительного фейслифтинга оно сменилось на 807.

Это был последний «Седрик», продававшийся на большинстве европейских рынков; более компактный (но вместительный) Laurel появился там с тем же дизельным двигателем и подходил под европейские потребности намного лучше.

Шестое поколение

Седан Cedric Standard

Y30 продавался с 1984 по 1987 годы. На модели 300C этого поколения устанавливался 3,0-литровый (2960 куб.см) двигатель VG30E конфигурации V6. Дизельный двигатель использовался для такси в Японии, Сингапуре и Гонконге. В Тайване Y30 продавался как Yue Loong Cedric 811 с 2-литровой четвёркой, либо как Cedric 830 с 3-литровой шестёркой VG30. Уровень комфорта, удобства и технологии шасси были колоссальны по отношению к другим автомобилям, доступным в то время; и для покупателя было доступно практически бесконечное число вариантов.

Это поколение получило двигатели V6 серии VG, вдохновленные дизайном двигателей Alfa Romeo, благодаря партнерству Nissan и Alfa Romeo во время выпуска автомобиля Alfa Romeo Arna. «Седрик» был доступен в трёх вариантах кузова: четырёхдверный хардтоп, четырёхдверный седан и универсал. Варианты отделки салона были многочисленны. Максимальная комплектация в кузове хардтоп называлась V30 Turbo Brougham VIP, за ней следовали V30Turbo/V30E Brougham, V20 Turbo Brougham, V20 Turbo/V20E/28D-6 SGL, V20E/28D-6 GL, V20 Turbo Urban X и V20 Turbo Urban. Существовала модель с турбированным двигателем, обеспечивавшим лучшую экономию топлива и экологичность автомобиля.

Седан был направлен на конкуренцию с немецкими представительскими автомобилями Mercedes S-класса и BMW 7-серии. Автомобиль получил салонные ковры, тканевую обивку, регулируемые передние сиденья, регулируемое рулевое колесо, гидроусилитель руля, кондиционер, тонированные стёкла, LW/MW/FM стерео/кассетный проигрыватель и 3,0-литровый V6 двигатель V30.

Седан имеет независимую переднюю подвеску, как и универсал, но отличается от последнего пятирычажной подвеской, влияющей на качество езды; «Super Sonic Suspension» была также доступна на кузовах хардтоп и седан в максимальной комплектации с возможностью переключения режимов с «автоматического» на «жесткий» (Automatic/Hard). С пятиступенчатой механической коробкой передач и двигателем V6 седан имел максимальную скорость 190 км/ч, разгон до 100 км/ч занимал 8,4 секунды. Кузов седан имел комплектации V30 Turbo Brougham VIP, V30 Turbo/V30E Brougham, V20 Turbo Brougham, V20 Turbo/V20E/28D-6 SGL, V20E Custom Deluxe, Deluxe/28D-6 Deluxe и Standard.

Модель универсал продолжала производиться и после появления следующих поколений Y31, Y32 и Y33, до августа 1999 года. Комплектации для кузова универсал включали топовую V20E SGL, а также V20E/28D-6 GL и V20E Deluxe. Универсалы в основном предлагались с 115-сильным (85 кВт) бензиновым двигателем VG20E и 94-сильным (69 кВт) дизельным двигателем RD28 (до марта 1994 года).

Седьмое поколение

Седан Y31 Cedric Super, 2005—2009

Для частного использования поколение Y31 выпускалось с конца 1987 по 1991 годы и было доступно в кузовах седан или хардтоп. Это поколение стало одной из самых популярных серий Nissan, особенно в период до японского финансового пузыря, до середины 1991 года. Стиль этого поколения был более округлым, и дополнительное внимание было уделено опциональным функциям. Комплектации были похожими на те, что были в предыдущем поколении, с некоторыми изменениями. Хардтоп в максимальной комплектации получивший называние V30 Turbo Brougham VIP, присоединился к комплектациям V30E Brougham VIP, V30 Brougham, V20 Twincam Turbo Brougham, RD28 Brougham, Classic SV (с двигателями V20E или RD28), Classic (с двигателями V20E или RD28), V20 Twincam Turbo Grandturismo SV, V20 Twincam Turbo Granturismo, заканчивая V20E Granturismo. Спортивная версия GranTurismo получила короткие бампера и обвесы, а также 2,0-литровый двигатель VG20DET, сменив предыдущее поколение SGL, GL, а модель Classic сменила Urban.

Седан поколения Y31 получил легкий фейслифтинг в момент запуска хардтопа Y32 и выпускался до 2014 года для работы в японских автопарках такси. Комплектации для кузова седан включали V30 Turbo Brougham VIP, V30E Brougham VIP, V30E Brougham, V20 Twincam Turbo Brougham, RD28 Brougham, Classic SV (с двигателями V20E или RD28), Classic (с двигателями V20E или RD28), с базовой моделью Supercustom (с двигателями V20E или RD28). Был также ограниченный выпуск длиннобазной модели, построенной Autech.

Как и прежде, список опций был широк. Новыми стали TV-тюнер с CD-плеером от Sony в сочетании с динамиками JBL, увлажнитель воздуха для пассажиров на заднем ряду и новая регулируемая пневматическая подвеска. По-прежнему оставался доступен сотовый телефон, получивший громкую связь, набор номера телефона осуществлялся с помощью интегрированной кнопочной панели на ступице рулевого колеса, телефонная трубка расположилась внутри отсека переднего подлокотника. В июне 1989 года «Ниссан Седрик» с двигателем VG20DET получил 5-ступенчатую автоматическую коробку передач с полностью электронным управлением. В это же время, мотор получил интеркулер, и как следствие, прирост мощности с 185 до 210 л. с. (с 136 до 154 кВт).

Кузов универсал предыдущего «Седрика» Y30 оставался в производстве некоторое время совместно с седаном Y31 и хардтопом Y32/Y33. Выпуск этого кузова окончился а августе 1999 года, уступив Nissan Presage, строившемуся на базе «Седрика».

В 1991 году была выпущена версия седана для использования в автопарках. Модели седана Y31 для такси выпускались до 2014 года.

Восьмое поколение

Хардтоп Y32 CedricВид сзади

Серия Y32 производилась с 1991 по 1994 годы. В этом поколении был доступен только четырёхдверный кузов хардтоп для частных покупателей. Седан предыдущего поколения продолжал выпускаться наряду с Y32 и предназначался для работы в такси. «Седрик» на рынке был подходящим для зрелого поколения, в отличие от Nissan Gloria, ориентированного на молодых покупателей. Эта модель имеет много общих деталей с Cedric Cima.

Двигатели были SOHC и DOHC, серии VG конфигурации V6 и дизельные объёмом 2,8 литра. Четырехцилиндровый двигатель на Y32 так и не появился.

