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一、英維思�？怂共_ Invensys Foxboro I/A Series系統(tǒng)：FBM（現場輸入/輸出模塊）順序控制、梯形邏輯控制、事故追憶處理、數模轉換、輸入/輸出信號處理、數據通信及處理等。
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）結構的最現代化的容錯控制器。
三、ABB：Bailey INFI 90，工業(yè)機器人備件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、伺服驅動器。
七、羅克韋爾Allen Bradley Rockwell: 1745/1756/ 1771/ 1785、Reliance瑞恩 等產品。
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數字控制器。
十、施耐德Schneider：140系列、Quantum處理器、Quantum內存卡、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、驅動器等各類備件。
十三、西門子Siemens：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens數控系統(tǒng)等。
十四、博士力士樂Bosch Rexroth：Indramat，I/O模塊,PLC控制器,驅動模塊等。
十五、HP:工作站、服務器、HP 9000 工作站、HP 75000 系列備件、HP VXI 測試設備等。
十六、尼康NOKI：輸入輸出卡件、模塊備件。惠普
十七、MELEC: 驅動器、驅動板、伺服驅動器、伺服控制器、馬達,驅動卡等。
十八、網域Network Appliance：數據儲存模塊。
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根據大會安排，本次圍棋峰會內容豐富。其中AlphaGo與世界排名第一的柯潔的三番棋對弈無疑是眾人最關注的焦點。
時隔一年，AlphaGo將與柯潔為代表的中國頂尖棋手一道，進一步追求圍棋的真諦�？聺嵄硎灸芎虯lphaGo對戰(zhàn)是他的榮幸，面對大家對最終輸贏的疑慮和關心，他表示自己一定要贏。整個活動柯潔多次表達自己拼勁全力求勝的決心，在微博也對AlphaGo說“來啊”，給自己打氣。
另外本次峰會還將舉辦配對賽和團隊賽，配對賽中，兩位棋手將分別與AlphaGo組隊，挑戰(zhàn)棋手如何理解AlphaGo獨特風格并與之合作；在團體賽中，將由五位中國頂尖棋手合作，建立棋手“神經網絡”，降低心里因素的影響，從而做出更加客觀的判斷。
在去年與圍棋世界冠軍李世石的對弈中，AlphaGo以出其不意的招法，給世人留下了深刻的印象，也給圍棋這項延續(xù)千年的智慧游戲帶來了全新的想象力，同時也表明圍棋的奧妙仍有足夠的空間在等待我們去探索。
DeepMind CEO Demis Hassabis 在官方博客撰文文寫道：不像有些人擔心人工智能減弱了圍棋游戲的樂趣那樣，相反，人工智能實際上使人類玩家變得更強大，更多創(chuàng)新。圍棋作為可能是歷史上被研究和思考得最多的游戲，不管是專業(yè)棋士還是業(yè)余圍棋愛好者，在仔細研究 AlphaGo 創(chuàng)新的每一步棋時，實際上已經學到了新的知識和策略。
“AlphaGo 的下棋方式使我們感到自由，讓我們覺得沒有任何走棋是不可能的�，F在人人都在嘗試從前沒有嘗試過的風格�！�
——周瑞陽，九段棋士
此次人機終極大戰(zhàn)中，代表人類出戰(zhàn)的是目前排名世界第一的職業(yè)圍棋九段選手柯潔，而代表機器一方的則是AlphaGo的2.0版本。區(qū)別于和李世石對戰(zhàn)的AlphaGo1.0，這次對戰(zhàn)柯潔的AlphaGo2.0采用了新的算法模型。此前，該版本曾化名Master，以在線對弈的形式擊敗了包括柯潔在內的所有選手，60戰(zhàn)而無一敗。
