我司以停產(chǎn)控制系統(tǒng)零部件、為領(lǐng)先優(yōu)勢、我們有大量庫存和盈余操縱系統(tǒng)零件、停產(chǎn)的控制系統(tǒng)部分硬件、我們也發(fā)布了許多的硬件和產(chǎn)品來支持你現(xiàn)有的控制系統(tǒng)或運(yùn)用最新的控制技術(shù)、停產(chǎn)的“DCS系統(tǒng)備品 備件 PLC模塊 備件”整機(jī)及配件系列、有著強(qiáng)大的優(yōu)勢只要您需要的PLC產(chǎn)品、我們就能幫您找到。公司以“專業(yè)、 誠信、創(chuàng)新、合作、共贏”的經(jīng)營理念、不斷開發(fā)新產(chǎn)品、為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)、以最大限度追求客戶滿意度、并不斷開拓新領(lǐng)域業(yè)務(wù),充足庫存，交貨期快，
主營產(chǎn)品:各品牌DCS、PLC備件---全新渠道,卓越品質(zhì),完美折扣!
一、英維思福克斯波羅 Invensys Foxboro I/A Series系統(tǒng)：FBM（現(xiàn)場輸入/輸出模塊）順序控制、梯形邏輯控制、事故追憶處理、數(shù)模轉(zhuǎn)換、輸入/輸出信號處理、數(shù)據(jù)通信及處理等。
二、英維思ESD系統(tǒng) Invensys Triconex: 冗余容錯控制系統(tǒng)、基于三重模件冗余（TMR）結(jié)構(gòu)的最現(xiàn)代化的容錯控制器。
三、ABB：Bailey INFI 90，工業(yè)機(jī)器人備件DSQC系列等。
四、西屋Westinghouse： OVATION系統(tǒng)、WDPF系統(tǒng)、WEStation系統(tǒng)備件。
五、霍尼韋爾Honeywell：DCS系統(tǒng)備件模件、HONEYWELL TDC系列， QCS,S9000等備件。
六、安川Yaskawa：伺服控制器、伺服馬達(dá)、伺服驅(qū)動器。
七、羅克韋爾Allen Bradley Rockwell: 1745/1756/ 1771/ 1785、Reliance瑞恩 等產(chǎn)品。
八、XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME總線等備件
九、伍德沃德Woodward：SPC閥位控制器、PEAK150數(shù)字控制器。
十、施耐德Schneider：140系列、Quantum處理器、Quantum內(nèi)存卡、Quantum電源模塊等。
十一、摩托羅拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。
十二、發(fā)那科FANUC：模塊、卡件、驅(qū)動器等各類備件。
十三、西門子Siemens：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens數(shù)控系統(tǒng)等。
十四、博士力士樂Bosch Rexroth：Indramat，I/O模塊,PLC控制器,驅(qū)動模塊等。
十五、HP:工作站、服務(wù)器、HP 9000 工作站、HP 75000 系列備件、HP VXI 測試設(shè)備等。
十六、尼康NOKI：輸入輸出卡件、模塊備件�；萜�
十七、MELEC: 驅(qū)動器、驅(qū)動板、伺服驅(qū)動器、伺服控制器、馬達(dá),驅(qū)動卡等。
十八、網(wǎng)域Network Appliance：數(shù)據(jù)儲存模塊。
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人工智能，或者說，讓計算機(jī)系統(tǒng)能完成那些一般與人類心智相關(guān)聯(lián)的任務(wù)的概念，已經(jīng)從未來學(xué)家們的想象變成了當(dāng)下的現(xiàn)實(shí)。2016年，AlphaGo擊敗李世石，向世界宣告了這樣一個信號——讓機(jī)器像人一樣思考，甚至在能力上超過人類，確實(shí)是可能的。