Спортивный характер был подчеркнут четырьмя круглыми фарами, которые придавали автомобилю аналогичный вид седана BMW 7-й серии, продававшегося в то время. Также остались только автоматические коробки переключения передач.

В салоне кнопки стеклоподъёмников освещались в ночное время, стояночный тормоз был перемещен на педаль рядом с педалью тормоза. Внутреннее освещение срабатывает при открывании любой двери, в комплектацию входят также коротковолновый радио-тюнер и стерео-система.

Девятое поколение

Седан Cedric GranTurismo UltimaВид сзади

«Седрик» в кузове Y33 выпускался с июня 1995 по июнь 1999 года. Двигатель серии VG был сменен недавно разработанными двигателями серии VQ.

Система полного привода, ATTESA E-TS, которая также была доступна на Skyline, Laurel и Stagea, появилась в списке опций и для «Седрика».

Одним из основных преимуществ новых двигателей стали алюминиевые блок и головка блока, что способствовала уменьшению массы двигателя.

Это поколение «Седрика» также выпускалось с левым рулём для экспорта в страны Ближнего Востока. Экспортные версии получили двигатель VG30E мощностью от 130 до 143 л. с. (96-105 кВт) в зависимости от октанового числа.

Десятое поколение (последнее)

Хардтоп Cedric Y34Вид сзади

Последнее поколение, в кузове Y34, выпускалось с июня 1999 по октябрь 2004 года.

Линейка включала модели: 250L и LV (атмосферный 2,5-литровый V6), 300LV (атмосферный 3-литровый V6) и 300LX/300VIP (3-литровый турбо-V6), все с задним приводом; кроме того, выпускалась 250L/LV, полноприводная версия с турбированным 2,5-литровым рядным шестицилиндровым двигателем, который также устанавливался на Skyline.

Система непосредственного впрыска появилась на всех двигателях V6, с целью увеличения мощности и сокращения выбросов; эти двигатели имели дополнительное обозначение «DD». Полный привод был доступен только на автомобилях, с двигателем RB25DET. Тороидальная трансмиссия CVT была доступна с комплектациями 300 VIP-Z и 300 LX-ZS.

Автомобили в максимальной комплектации были сопоставимы с параллельной моделью Nissan Cima, которая заняла место Nissan President.

Autech выпустила специальную версию к сороковому юбилею «Седрик» с двигателем VQ30DET. В этом поколении также стала доступна спутниковая управляемая навигация.

В 2001 году произошёл небольшой рестайлинг. Автомобиль сзади и на руле получил другой логотип Nissan, также была слегка изменена отделка салона. А в остальном автомобиль не потерпел больших изменений.

В октябре 2004 года был собран последний хардтоп «Седрик», после чего он был заменен на Nissan Fuga. Седан «Седрик» выпускался для использования в такси в кузове Y31 до 2014 года.

Стоимость автомобиля на 1999 год составляла от ¥ 3 110 000 (28540 долларов США) за базовую модель 250L и до ¥ 4 940 000 за максимальную 300VIP.

#автообзор #авто #nissan #cedric

Интересное еще здесь: Обзоры.

Nissan Cedric.

Новости СМИ2

• Как завести автомобиль и не убить мотор
• Топ 5 дешевых б/у автомобилей, которые выглядят дороже, чем на самом деле стоят.

Проблемы диагностики на примере Nissan Cedric Y34 VQ30DD NEO Di

Nissan Cedric Y34 VQ30 DD NEODi – проблемы диагностики

В предыдущей статье была описана одна из стандартных неисправностей моторов с непосредственным впрыском топлива, решение которой у владельца заняло полгода. На примере этой машины (как и всех подобных остальных, “приезжающих” в сервис), продолжаем рассматривать причины, по которым подобные автомобили превращаются в хлам.

Насколько можно понять владельца подобного авто, приведённого в подобное состояние, его не особо волновали ошибки типа P1145, если бы не одна “маленькая досадная неприятность” – машина не заводится три месяца. Ерунда какая – скажете вы, и будете неправы. Потому как первый месяц это ерунда, вторая головная боль, а третий – полная депрессия: «что делать?!». Есть варианты продать «как есть» (но никто не покупает кота в мешке, если только не даром), и вторая – увековечить творение японского автопрома у себя во дворе, сделав постамент. С постаментом тоже есть проблема – в какую сторону его развернуть? По истории все танки развернуты у нас на Берлин, но машина-то с Японии – получается на восток, что ли? Как-то противоречит истории и убеждениям…

Как такие творения попадают в автосервис? Очень просто – сначала гаражное кручение гаек, потом клубные форумы, потом звонки надоедающие и отвлекающие). После 10-го звонка до владельца доходит, что по фотографии машину отремонтировать нельзя, что сам он ее НИКОГДА не заведет и что его машина НИКОГО не интересует, кроме его самого. Через месяц здравый смысл побеждает над жадностью (до денег) и авто привозится в автосервис со словами: “ не заставляйте меня влезать в долги”. И это после трех месяцев бесполезных попыток ее реанимировать где попало? После таких напутственных слов очень хочется отправить владельца со своим авто в соседний сервис еще на пару лет. Удерживает профессиональный интерес разобраться (да что там в конце концов случилось?), и то, что машина привезена на эвакуаторе с другого региона.

Проводка моторная перемотана вся и перемотана неправильно. К тому же заматывать такой изолентой под капотом полный бред, это до первого лета и нагрева мотора, потом она высыхает и растрескивается. По сути бесполезная работа, результат которой еще худшее состояние проводки, чем 12 летней давности с завода, фото 1

Почему у этой машины и им подобным такие проблемы в эксплуатации? Всё просто объясняется в начале предыдущей статьи плюс фактор – чем сложнее автомобиль, тем больше урона наносит ему сам автовладелец.

Есть в этой машине ещё один блок кроме ECU в салоне. Это блок усилителя форсунок DUI. Аббревиатура DUI звучит так: DRIVER UNIT INJECTOR. Если по-простому, то это высоковольтный усилитель. Он применялся на моторах первого поколения NEO Di как QG18DD, VQ25DD и VQ30DD, а на моторах QR20-25DD и второго поколения VQ25DD его нет.