據Deep Mind介紹，1.0版本的AlphaGo是“深度學習”人類棋譜得出圍棋手數的估值，AlphaGo1.0所走招法其實并沒有脫離人類的理解，而且也是人類棋手曾下過的棋。如果AlphaGo1.0完善到極致，就意味著得出了接近完美的圍棋手數估值函數。2.0版本AlphaGo利用這個估值函數自我對局和“深度學習”，不再受人類棋譜的局限，下出真正屬于“人工智能”的圍棋。
AlphaGo 棋藝革新：三三定式（3-3 invasion）和妖刀定式
Alphago 強大之處并不在于單獨的一手或一連幾手，而是它為每一局對弈帶來的獨一無二的新視角。雖然圍棋的風格很難以一言以蔽之，但 AlphaGo 的策略象征了一種靈活和開放的精神：沒有先入為主的觀念，因此可以找到最有效的對弈策略。
正如以下兩局對弈所顯示的，這種思想經常使 AlphaGo 得出有悖直覺但十分強大的行動。
盡管圍棋是“圍地吃子”的游戲，但是大多數決策類的戰(zhàn)斗都講究雙方的力量平衡。AlphaGo 在維持平衡方面可謂一絕。具體說，AlphaGo 在運用“勢”方面能力精湛，也就是利用已經下定的棋子影響周圍的形勢。雖然這種“勢”無法量化，但 AlphaGo 的價值網絡使其能夠一次考慮到通盤的局面，從而做出細微且精確的判斷。這些能力讓 AlphaGo 將局部的“勢”擴展為全局的優(yōu)勢。
附：AlphaGo 和柯潔對弈比賽規(guī)則
圍棋在各地的規(guī)則并不完全相同，中國大陸圍棋規(guī)則是數子法，日本圍棋規(guī)則和韓國圍棋規(guī)則是數目法，另外還有計點制度。一盤棋用三種規(guī)則計算出來的結果一般是相同的。本次烏鎮(zhèn)比賽采用中國規(guī)則。本次比賽詳細介紹如下：
1. 柯潔對戰(zhàn)AlphaGo：三番棋，無論輸贏都要下完三番，每方3小時，5次1分鐘讀秒；如果柯潔獲勝，將獲得150萬美元獎金；
2. 配對賽：兩位棋手分別與AlphaGo組隊，每方1小時，1次1分鐘讀秒，將由連笑、古力將出戰(zhàn)；
3. 團隊賽：五位中國頂尖棋手合作，每方2小時30分，保留3次1分鐘讀秒，柯潔、周睿羊、時越、唐韋星、陳耀燁出戰(zhàn)
AlphaGo是第一個擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個戰(zhàn)勝世界冠軍的程序，是圍棋史上最具實力的選手之一。2016年3月，在全世界超過一億觀眾的關注下，AlphaGo經過5局對弈，最終以4比1的總比分戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍李世石。此后，AlphaGo憑借其“充滿創(chuàng)意而又機智”的下法，躋身圍棋界最高職業(yè)稱號——職業(yè)九段行列，成為歷史上首個獲得這一榮譽的非人類棋手。
近期，AlphaGo的升級版本以“Master/Magister”的稱謂與世界頂級的圍棋選手進行了60場線上快棋賽，并取得59勝1和棋。
一直以為，圍棋就被認為是傳統(tǒng)游戲中對人工智能而言最具挑戰(zhàn)性的項目。這不僅僅是因為圍棋包含了龐大的搜索空間，更是因為對于落子位置的評估難度已遠遠超過了簡單的啟發(fā)式算法。
為了應對圍棋的巨大復雜性，AlphaGo結合了監(jiān)督學習和強化學習的優(yōu)勢。通過訓練形成了一個策略網絡，將棋盤上的局勢作為輸入信息，并對所有可行的落子位置生成一個概率分布。然后，訓練出一個價值網絡對自我對弈進行預測，以-1（對手的絕對勝利）到1（AlphaGo的絕對勝利）的標準，預測所有可行落子位置的結果。AlphaGo將這兩種網絡整合進基于概率的蒙特卡羅樹搜索，實現了它的真正優(yōu)勢。最后，新版的AlphaGo產生大量自我對弈棋局，為下一代版本提供了訓練數據，此過程循環(huán)往復。
在獲取棋局信息后，AlphaGo會根據策略網絡探索哪個位置同時具備高潛在價值和高可能性，進而決定最佳落子位置。在分配的搜索時間結束時，模擬過程中被系統(tǒng)最頻繁考察的位置將成為AlphaGo的最終選擇。在經過先期的全盤探索和過程中對最佳落子的不斷揣摩后，AlphaGo的搜索算法就能在其計算能力智商加入近似人類的直覺判斷。