由于數(shù)據(jù)的收集和聚合，算法以及處理能力的進(jìn)步，計算機(jī)科學(xué)家在人工智能上獲得了顯著的進(jìn)步。此前，在這一領(lǐng)域，計算機(jī)系統(tǒng)此前只能經(jīng)由編程來完成僵化的定義任務(wù)，現(xiàn)在，可以給它們一個更加通用的學(xué)習(xí)策略，讓它們可以開始使用新的數(shù)據(jù)輸入，而不需要經(jīng)過專門的編程。如今，許多機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)被用于商業(yè)應(yīng)用。其應(yīng)用數(shù)量巨大，并且采用率在各行各業(yè)，比如金融、醫(yī)療和制造業(yè)等，都有非常快速的上升。
由于能急劇地促進(jìn)生產(chǎn)力的提高，AI 技術(shù)可能會對中國的經(jīng)濟(jì)增長和其勞動力產(chǎn)生顛覆性的影響。麥肯錫今年早些時候預(yù)測，中國國內(nèi)有一半的工作活動都會被自動化，這也讓中國成為世界上自動化潛力最大的國家。
數(shù)以億計的中國工人可能受到影響，由循規(guī)蹈矩的工作和可預(yù)測、可編程任務(wù)組成的工作特別容易受到?jīng)_擊。雖然對勞動力市場的影響在整體上會是漸進(jìn)的，但在特定工作上，卻可能會帶來突變。AI 可能會讓一些工作崗位迅速消失�？傮w而言，人工智能將凸顯數(shù)字技能的優(yōu)勢，同時降低對中低技能工人的需求，從而可能會加劇收入不平等。
另一方面，AI 對生產(chǎn)力和對中國未來經(jīng)濟(jì)的增長影響可能會和人口老齡化一樣重要。根據(jù)麥肯錫全球研究院的報告，AI驅(qū)動的自動化可以給中國經(jīng)濟(jì)一個推動力，根據(jù)采用的速度可能會有所變化，但是每年基本可以增加0.8到1.4個百分點(diǎn)的GDP增長。
隨著中國的科技巨頭公司在研發(fā)上投入大量投資，中國已經(jīng)成為全球領(lǐng)先的AI開發(fā)中心之一。其優(yōu)勢包括大量的人口和多樣化的行業(yè)組合，具有產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)和提供巨大市場的潛力。但中國需要聚焦在發(fā)展自己的創(chuàng)新能力。美國和英國目前正在進(jìn)行更多有影響力的AI研究，而更強(qiáng)大的美國生態(tài)系統(tǒng)培育出了更有競爭力的AI創(chuàng)業(yè)公司。實(shí)現(xiàn) AI 在中國的經(jīng)濟(jì)潛力也取決于其實(shí)際應(yīng)用 ：不僅僅是科技巨頭，還在于中國的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要在企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層形成戰(zhàn)略意識，提供技術(shù)指南，預(yù)測實(shí)施成本。
AI 本身的能力是讓人興奮的，并且潛力巨大，通過改進(jìn)醫(yī)療、環(huán)境、安全和教育，能提升人類的生活。同時，AI同時也混合著復(fù)雜的道德、法律、安全問題，伴隨有隱私、歧視、信任和監(jiān)管等難題。隨著逐漸AI引入社會，應(yīng)該對此進(jìn)行更廣泛的審慎治理。
雖然市場本身會推動AI的發(fā)展和采用，但正確的政策框架可以為增長創(chuàng)造一個健康的環(huán)境。有五大重要舉措可以構(gòu)成中國 AI 戰(zhàn)略的基礎(chǔ)：1. 建立健全的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng); 2. 促進(jìn)傳統(tǒng)行業(yè)對AI 的采用; 3. 加強(qiáng)專業(yè)AI人才管理; 4. 針對挑戰(zhàn)設(shè)立教育和培訓(xùn)制度; 5. 并在中國公民和全球社會之間建立道德上和法律上的共識。
技術(shù)行業(yè)正在日益全球化。中國在AI的發(fā)展和治理領(lǐng)域具有領(lǐng)導(dǎo)國際合作的能力和機(jī)會，以確保這一突破性技術(shù)對全人類的普遍福利作出積極的貢獻(xiàn)。
通往變革之路