Две машины с мотором VQ серии NEO Di имели подобную схему управления форсунками — Cedric/Gloria в кузове Y34 и в кузове A33. У Cedric/Gloria он установлен за левой фарой, у – за правой, напротив генератора, фото 2:

Усилители абсолютно аналогичные на VQ серии и не различаются на моторах разного рабочего объема. Доступ к выводам DUI более удобен, чем Cedric. Рядом с усилителем всегда есть предостерегающая желтая наклейка, на которой символами и иероглифами обозначено наличие высокого напряжения и запрет лезть кому попало не соблюдая инструкцию. В России владельцам никто не указ, да и читать не все могут – поэтому получается вот так, фото 3:

Сам DUI очень надежен и крайне редко выходит из строя без внешней помощи. Хотя встречались безуспешные попытки его ремонта. История умалчивает что было изначально, но “особо одаренные специалисты” очевидно исправный DUI превращали в хлам, судя по фото 4:

Сам по себе DUI не разборный, но никто не может запретить владельцу в гараже распилить его, потом отдать в ремонт, после ”ремонта и проверки” у очень грамотных электриков заводить машину еще пол-года. Один из таких DUI удалось сохранить на память. Оказывается, что ремонт большинства блоков управления двигателей и др. заключается не в том, чтобы их реально отремонтировать (может они даже не нуждались в ремонте). Убеждаюсь в который раз: ремонт у многих “электриков — компьютерщиков“ заключается в том, что бы ноу хау было. Иногда слышишь такие фразы от бывалых водителей: – А что там микросхему поменять-то, что сложного… Ну да, микросхему поменять – это как сигарку засмолить. Тут тоже поменяли “микросхему“, и чтобы не дай бог никто не смог повторить этот чудо ремонт – стерли название. Это и есть «ноу хау». Впаять пару транзисторов, затереть их маркировку, засунуть под поролон на клей момент и сказать:

– Всё, блок готов. Если не заведется – пусть слесарюги с автосервиса ищут причину в себе…фото 5

Вот таких “проверенных” любых блоков пруд пруди в каждом случае. Есть конечно способы проверки блока на столе , но далеко не всех параметров. Лучший способ – это сама машина. Большинство современных блоков, имеющих за 120 выводов, на мой взгляд, полноценной проверке на столе не подлежат, если конечно не тривиальный случай, как например – нет управление на бензонасос или ошибка по соленоиду ….

Для управления DUI нет отдельной LAN-CAN шины, поэтому его диагностика осуществляется осциллографом. Раздельное питание силовых каскадов и схемы формирователя требует двух предохранителей в монтажном блоке под капотом. Токи не малые – стоит отдельное реле, коммутирующее цепи питания DUI, аналогичное ECU используемое у Nissan – коричневое с двумя парами контактов на замыкание. Оно крайнее слева внизу возле силового кабеля с аккумулятора в монтажный блок, фото 6:

Видно, что машина не жилец – предохранители стоят какие попало, неоригинальные (об этом писалось много раз и такие, на которых даже определить контрольной лампой ничего нельзя. Подписи монтажного блока всегда сохраняются, так как они с внутренней стороны крышки, фото 7:

Даже не зная японского языка, по совпадению иероглифов и азбуки можно определить, что входит в группу питания DUI реле – нижнее правое. А дальше дело техники: на разъеме DUI нет одного силового питания и причина в монтажном блоке – круглые щупы тестера вставлять в плоские ламели вместо предохранителя как-то особого ума не надо. А вот только потом предохранитель обратно в таком разъеме не имеет контакта с ламелью. И толку тыкать в него контролькой сверху? Подгибаем один контакт в монтажном блоке, вставляем обратно предохранитель и машина заводится после трех месяцев “экспериментов”.

Очень давно Дмитрием Юрьевичем(ник mek на форуме) была снята осциллограмма работы форсунки GDI MMC.

Аналогия у Nissan полная. Только напряжение выше, так как давление под 9 МПа. Полноценно снять осциллограмму можно, но может пригодиться только теоретически в редких случаях, когда есть сомнения в работе выходных каскадов. Следует помнить, что напряжение под 160 вольт и осциллограф должен быть гальванически развязан, измерения проводить на выводах форсунки со стороны DUI не используя корпус(массу) автомобиля.

В практике достаточно проверить входные сигналы. Длительность входных сигналов на DUI равна выходным, поэтому если на осциллограмме у вас 4 мс, то это так и есть на форсунке, а причина – низкое давление ТНВД. Для контроля работы DUI используется сигнал обратной связи аналогично IGT-IGF у Toyota . В моторах VQ серии два сигнала feedback с разных банков четная и нечетная сторона форсунок), фото 8:

Канал 5 – feedback c DUI
Канал 6,7,8 – входные импульсы INJ c разных каналов, отсутствующий импульс INJF говорит о обрыве одной форсунки (постарались владельцы – намотали скруток, фото 9:

А теперь “сухой остаток“ по горемычному автомобилю: повреждена ламель в монтажном блоке неуемными ручками с тестером. И стоило 3 месяца издеваться над авто – решать только самому владельцу..

Гаджиев Арид Омарович
© Легион-Автодата
Москва, ул.Ермакова Роща 7А, 14 ТМП
+7 (926) 525-63-00
arid77@mail. ru
nissan-A-service.ru
Союз автомобильных диагностов

Седрик | Вики OneShot | Фэндом

	«[Вы выходите за пределы.]»
	ВНИМАНИЕ! Следующий раздел содержит спойлеры Solstice . Если вы еще не играли в OneShot и еще не проходили Solstice, или если вы не хотите сильно избалованы, не стесняйтесь отвернуться от этого раздела.

Информация

Галерея

Седрик

• Лицо
• Верхний мир
• Био

Пол

Мужской

Родственники

Автор

Принадлежность

Прототип, Рю, Нико

Появления

Глен, Убежище

Упоминается

Барренс, Глен, убежище

Седрик — персонаж ветки Солнцестояния и сын Автора. Он помогает Нико добраться из Долины в Убежище на летательном аппарате.

Седрик содержит ключ KeyG, необходимый для запуска Солнцестояния.

В OneShot: World Machine Edition биография Седрика гласит:

» Выдающийся мастер и дитя Автора. Седрик — оператор единственного известного летательного аппарата, чудесного и высокотехнологичного устройства, способного путешествовать по небу. Седрик ждал в Убежище того дня, когда мир сможет по-настоящему Седрик полон надежд и хочет сыграть свою роль в финальном гамбите.0017 »

Содержимое

• 1 Внешний вид
• 2 Фон
• 3 Личность
• 4 Общая информация
• 5 Каталожные номера

Внешний вид

У Седрика смуглая кожа, пушистые белые волосы, черная шапка с белым пером на левой стороне, пара очков с зелеными линзами на глазах и меньшая пара, обернутая вокруг шляпы. Он носит черную рубашку с длинными и темно-серыми рукавами, желтый шарф, черные перчатки, коричневые брюки и туфли.

Предыстория

Седрик, Прототип, Рю и Автор были «настоящими людьми» в том смысле, что все они жили в Старом Свете. После того, как Старый Свет закончился, все они были сохранены как код в Мире. Во время Солнцестояния также показано, что он пилот и механик, летит с Нико в Убежище и может починить летательный аппарат, используя компоненты из музыкальной шкатулки, сделанной Автором.

Личность

Седрик умен и часто говорит официально. Он проявил храбрость, когда спрыгнул с уступа и спрыгнул с парашютом в Убежище, а также рискнул своей жизнью, чтобы вернуть Прототип, направившись на нестабильную фабрику. Он глубоко заботится о Rue и Prototype.

Общая информация

• Имя Седрика было впервые обнаружено в результате утечки в канале сбора данных сервера OneShot Discord.
  • GIR в шутку заявил, что настоящее имя персонажа было Глико/Блико, а просочившееся имя Седрик было просто заполнителем. ^{[нужна ссылка]}
• Подразумевается, что Седрик и Рю — роботы. В основном это связано с тем, что если Нико заговорит с Прото, прежде чем говорить с кем-либо еще, Нико спрашивает Прото, каково это быть роботом, а Седрик и Рю отвечают на вопрос Нико вместе с Прото.
  • Это подтверждает один из твитов Nightmargin. ^[1]
• Согласно Найтмарджину, Седрику около 16-17 лет, но он выглядит моложе. ^{[требуется ссылка]}
• Во время разработки изначально предполагалось, что Седрик будет археологом, который будет переводить странный журнал, но от этой идеи отказались в пользу нынешнего.

Ссылки

1. ↑ https://twitter.com/NightMargin/status/1076420198289281025

Седрик Аршамбо

---

Лекции и избранные презентации

Модуль машинного обучения Центра докторантуры StatML, Оксфорд, 2022 г.: Алгоритмы для автоматической оптимизации гиперпараметров и нейронной архитектуры.

Статистический факультет Оксфордского университета, 2022 г.: Открытые (практические) проблемы автоматизации машинного обучения.

Модуль машинного обучения Центра докторантуры StatML, Оксфорд, 2021: Алгоритмы для автоматизированной оптимизации гиперпараметров и нейронной архитектуры и вариационного вывода.

Мини-симпозиум по байесовским методам в науке и технике на конференции SIAM по вычислительной науке и технике: байесовская оптимизация с помощью оценки отношения плотности. Virtual, 2021.

Учебное пособие CVPR 2020 От HPO к NAS: автоматизированное глубокое обучение: автоматизированная настройка HP и архитектуры. (запись)

Семинары по вычислительной статистике и машинному обучению, Оксфорд, 2019 г.: изучение представлений для ускорения настройки гиперпараметров.

Модуль машинного обучения Центра докторантуры OxWaSP, Оксфорд, 2019 г.: Байесовская оптимизация и вариационный вывод.

Семинар DALI 2018 по целям и принципам репрезентативного обучения, Лансароте, 2018: Обучение репрезентациям для обучения с передачей гиперпараметров.

Congrès MATh.en.Jeans, Потсдам, 2018: L’Apprentissage Statistiqueet son Application en Industrie.

Модуль машинного обучения Центра подготовки докторантов OxWaSP, Оксфорд, 2018 г.: байесовская оптимизация и вариационный вывод.

Семинар NeurIPS по достижениям в приближенном байесовском выводе (AABI), Лонг-Бич, 2017 г.: Приблизительный байесовский вывод в промышленности: два приложения в Amazon.

Учебное пособие по машинному обучению в Имперском колледже, Лондон, 2017 г.: байесовская оптимизация.

Летняя школа по науке о данных (DS3), Париж, 2017 г.: Учебное пособие по байесовской оптимизации; Amazon: площадка для машинного обучения.

Летняя школа машинного обучения (MLSS 2016, Арекипа): байесовская оптимизация.

Летняя школа Peyresq по обработке сигналов и изображений ’16: классификация и кластеризация.

Инженерия в области компьютерных наук ’12 в ENSIMAG: статистические принципы и методы.

Магистр машинного обучения ’11 (прикладное машинное обучение) в UCL: машинное обучение в Xerox — из статистики машинный перевод в крупномасштабный поиск изображений.

Учебное пособие по вероятностным графическим моделям на PASCAL Bootcamp 2010: видеолекция (2 части).

Магистр интеллектуальных систем ’08 в UCL: продвинутый уровень Темы машинного обучения.

Группа чтения CSML’07 на Стохастические дифференциальные уравнения.

Практикумы и семинары

Семинары ELLIS AutoML. Это серия виртуальных семинаров; приглашаем всех присоединиться к !

Семинар по аппроксимации процесса Гаусса (GPA), Берлин, Германия, 2017 г.

Семинар NeurIPS по семантике обучения, Монреаль, Канада, 2014 г. Preference Learning, Гренада, Испания, 2011 г.

Семинар по созданию автоматизированной базы знаний, Гренобль, Франция, 2010 г.

Семинар по PASCAL2 по Approximate Inference in Stochastic Processes and Dynamical Systems, Cumberland Lodge, United Kingdom, 2008.

Семинар NeurIPS по динамике Системы, стохастические процессы и байесовский вывод, Уистлер, Канада, 2006.

Служба обществу

Я работаю редактором Transactions on Machine Learning Research. Я также работал председателем по обучению на ECML-PKDD ’09 и председателем отраслевого направления на ECML-PKDD ’12. Я был резервным членом Экспертной группы высокого уровня по искусственному интеллекту Европейской комиссии.

Стул для конференц-зала: NeurIPS ’11, NeurIPS ’13, AISTATS ’14, AISTATS ’15, ICML ’15, NeurIPS ’17, ICML ’18, NeurIPS ’18, IJCAI ’19, NeurIPS ’19, AISTATS ’20, IJCAI ’20, NeurIPS ’20, ICML ’21, ICLR ’21, NeurIPS ’21, NeurIPS ’22, ICLR ’22, AISTATS ’23 и ICML ’23.

Рецензент журнала: Journal of Machine Learning Research, Neural Networks, транзакции IEEE по анализу паттернов и машинному интеллекту, транзакции IEEE по нейронным сетям и системам обучения, транзакции IEEE по обработке сигналов, транзакции IEEE по обработке изображений, нейроизображениям, нейровычислениям и шаблонам Признание.

---

Публикации

PASHA: эффективные HPO и NAS с прогрессивным распределением ресурсов.
О. Богдал, Л. Баллес, М. Вистуба, Б. Эрмис, К. Аршамбо, Г. Заппелла
Принято на Международной конференции по репрезентативному обучению (ICLR), 2023 г.

Оптимизация гиперпараметров.
А. Кляйн, М. Сигер, К. Аршамбо
In Dive Into Deep Learning, vol. 2 (глава 19), 2022 г.

Дифференциальное частное повышение градиента на линейных обучающихся для анализа табличных данных.
С. Ро, К. Аршамбо, С. Айдор, Б. Эрмис, М. Кернс, А. Рот, С. Танг, Ю.-Х. Ван, С. Ву
Семинар NeurIPS по надежному и социально ответственному машинному обучению, 2022 г.

