我司以停產(chǎn)控制系統(tǒng)零部件、為領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)、我們有大量庫(kù)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(lái)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(shì)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(chéng)信、創(chuàng)新、合作、共贏”的經(jīng)營(yíng)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(kù)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(chǎng)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(hào)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(cuò)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(cuò)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(cè)試設(shè)備等。
十六、尼康NOKI：輸入輸出卡件、模塊備件。惠普
十七、MELEC: 驅(qū)動(dòng)器、驅(qū)動(dòng)板、伺服驅(qū)動(dòng)器、伺服控制器、馬達(dá),驅(qū)動(dòng)卡等。
十八、網(wǎng)域Network Appliance：數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊。
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即使是對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)家來(lái)說，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的運(yùn)作也是晦澀不明的，遠(yuǎn)不如人工編程易于理解。但這并不意味著未來(lái)所有的人工智能技術(shù)都是不可知的，只是從本質(zhì)上來(lái)說，深度學(xué)習(xí)就好比一個(gè)看不見內(nèi)部的黑盒子。
你無(wú)法直接探到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，觀察它是如何運(yùn)作的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理基于數(shù)千個(gè)模擬神經(jīng)元，分布于數(shù)十個(gè)或數(shù)百個(gè)復(fù)雜的互聯(lián)層上。第一層的每個(gè)神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)輸入，比如圖片的像素強(qiáng)度，之后這些神經(jīng)元會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，生成新的信號(hào)發(fā)送到下一層，逐次類推，直到得到最后的結(jié)果。此外，反向傳播能夠保證該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成期望結(jié)果。
深度網(wǎng)絡(luò)的多層結(jié)構(gòu)也讓其能夠從多個(gè)抽象層次識(shí)別物體。舉例來(lái)說，在一個(gè)設(shè)計(jì)來(lái)識(shí)別小狗的系統(tǒng)中，低層神經(jīng)元負(fù)責(zé)識(shí)別線條或顏色等簡(jiǎn)單目標(biāo)，高層神經(jīng)元負(fù)責(zé)識(shí)別毛發(fā)或眼睛等負(fù)責(zé)目標(biāo)，而在最頂端的神經(jīng)元?jiǎng)t能認(rèn)出這是一只狗。粗略地說，這種方法也能用于機(jī)器的自我學(xué)習(xí)，比如識(shí)別語(yǔ)言中的發(fā)音，文本中的字母、單詞或駕駛中轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤的動(dòng)作。
幾年以前，研究人員開始設(shè)計(jì)一些策略，試圖了解這些系統(tǒng)內(nèi)部都發(fā)生了什么。2015年，谷歌研究人員對(duì)一套以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的圖像識(shí)別算法進(jìn)行了修改，把物體識(shí)別功能變成了生成或修改功能。只要反向運(yùn)行這一算法，他們就能知道這些程序是如何識(shí)別小鳥、大樓等物體的。很快，這項(xiàng)代號(hào)為Deep Dream的反向研究項(xiàng)目結(jié)果出爐，程序根據(jù)云朵和植物，繪制了一群荒誕恐怖、形似外星人的動(dòng)物圖片，在森林和山谷之間，還有在幻覺中才會(huì)出現(xiàn)的寶塔。