計算機(jī)科學(xué)家在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面取得了重大突破，為機(jī)器提供了認(rèn)知和預(yù)測能力。今天，這些系統(tǒng)已經(jīng)在現(xiàn)實(shí)世界中部署。
AI 被定義為能夠模仿通常與人類心智相關(guān)的認(rèn)知功能的機(jī)器。這個概念長期以來一直都被認(rèn)為只存在于想象和科幻小說中，在20世紀(jì)50年代和60年代獲得了一些初步的理論進(jìn)展之后，圍繞其的樂觀心態(tài)開始上升。但那波動動力面臨著技術(shù)上的障礙。
隨著公眾對AI的期望破滅，當(dāng)時的AI 經(jīng)歷了一段漫長的黯淡時期。隨后的幾十年，人們又?jǐn)鄶嗬m(xù)續(xù)地獲得了一些成功（如IBM的“Deep Blue”超級計算機(jī)在國際象棋中擊敗了Gary Kasparov），但現(xiàn)實(shí)世界的用例過于孤立，無法支持大規(guī)模商業(yè)化。
進(jìn)入二十一世紀(jì)。數(shù)據(jù)的收集和聚合，計算能力和算法（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)）的突破帶來了革命性的技術(shù)進(jìn)步。在一個廣受關(guān)注的里程碑性的事件，Google的AlphaGo在圍棋上擊敗了人類世界冠軍，而這在傳統(tǒng)上被認(rèn)為是機(jī)器無法做到的。
但是，在AI領(lǐng)域，進(jìn)步不僅發(fā)生在理論層面。利用機(jī)器學(xué)習(xí)的分析工具是未來超智能系統(tǒng)的前身，其中許多已經(jīng)出現(xiàn)市場上。在金融，醫(yī)療和制造等領(lǐng)域的采用正在迅速增長。全球 AI 風(fēng)險投資資金從2012年的5.89億美元增長到2016年的超過50億美元。麥肯錫估計到2025年，AI 應(yīng)用的總市場將達(dá)到1270億美元。
理解 AI 以及它能做什么
傳統(tǒng)上，我們已經(jīng)使用計算機(jī)的處理能力來更有效地產(chǎn)生輸出（例如，比人類可以執(zhí)行更快更復(fù)雜的計算）。傳統(tǒng)的軟件程序一直以特定的指令編寫需要執(zhí)行的任務(wù)。AI系統(tǒng)采取非常不一樣的方法。它們可以通過巨大的“大數(shù)據(jù)”集，挖掘出模式，聯(lián)系和見解，而且它們也采用廣義的學(xué)習(xí)策略，這使得它們能夠適應(yīng)新的數(shù)據(jù)輸入而不需要明確地重新編程。利用機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)具有歸納和決策能力，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)更是將這種能力的邊界擴(kuò)展得更遠(yuǎn)�，F(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠自己學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)和適應(yīng)規(guī)則。
雖然深度學(xué)習(xí)最近的突破已經(jīng)產(chǎn)生了可以在某些關(guān)鍵功能中匹配或超越人類智力的人工智能系統(tǒng)，但是我們離“通用AI” - 或者說可以像人類一樣執(zhí)行全面的認(rèn)知任務(wù)的機(jī)器還有一段距離。許多機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)被用于特定的商業(yè)用途，并且應(yīng)用程序是非常多樣的。他們可以為客戶提供服務(wù)，管理物流，監(jiān)控設(shè)備，優(yōu)化能源消耗，分析醫(yī)療記錄。最近麥肯錫全球研究所（MGI）的研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在幾乎每個行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用。