Непрерывное обучение с эффективным использованием памяти с помощью трансформеров.
Б. Эрмис, Г. Заппелла, М. Вистуба, А. Равал, К. Аршамбо
Ежегодная конференция по достижениям в области систем обработки нейронной информации (NeurIPS), 2022 г.

Частные синтетические данные для многозадачного обучения и маргинальных запросов.
G. Vietri, C. Archambeau, S. Aydore, W. Brown, M. Kearns, A. Roth, A. Siva, S. Tang, S. Wu
Ежегодная конференция по достижениям в области систем обработки нейронной информации (NeurIPS), 2022.

Калибровка неопределенности в байесовских нейронных сетях с помощью априорных вычислений с учетом расстояния.
Г. Детоммазо, А. Гаспарин, А. Уилсон, К. Аршамбо
Технический отчет, 2022 г.

Автоматическое завершение для оптимизации гиперпараметров.
А. Макарова, Х. Шен, В. Перроне, А. Кляйн, Дж. Б. Фаддул, А. Краузе, М. Сигер, К. Аршамбо
Конференция по автоматизированному машинному обучению (основной трек), 2022 г. (награда за лучшую статью)

Syne Tune: библиотека для крупномасштабной настройки гиперпараметров и воспроизводимых исследований. [Гитхаб]
Д. Салинас, М. Сигер, А. Кляйн, В. Перроне, М. Вистуба, К. Аршамбо
Конференция по автоматизированному машинному обучению (основное направление), 2022 г.

PASHA: эффективное HPO с прогрессивным распределением ресурсов. [Код]
O. Bohdal, L. Balles, B. Ermis, C. Archambeau, G. Zappella
Conference on Automated Machine Learning (Late-Breaking Workshop Track), 2022. Обучение.
Л. Баллес, Г. Заппелла, К. Аршамбо
Технический отчет, 2022 г.

Непрерывное обучение с преобразователями для классификации изображений.
Б. Эрмис, Г. Заппелла, М. Вистуба, А. Равал, К. Аршамбо
Семинар CVPR по непрерывному обучению компьютерному зрению, 2022 г.

Непрерывное обучение с эффективным использованием памяти для классификации нейронных текстов.
Б. Эрмис, Г. Заппелла, М. Вистуба, К. Аршамбо
Технический отчет, 2022 г.

Различные контрфактические объяснения для обнаружения аномалий во временных рядах.
Д. Сулем, М. Донини, М. Б. Зафар, Ф. К. Обет, Дж. Гастхаус, Т. Янушовский, С. Дас, К. Кентапади, К. Аршамбо
Технический отчет, 2021 г.

Базовые наборы с согласованием градиента для непрерывного обучения.
Л. Баллес, Г. Заппелла, К. Аршамбо
Семинар NeurIPS по сменам распределения: методы подключения и приложения, 2021.

Метапрогнозирование путем объединения глобальных глубинных представлений с локальной адаптацией.
Р. Грацци, В. Фланкерт, Д. Салинас, Т. Янушовски, М. Сигер, К. Аршамбо
Технический отчет, 2021 г.

Многоцелевой асинхронный последовательный халвинг.
Р. Шмукер, М. Донини, М. Б. Зафар, Д. Салинас, К. Аршамбо
Технический отчет, 2021 г.

О недостаточной надежности классификаторов глубокого нейронного текста.
М. Б. Зафар, М. Донини, Д. Слэк, К. Аршамбо, С. Дас, К. Кентапади
Ежегодное собрание Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL), 2021 г. Выводы.

На пути к надежному эпизодическому метаобучению.
Б. Эрмис, Г. Заппелла, К. Аршамбо
Неопределенность в искусственном интеллекте (UAI), 2021.

BORE: байесовская оптимизация с помощью оценки отношения плотности.
Л. Тиао, А. Кляйн, М. Сигер, Э. Бонилья, К. Аршамбо, Ф. Рамос
Международная конференция по машинному обучению (ICML), 2021 г. ( длинная презентация )

Динамическое сокращение нейронной сети с помощью градиентного отношения сигнал-шум.
Дж. Симс, А. Кляйн, К. Аршамбо, М. Махсеречи
Семинар ICML AutoML, 2021 г.

Ресурсоэффективный метод для повторяющихся проблем HPO и NAS.
Г. Заппелла, Д. Салинас, К. Аршамбо
Семинар ICML AutoML, 2021 г.

Многоцелевой взгляд на совместную настройку оборудования и гиперпараметров.
Д. Салинас, В. Перроне, О. Крушан, К. Аршамбо
Семинар ICLR NAS, 2021 г.

Переобучение в байесовской оптимизации: эмпирическое исследование и решение для ранней остановки.
А. Макарова, Х. Шен, В. Перроне, А. Келин, Дж. Б. Фаддул, А. Краузе, М. Сигер, К. Аршамбо
Семинар ICLR NAS, 2021 г.

Amazon SageMaker Автоматическая настройка модели: оптимизация черного ящика в масштабе.
В. Перроне, Х. Шен, А. Золич, И. Щербатый, А. Ахмед, Т. Бансал, М. Донини, Ф. Винкельмолен, Р. Дженаттон, Дж. Б. Фаддул, Б. Погожельска, М. Миладинович, К. Кентапади, М. Сигер, К. Аршамбо
Конференция ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (KDD), 2021 г. Отраслевой трек.

Справедливая байесовская оптимизация.
В. Перроне, М. Донини, Б. Зафар, К. Кентапади, К. Аршамбо
Конференция AAAI/ACM по искусственному интеллекту, этике и обществу (AIES), 2021 г.

Обучение передаче гиперпараметров с адаптивной сложностью.
С. Хорват, А. Кляйн, К. Аршамбо
Международная конференция по искусственному интеллекту и статистике (AISTATS), 2021 г.

Байесовская оптимизация путем оценки отношения плотности.
Л. Тиао, А. Кляйн, К. Аршамбо, Э. Бонилья, Ф. Рамос, М. Сигер
Семинар NeurIPS по метаобучению, декабрь 2020 г. (выбран для устной презентации)

Парето-эффективные функции сбора данных по стоимости -Aware байесовской оптимизации.
Г. Гине, В. Перроне, К. Аршамбо
Семинар NeurIPS по метаобучению, 2020 г.

Многоцелевая многоцелевая многоцелевая оптимизация гиперпараметров с применением к справедливости.
Р. Шмукер, М. Донини, В. Перроне, Б. Зафар, К. Аршамбо
Семинар NeurIPS по метаобучению, 2020.