Deep Dream繪制的圖片證明，深度學(xué)習(xí)或許不是完全不可理解的。雖然它們可以識(shí)別出鳥嘴、語(yǔ)言等熟悉的視覺特征，但和人類的認(rèn)知能力相比還是有很大差距的。比如我們都知道忽略圖片中的人工制品，但深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)不懂這些。谷歌研究人員指出，當(dāng)算法準(zhǔn)備繪制一幅啞鈴圖片時(shí)，它會(huì)自動(dòng)加上人的手臂，因?yàn)橄到y(tǒng)認(rèn)為手臂是啞鈴的一部分。
針對(duì)上述問題，科學(xué)家已經(jīng)借用神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的知識(shí)，進(jìn)行了進(jìn)一步改良。比方說懷俄明大學(xué)助理教授Jeff Clune帶領(lǐng)了一支團(tuán)隊(duì)，用和上述圖片類似的幻覺圖像對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了測(cè)試。2015年，Clune團(tuán)隊(duì)研究證明，某些圖片會(huì)欺騙這一系統(tǒng)，讓其識(shí)別出根本不存在的物體。這是因?yàn)檫@些圖片抓住了系統(tǒng)搜索的模式特點(diǎn)。
我們需要的，不是一孔之見，而是對(duì)人工智能思維模式的全面探索，但這并不容易。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的相互作用對(duì)高層模式識(shí)別和決策至關(guān)重要，但這些計(jì)算結(jié)果背后，是大量的數(shù)學(xué)函數(shù)和變量�！叭绻愕纳窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模很小，那你可能還能理解它的運(yùn)作。”Jaakkola說，“但是一旦規(guī)模擴(kuò)大到上百層，每一層有上千個(gè)神經(jīng)元單位時(shí)，你就很難理解了�！�
在Jaakkola隔壁辦公室的，是麻省理工教授Regina Barzilay，她決心要把機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)用到醫(yī)藥行業(yè)。43歲那年，Barzilay被診斷出乳腺癌，讓她大為震驚。然而更讓她驚愕的是，最前沿的統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)法居然沒有運(yùn)用到致癌研究或病患治療上。Barzilay說，人工智能有巨大的潛力革新醫(yī)藥行業(yè)，但想要挖掘出這些潛力，必然得在病歷分析的基礎(chǔ)上再進(jìn)一步。Barzilay希望將來(lái)能用上更多原始數(shù)據(jù)，比方說圖像數(shù)據(jù)、病理學(xué)數(shù)據(jù)等等。
去年，在結(jié)束癌癥治療后，Barzilay開始帶領(lǐng)學(xué)生，和馬薩諸塞綜合醫(yī)院的醫(yī)生共同研發(fā)一套系統(tǒng)，用于分析病理學(xué)報(bào)告，找出研究人員想要研究的特殊的臨床特征。但是，Barzilay知道，這套系統(tǒng)是沒法解釋自己的推理過程的。于是，她和Kaakkola以及一名學(xué)生一起，給系統(tǒng)增加了一個(gè)步驟：選取、標(biāo)注文本中代表某種病理模式的段落。與此同時(shí)，Barzilay還在和學(xué)生編寫深度學(xué)習(xí)算法，試圖在乳房X光照片中找到乳腺癌的早期癥狀，并呈現(xiàn)出分析結(jié)果背后的原因。
正如人類行為不能完全得到解釋一樣，人工智能或許也不知道自己為什么做這個(gè)決定。Clune說：“即使某個(gè)人言辭鑿鑿地告訴你他某個(gè)行為背后的原因，這個(gè)原因很可能也是片面的，人工智能同樣適用這個(gè)道理。它可能有自己的直覺、潛意識(shí)，或者就是神神秘秘的�！�
如果真的是這樣，那么到將來(lái)某個(gè)時(shí)期，我們可能只能選擇相信人工智能的判斷，要么就徹底不用它。同樣，人工智能的判斷還要結(jié)合社會(huì)智能。人類社會(huì)建立在預(yù)期行為契約之上，我們需要人工智能系統(tǒng)尊重社會(huì)規(guī)范，融入社會(huì)規(guī)范。如果我們打算制造機(jī)器人坦克和其他殺人機(jī)器，那么它們的決策過程必須符合道德判斷的標(biāo)準(zhǔn)。
對(duì)此，塔夫茨大學(xué)著名哲學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家Daniel Denneyy說：“問題是，我們應(yīng)當(dāng)采納什么樣的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)要求人工智能系統(tǒng)？或者說我們自己？如果人工智能系統(tǒng)在解釋自身行為上不如人類，那就不要信任它們了�！�
