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，
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一、英維思�？怂共_ 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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但它的內(nèi)在可大不一樣。這輛車不需要工程師或編程人員的任何指令；相反，它依賴一套算法，通過觀看人類司機(jī)來自學(xué)如何開車。能讓一輛汽車做到這個程度，確實是非常大的進(jìn)步。
但與此同時，這也讓人心有不安，誰知道這車到底是怎樣做決定的呢。根據(jù)駕駛程序，這輛車的傳感器所收集的信息會直接進(jìn)入一個巨大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行處理數(shù)據(jù)，然后發(fā)送指令，是轉(zhuǎn)動方向盤啦，還是剎車?yán)�，還是其他動作等等�？瓷先ィ@輛車能夠模仿人類司機(jī)的應(yīng)對措施。
但是，如果有一天，它做了讓人意想不到的事情--比方說撞樹了，或者停在綠燈前面不走了--這怎么辦？按照目前的情況，我們可能不太能輕易找出背后的原因。這套系統(tǒng)實在復(fù)雜，哪怕是開發(fā)它的工程師都很難獨(dú)立出每個動作背后的原因。而且你也沒法讓工程師設(shè)計一個能解釋所有動作的系統(tǒng)。
汽車“神秘”的思維模式，也就是人工智能技術(shù)的一大潛在問題。英偉達(dá)汽車所使用的人工智能技術(shù)，也叫做深度學(xué)習(xí)。近幾年，這一技術(shù)在解決問題上顯示出了強(qiáng)大的能力，而在圖像捕捉、語音識別和翻譯等方面，人工智能已經(jīng)被廣泛使用�，F(xiàn)在有人開始想象用人工智能來診斷致命疾病、進(jìn)行商業(yè)決策等。
但是，這樣的事情是不會發(fā)生的--或者說不應(yīng)當(dāng)發(fā)生，除非我們找到某些方式，讓技術(shù)開發(fā)人員能夠進(jìn)一步理解人工智能的思維，同時也為用戶負(fù)責(zé)。如果貿(mào)然普及這一技術(shù)，我們將無法預(yù)測什么時候發(fā)生災(zāi)難--而且，這是一定會發(fā)生的。這也是英偉達(dá)汽車至今仍在實驗階段的原因。
很早之前我們就開始用數(shù)學(xué)模型來幫助決策，比方說誰能申請到假釋，誰能獲得貸款，誰能得到某份工作。如果你能接觸到這些數(shù)學(xué)模型，那你或許能理解它們的決策模式。但現(xiàn)在，銀行、軍隊、雇主等開始尋求更為復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，好實現(xiàn)整個決策過程的自動化。
深度學(xué)習(xí)是決策方式中最常見的技術(shù)，代表著與從前完全不同的計算機(jī)編程方式。致力于研究機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的麻省理工教授Tommi Jaakkola說：“這個問題現(xiàn)在已經(jīng)與我們息息相關(guān)，未來還會更加普遍。不管是做投資決定、疾病診斷決定，還是軍事決定，你都不希望完全依賴一個黑箱模型吧�！�
對于質(zhì)詢?nèi)斯ぶ悄芟到y(tǒng)的決策原因是否應(yīng)立為一項法律，這個問題已經(jīng)引起廣泛討論。從2018年夏天開始，歐盟或許會要求各個公司對自動系統(tǒng)的決策作出解釋。但是，這一規(guī)定或許根本沒法實現(xiàn)，即便是看起來相對簡單的系統(tǒng)--比方說使用深度學(xué)習(xí)來投放廣告或推薦歌曲的應(yīng)用和網(wǎng)站。提供這些服務(wù)的計算機(jī)已經(jīng)自己重新編程，而它們的編程方式我們沒辦法理解。哪怕是開發(fā)這些應(yīng)用的工程師，也無法全面解釋它們的行為。
這就引起了反對者的質(zhì)疑。沒錯，我們?nèi)祟愐膊豢偰芙忉屪约旱乃季S過程，但是我們能根據(jù)直覺信任他人，評估他人。而面對一個思維和決策過程與人類完全不同的機(jī)器，直覺還能奏效嗎？
我們從未發(fā)明過連開發(fā)人員自己都不能理解的機(jī)器，那我們?nèi)绾芜�能期待和這些不可預(yù)測的機(jī)器溝通和友好相處呢？