Асинхронный поиск гиперпараметров и нейронной архитектуры на основе моделей.
Л. К. Тиао, А. Кляйн, Т. Лиенарт, К. Аршамбо, М. Сигер
Технический отчет, 2020 г.

LEEP: новая мера для оценки переносимости изученных представлений.
К. В. Нгуен, Т. Хасснер, М. Сигер, К. Аршамбо
Международная конференция по машинному обучению (ICML), 2020 г.

Байесовская оптимизация с ограничениями справедливости.
В. Перроне, М. Донини, К. Кентапади, К. Аршамбо
Семинар ICML по AutoML, 2020 г. ( награда за лучшую статью )

Байесовская оптимизация с учетом затрат.
Э. Ханс Ли, В. Перроне, К. Аршамбо, М. Сигер
Семинар ICML по AutoML, 2020 г.

Ограниченная байесовская оптимизация с поиском по максимальному значению энтропии.
Перроне В., Щербатый И., Дженаттон Р., Аршамбо К., Сигер М.
Семинар NeurIPS по метаобучению, 2019.

Изучение пространств поиска для байесовской оптимизации: другой взгляд на обучение с передачей гиперпараметров.
В. Перроне, Х. Шен, М. Сигер, К. Аршамбо, Р. Дженаттон
Ежегодная конференция по достижениям в области систем обработки нейронной информации (NeurIPS), 2019 г.

Обучение переносу масштабируемых гиперпараметров.
В. Перроне, Р. Дженаттон, М. Сигер, К. Аршамбо
Ежегодная конференция по достижениям в области систем обработки нейронной информации (NeurIPS), 2018 г.

Простое расширение обучения для Hyperband.
Л. Валков, Р. Дженаттон, Ф. Винкельмолен, К. Аршамбо
Семинар NeurIPS по метаобучению, 2018 г.

Множественная адаптивная байесовская линейная регрессия для масштабируемой байесовской оптимизации с теплым стартом.
В. Перроне, Р. Дженаттон, М. Сигер, К. Аршамбо
Семинар NeurIPS по метаобучению, 2017 г.

Интерпретируемая модель скрытых переменных для применимости атрибутов в каталоге Amazon.
Т. Рукат, Д. Ланге, К. Аршамбо
Симпозиум NeurIPS по интерпретируемому машинному обучению, 2017 г.

Байесовская оптимизация с древовидными зависимостями.
Р. Дженаттон, К. Аршамбо, Дж. Гонсалес, М. Сигер
Международная конференция по машинному обучению (ICML), 2017 г.

Онлайн-оптимизация и гарантии сожаления для неаддитивных долгосрочных ограничений.
Р. Дженаттон, Дж. Хуанг, Д. Чиба, К. Аршамбо
Технический отчет, 2016 г.

Онлайн-двойная декомпозиция для распределения распределенной рекламы на основе производительности и доставки.
Дж. Хуан, Р. Дженаттон, К. Аршамбо
Материалы международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (KDD), стр. 117-126, 2016 г.

Адаптивные алгоритмы для выпуклой онлайн-оптимизации с долгосрочными ограничениями.
Р. Дженаттон, Дж. Хуанг, К. Аршамбо
Международная конференция по машинному обучению (ICML), 2016 г.

Инкрементный вариационный вывод применяется к скрытому распределению Дирихле. [слайды]
C. Archambeau, B. Ermis
Семинар NeurIPS по достижениям в приближенном байесовском выводе, 2015 г.

Однопроходные модели ранжирования для рекомендаций по продуктам с малой задержкой.
A. Freno, M. Saveski, R. Jenatton, C. Archambeau
Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), pp. 1789-1798, 2015.

Инкрементный вариационный вывод для скрытого Дирихле Распределение.
К. Аршамбо, Б. Эрмис
Технический отчет, 2015 г.

Онлайн-вывод для извлечения отношений с сокращенным набором функций.
М. Рабинович, К. Аршамбо
Технический отчет, 2015 г.

Латентное соединение IBP Распределение Дирихле.
К. Аршамбо, Б. Лакшминараян, Г. Бушар
Транзакции IEEE в анализе шаблонов и машинном интеллекте (PAMI) 37(2):321-333, 2015.

Перекрывающиеся нормы трассировки в многопрофильном обучении.
B. Behmardi, C. Archambeau, G. Bouchard
Технический отчет, апрель 2014 г.

К массовому обслуживанию клиентов: инструмент смешанной инициативы для управления сайтами вопросов и ответов.
Т. Пиккарди, Г. Конвертино, М. Занканаро, Дж. Ван, К. Аршамбо
Материалы конференции ACM по человеческому фактору в вычислительных системах (CHI), стр. 2725-2734, 2014 г.

Лог-линейные языковые модели на основе структурированной разреженности.
А. Нелаканти, К. Аршамбо, Дж. Майрал, Ф. Бах, Г. Бушар
Труды конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP), стр. 233–243, 2013 г.

Приведение репрезентативности в социальные Мониторинг и анализ СМИ.
М. Кащески, П. Собкович, Х. М. Эрнандес-Лобато, Г. Бушар, К. Аршамбо, Н. Шариот, Р. Манчин, А. Гшвенд, Р. Ридл
46-я Гавайская международная конференция по системным наукам (HICSS), стр. 2003–2012, 2013

Прогнозирование ошибок с частичной обратной связью.
В. Дарлинг, К. Аршамбо, С. Миркин, Г. Бушар
В Х. Блокил, К. Керстинг, С. Нийссен, Ф. Железный (ред.), Европейская конференция по машинному обучению и принципам и практике обнаружения знаний in Databases (ECML-PKDD), Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 8189:80-94, 2013.

Соединение комментариев и тегов: улучшенное моделирование Системы социальных тегов.
Д. Инь, С. Го, Б. Дэвисон, К. Аршамбо, Г. Бушар
Ин С. Леонарди, А. Панконези, П. Феррагина, А. Гионис (редакторы), 6-я конференция ACM по поиску в Интернете и данным Mining (WSDM), стр. 547-556, 2013.

Регрессия Плакетта-Люса: новая байесовская модель для полихотомические данные
C. Archambeau, F. Caron
In N. de Freitas, KP Murphy (Eds.), Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) 28, pp. 84-92, 2012.

Вариационная цепь Маркова Монте-Карло для байесовского метода сглаживание нелинейных диффузий
Ю. Шен, Д. Корнфорд, М. Оппер, К. Аршамбо
Вычислительная статистика 27:1, 149-176, 2012.

Латентное составное IBP Распределение Дирихле
C. Archambeau, B. Lakshimanarayan, G. Bouchard
NeurIPS 24 Workshop on Bayesian nonparametrics: Hope or Hype?, 2011.

Разреженное байесовское многозадачное обучение
C. Archambeau, S. Guo., O. Zoeter
In J. Shawe-Taylor, R. S. Zemel, PL Bartlett, FCN Pereira, KQ Weinberger (Eds.), Системы обработки нейронной информации (NeurIPS) 24, стр. 1755-1763, 2011.

Надежная байесовская матричная факторизация
Б. Лакшиманараян, Г. Бушар, К. Аршамбо
Искусственный интеллект и статистика (AISTATS) 14. JMLR Workshop and Conference Proceedings 15:425-433, 2011.

Приближенный вывод для Маркова с непрерывным временем процессы
С. Archambeau, M. Opper
In D. Barber, A.T. Cemgil, and S. Chiappa, Вывод и обучение в динамических моделях. Издательство Кембриджского университета, 2011.

The Sequence Memoizer
Ф. Вуд, Дж. Гастхаус, К. Аршамбо, Л. Джеймс, Ю. В. Тех
Связь ACM, 54(2):91-98, 2011.

Mail2Wiki: недорогой обмен и раннее курирование от электронная почта на вики.
Б.В. Ханрахан, Г. Бушар, Г. Конвертино, Т. Векстин, Н. Конг, К. Archambeau, EH Chi
In M. Foth, J. Kjeldskov, J. Paay (Eds.), Proceedings of the International Conference on Communities and Технологии (ЦиТ) 5, стр. 98-107, 2011.

Mail2Wiki: размещение и курирование контента Wiki из электронная почта [демо]
B. В. Ханрахан, Т. Векстин, Н. Конг, Г. Конвертино, Г. Бушар, К. Аршамбо, Э. Х. Чи
In P. Pu, M.J. Pazzani, E. Andre, D. Riecken (Eds.), Proceedings of the International Conference on Intelligent User Интерфейсы (IUI), стр. 441-442, 2011.

Множественные модели гауссовских процессов [видеолекция]
К. Аршамбо, Ф. Бах
Семинар NeurIPS 23 on New Directions in Multiple Kernel Learning, 2010. [arXiv]

Сравнение вариационной и марковской цепей Монте Методы Карло для вывода в частично наблюдаемой стохастической динамике Системы
Y. Шен, К. Аршамбо, Д. Корнфорд, М. Оппер, Дж. Шоу-Тейлор, Р. Бариллек
Журнал систем обработки сигналов, 61(1):51-59, 2010.

Стохастический мемоайзер для данных последовательности
Ф. Вуд, К. Аршамбо, J. Gasthaus, L. James, YW Teh
In L. Bottou and M. Littman, Материалы 26-й Международной конференции по машинному обучению (ICML), Монреаль (Квебек), Канада, 14–18 июня 2009 г., стр. 1129–1136. АКМ.

Новый взгляд на вариационное приближение Гаусса
М. Оппер, К. Аршамбо
Нейронные вычисления 21(3):786-792, 2009.

Разреженные вероятностные проекции
К. Аршамбо, Ф. Bach
In D. Koller, D. Schuurmans, Y. Bengio, and L. Bottou (Eds.), Системы обработки нейронной информации (NeurIPS) 21, стр. 17–24, 2009 г. Массачусетский технологический институт. Нажимать.

Прогнозирование остатков горячих точек на белок-белковом интерфейсы путем сочетания машинного обучения и методов на основе энергии
S. Lise, C. Archambeau, M. Pontil, D. Jones
BMC Bioinformatics, 10: 365-382, 2009.

Переключение регуляторных моделей клеточного стресса. Ответ
Г. Сангинетти, А. Руттор, М. Оппер, К. Аршамбо
Биоинформатика, 25(10): 1280-1286, 2009. Издательство Оксфордского университета.

Смеси робастных вероятностных главных компонентов Анализаторы
С. Archambeau, N. Delannay, M. Verleysen
Neurocomputing, 71(7-9):1274-1282, 2008. Эльзевир.

Повышение устойчивости к выбросам смесей вероятностный PCA
N. Delannay, C. Archambeau, M. Verleysen
In T. Wahio, et al. (ред.), Тихоокеанско-азиатская конференция по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных (PAKDD) 12, Конспект лекций по искусственному интеллекту (LNAI) 5012:527-535, 2008 г. Спрингер.

Вариационный вывод для диффузионных процессов
C. Archambeau, M. Оппер, Ю. Шен, Д. Корнфорд, Дж. Шоу-Тейлор
В К. Платт, Д. Коллер, Ю. Сингер и С. Ровейс (редакторы), Системы обработки нейронной информации (NeurIPS) 20, стр. 17-24, 2008 г. Издательство Массачусетского технологического института.

Использование шаблонных атак на основе подпространства для сравнения и Объедините утечку энергии и электромагнитной информации
F.-X. Стандарт, К. Archambeau
In E. Oswald and P. Rohatgi (Eds.), 10-й Международный Семинар по криптографическому оборудованию и встроенным системам (CHES), Вашингтон, округ Колумбия, США, 10-13 августа 2008 г. Конспект лекций по компьютеру Наука об. 5154, стр. 411-425. Спрингер.

Оценка вариационной и марковской цепей Монте Методы Карло для вывода в частично наблюдаемой стохастической динамике Системы
Ю. Шен, К. Аршамбо, Д. Корнфорд, М. Оппер, Дж. Шоу-Тейлор, Р. Бариллек
Труды 17-й семинар IEEE по машинному обучению для обработки сигналов (MLSP), Салоники, Греция, 27–28 августа 2007 г., стр. 306–311.

Гауссовские приближения стохастического процесса Дифференциальные уравнения
К. Аршамбо, Д. Корнфорд, М. Оппер, Дж. Шоу-Тейлор
Журнал семинара по исследованиям в области машинного обучения and Conference Proceedings, 1:1-16, 2007.

Смеси робастных вероятностных главных компонентов Анализаторы
С. Аршамбо, Н. Деланне, М. Верлейсен 90 140 Труды 15-го Европейский симпозиум по искусственным нейронным сетям (ESANN), Брюгге, Бельгия, 25–27 апреля 2007 г., стр. 229–234. D-сторона.

Надежная байесовская кластеризация
К. Аршамбо и М. Verleysen
Neural Networks, 20:129-138, 2007. Elsevier.

Автоматическая настройка адаптивного дискриминанта Ближайший сосед
N. Деланне, К. Аршамбо, М. Верлейсен
В И.Ю. Тан, П. Ван, Г. Лоретт и Д. С. Юнг (ред.), Труды 18-го Международного Конференция по распознаванию образов (ICPR), Гонконг, КНР, 20–24. август 2006 г., том. 2, стр. 525-555. Компьютерное общество IEEE.

Устойчивые вероятностные прогнозы
C. Archambeau, N. Деланне, М. Верлейсен
В В. В. Коэн и А. Мур (ред.), Материалы 23-й Международной конференции по машинному обучению (ICML), Питтсбург (Пенсильвания), США, 25-29Июнь 2006 г., стр. 33-40. АКМ.
В приложении есть пара опечаток. Вот исправленный версия: .