帶著這些問題，我踏上了尋找答案的旅程。從谷歌到蘋果，我走遍了那些開發(fā)人工智能算法的公司，甚至還和當(dāng)代最知名的哲學(xué)家們進(jìn)行了一次交談。
2015年，紐約西奈山醫(yī)院的一組研究人員受到啟發(fā)，開始用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來分析醫(yī)院里的大量病歷數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可分為上百項，包括病人的檢測結(jié)果、看診記錄等等。研究人員將這一分析系統(tǒng)命名為Deep Patient，開發(fā)完成后，他們用70萬份病患數(shù)據(jù)對其進(jìn)行了訓(xùn)練。結(jié)果證明，在測試新數(shù)據(jù)時，Deep Patient顯示出了超高的疾病預(yù)測率。在沒有專家指導(dǎo)的情況下，Deep Patient發(fā)現(xiàn)了醫(yī)院數(shù)據(jù)中隱藏的模型，而這些模型預(yù)示著對方是否將患上某些疾病。當(dāng)然，在根據(jù)病歷預(yù)測疾病方面，還有很多其他方法，但西奈山醫(yī)院研究團(tuán)隊的主管Joel Dudley說，“這種辦法更好。”
但與此同時，Deep Patient也讓醫(yī)生們有些摸不著頭腦。舉個例子，Deep Patient非常擅長預(yù)測精神疾病，比方說精神分裂癥。從醫(yī)的人都知道，精神分裂癥對于人類醫(yī)生來說是極難診斷的，Dudley搞不清Deep Patient是怎樣識別出來的。直到今天他也不知道。
如果諸如Deep Patient這樣的系統(tǒng)真的要幫助醫(yī)生，那它最好提供預(yù)測的基本理論，否則如何讓人相信它的準(zhǔn)確性�！拔覀兛梢詣�(chuàng)建這些模型，”Dudley苦笑著說，“卻不知道它們是怎樣運(yùn)作的�！�
人工智能并非生來如此。對于人工智能應(yīng)當(dāng)如何理解和解釋，主要存在兩大派別。
許多人認(rèn)為應(yīng)當(dāng)根據(jù)一定的規(guī)則和邏輯來制造機(jī)器，使其內(nèi)部運(yùn)作公開透明，方便所有想要檢驗?zāi)承┐a的人。也有人認(rèn)為，智能只有借助生物靈感--也就是觀察、體驗人類活動，才能更順利地發(fā)展。這也就意味著，我們要把計算機(jī)編程的任務(wù)交給機(jī)器本身。
現(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)是這樣的：編程人員編寫指令來解決某個問題，程序根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和預(yù)期目標(biāo)來生成自己的算法。之后，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)會沿著后一條道路--也就是自己編寫程序--來升級為當(dāng)今最強(qiáng)大的人工智能系統(tǒng)。
最初，上述模式的實際用例非常有限。上世紀(jì)60和70年代，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大多數(shù)還在行業(yè)邊緣徘徊。但很快，許多行業(yè)開始計算化，大數(shù)據(jù)催生了新的興趣點，更強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)隨之誕生，尤其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。到90年代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)可以實現(xiàn)手寫字符的數(shù)字化。
不過，人工智能真正的崛起時期，還要數(shù)過去10年。在幾次開發(fā)方式轉(zhuǎn)變和改良之后，超大型--或者說“深度”--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動感知方面顯示出了卓越進(jìn)步。深度學(xué)習(xí)也就是今天人工智能爆發(fā)的基礎(chǔ)，它賦予了計算機(jī)無窮的能力，比方說幾近人類級別的語音識別功能。由于語音識別系統(tǒng)太過復(fù)雜，此前編程人員遲遲無法開發(fā)成功。而如今，這一系統(tǒng)已經(jīng)在醫(yī)藥、金融、制造等多個行業(yè)得到運(yùn)用。