Атаки по шаблону в основных подпространствах
C. Archambeau, E. Питерс, Ф.-Х. Стандарт, Ж.-Ж. Quisquater
В Л. Губин и М. Мацуи (редакторы), 8-й Международный семинар по криптографическому оборудованию и Embedded Systems (CHES), Иокогама, Япония, 10-13 октября 2006 г. Лекция Заметки по информатике, том. 4249, стр. 1-14. Спрингер.

На пути к пределам безопасности атак по побочным каналам
Ф.-Х. Стандарт, Э. Питерс, К. Аршамбо, Ж.-Ж. Quisquater
В Л. Губене и М. Мацуи (ред.), 8-й Международный семинар по криптографическому оборудованию и Embedded Systems (CHES), Иокогама, Япония, 10-13 октября 2006 г. Лекция Заметки по информатике, том. 4249, стр. 30-45. Спрингер.

Конечные гауссовские смеси с ограничениями в многообразии
C. Archambeau and M. Verleysen
In J. Cabestany, A. Prieto и F. Sandoval Эрнандес (ред.), Вычислительный интеллект и биоинспирация Системы — 8-я Международная рабочая конференция по искусственной нейронной сети Networks (IWANN), Виланова-и-ла-Жельтру (Барселона), Испания, июнь 8–10, 2005. Конспект лекций по информатике, том. 3512, стр. 820-828. Спрингер.

Локальные векторные модели для распознавания чувств
М.-К. де Марнефф, С. Archambeau, P. Dupont, M. Verleysen
In H. Bunt, J. Geertzen and E. Тийссе (ред.), Материалы 6-го Международного семинара по Вычислительная семантика (IWCS), Тилбург, Нидерланды, 12-14 января, 2005, стр. 163-174.

Контролируемая непараметрическая теория информации Классификация
С. Аршамбо, Т. Буц, В. Поповичи, М. Верлейсен, Ж.-П. Тиран
В Дж. Киттлер, М. Петру и М. Никсон (ред.), Труды 17-го Международная конференция по распознаванию образов (ICPR), Кембридж, Великобритания, 23-26 августа 2004 г., т. 1, с. 3, стр. 414-417. Компьютерное общество IEEE.

Гибкая и надежная байесовская классификация по Модели конечных смесей
C. Аршамбо, Ф. Вринс, М. Верлейсен 90 140 Труды 12-го Европейского Симпозиум по искусственным нейронным сетям (ESANN), Брюгге, Бельгия, апрель 28-30, 2004, стр. 75-80. D-сторона.

На пути к локальному оценщику характеристик эшелонирования используя общие контрастные функции ICA?
Ф. Вринс, К. Аршамбо, М. Верлейсен
Материалы 12-го Европейского симпозиума по искусственным нейронным сетям (ESANN), Брюгге, Бельгия, 28–30 апреля 2004 г., стр. 211–216. D-сторона.

Минимумы энтропии и структурное распределение Модификации слепого разделения мультимодельных источников 90–140 Ф. Вринс, К. Archambeau, M. Verleysen
In R. Fisher, R. Preuss and U. von Туссен, Материалы 24-го Международного семинара по Байесу. Вывод и методы максимальной энтропии в науке и технике (MaxEnt), IPP Garching bei München, Германия, 25-30 июля 2004 г., стр. 589-596. Американский институт физики (AIP).

Прогноз зрительного восприятия с помощью искусственного Нейронные сети в зрительном протезе для слепых
К. Аршамбо, Дж. Дельбеке, К. Вераарт, М. Верлейсен
Искусственный интеллект в Медицина, 32(3):183-194, 2004. Эльзевир.

О проблемах сходимости алгоритма ЭМ для Конечные гауссовы смеси 90–140 C. Archambeau, J.A. Ли, М. Верлейсен
Материалы 11-го Европейского симпозиума по искусственным нейронным сетям (ESANN), Брюгге, Бельгия, 23–25 апреля 2003 г., стр. 99–106. D-сторона.

Локально-линейное вложение по сравнению с Isotop
J.A. Ли, Ч. Аршамбо, М. Верлейсен
Материалы 11-го Европейского симпозиума по искусственным нейронным сетям (ESANN), Брюгге, Бельгия, 23-25 ​​апреля, 2003, стр. 527-534.

Классификация зрительных ощущений Электрически в поле зрения слепых 90 140 C. Archambeau, J. Дельбеке, М. Верлейсен
В Д. Д. Фенг и Э. Р. Карсон (ред.), Материалы 5-го симпозиума IFAC по моделированию и контролю в Biomedical Systems, Мельбурн, Австралия, 21–23 августа 2003 г., стр. 223-228. Эльзевир.

Оптимизация ширины гауссовых ядер в радиальном Сети базовых функций
Н. Бенуджит, К. Аршамбо, А. Лендасс, Дж.А. Ли, М. Верлейсен
Материалы 10-го Европейского симпозиума по Искусственные нейронные сети (ESANN), Брюгге, Бельгия, 24-26 апреля 2002 г., стр. 425-432.

Оценка фосфена в зрительном протезе с Искусственные нейронные сети
К. Аршамбо, А. Лендасс, К. Труллеманс, C. Veraart, J. Delbeke, M. Verleysen
Труды 1-го европейского Симпозиум по интеллектуальным технологиям, гибридным системам и их внедрение Smart Adaptive Systems (EUNITE), Пуэрто-де-ла-Крус (Тенерифе), Испания, 13-14 декабря 2001 г., стр. 509.-515.
Также опубликовано в GD Dounias и DA Linkens (Eds. ), Adaptive Systems and Hybrid Вычислительный интеллект в медицине, 2001, стр. 116-122. Университет Эгейское море.

Диссертация
Вероятностные модели в Шумная среда — и ее применение в зрительном протезе для Слепой
К. Аршамбо
Докторская диссертация, Католический университет Лувена, Лувен-ла-Нев, Бельгия, Сентябрь 2005 г.

ВНИМАНИЕ! Материал на этом сайте сайт представлен для обеспечения своевременного распространения технических работ. Авторское право и все права на него сохраняются за авторами или другими правообладателям, несмотря на то, что они предложили свои произведения здесь в электронном виде. Ожидается, что все лица, копирующие эту информацию, придерживаться условий и ограничений, налагаемых каждым автором Авторские права. Эти работы не могут быть перепечатаны без явного указания разрешение правообладателя. Правообладатели утверждают, что материал, доступный выше, не соответствует условиям авторского права и ограничений предлагается связаться с автором по электронной почте и попросить его удалить ссылки на конкретные рукописи.