西門子6ES7521-1BL10-0AA0西門子6ES7521-1BL10-0AA0

西門子6ES73261RF000AB0規(guī)格湖南迪碩自動(dòng)化電氣有限公司位于上海，本著“致力于工業(yè)生產(chǎn)、制造水平前列 "的工作方針，使客戶、進(jìn)步，助力智能制造長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃、使國(guó)力是我們的夢(mèng)想和追求。致力于工業(yè)自動(dòng)化控制領(lǐng)域的產(chǎn)品、工程配套和集成、銷售，擁有豐富的自動(dòng)化產(chǎn)品的應(yīng)用和實(shí)踐以及雄厚的力量，尤其以 PLC復(fù)雜控制、傳動(dòng)應(yīng)用、伺服控制、數(shù)控備品備件、人機(jī)界面及網(wǎng)絡(luò)/應(yīng)用為公司的特長(zhǎng)，幾年來(lái)，湖南迪碩自動(dòng)化科技有限公司在與德國(guó) SIEMENS公司自動(dòng)化與驅(qū)動(dòng)部門的緊作中，建立了良好的相互協(xié)作關(guān)系，在可編程控制器、交直流傳動(dòng)裝置方面的業(yè)務(wù)逐年成倍增長(zhǎng)，為廣大用戶提供了SIEMENS的新及自動(dòng)控制的解決方案。

　　目前來(lái)看，人類所有的外部感知能力例如溫度，加速度等都早已可使用現(xiàn)有的傳感器實(shí)現(xiàn)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法更是幫助機(jī)器在聽（語(yǔ)音助手），看（computer vision），讀（NLP），寫（handwriting recognition），思考（Optimization）等多方面超越人類平均水平。　　目前來(lái)看，人類所有的外部感知能力例如溫度，加速度等都早已可使用現(xiàn)有的傳感器實(shí)現(xiàn)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法更是幫助機(jī)器在聽（語(yǔ)音助手），看（computer vision），讀（NLP），寫（handwriting recognition），思考（Optimization）等多方面超越人類平均水平。　　走出“楚門的世界"在與Master交手前，棋手柯潔在自己的微博上如是說(shuō)，可謂一語(yǔ)道出了智能化的真諦。如果智能化僅僅停留在遍歷搜索，相似度分析的層面，那對(duì)人類的進(jìn)步又有何意義。作者看來(lái)，人工智能和大數(shù)據(jù)分析重要的核心就是要能夠?yàn)槿祟愄峁┤碌恼J(rèn)識(shí)問(wèn)題和解決問(wèn)題的方式，用機(jī)器純理性的“思維"方式去輔助人類的思維與決策。

　　走出“楚門的世界"在與Master交手前，棋手柯潔在自己的微博上如是說(shuō)，可謂一語(yǔ)道出了智能化的真諦。如果智能化僅僅停留在遍歷搜索，相似度分析的層面，那對(duì)人類的進(jìn)步又有何意義。作者看來(lái)，人工智能和大數(shù)據(jù)分析重要的核心就是要能夠?yàn)槿祟愄峁┤碌恼J(rèn)識(shí)問(wèn)題和解決問(wèn)題的方式，用機(jī)器純理性的“思維"方式去輔助人類的思維與決策。　　而當(dāng)人的認(rèn)知和判斷無(wú)法滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)維度和問(wèn)題復(fù)雜度時(shí)，依靠人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)去驅(qū)動(dòng)和創(chuàng)造的過(guò)程就會(huì)有邊界。以圖像識(shí)別為例，基于人類經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析方法，首先使用濾波器對(duì)原始圖像經(jīng)行降噪，在使用濾波器經(jīng)行圖像邊界識(shí)別，使用模式識(shí)別的方法分辨圖像中不同的物體。　　而當(dāng)人的認(rèn)知和判斷無(wú)法滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)維度和問(wèn)題復(fù)雜度時(shí)，依靠人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)去驅(qū)動(dòng)和創(chuàng)造的過(guò)程就會(huì)有邊界。以圖像識(shí)別為例，基于人類經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析方法，首先使用濾波器對(duì)原始圖像經(jīng)行降噪，在使用濾波器經(jīng)行圖像邊界識(shí)別，使用模式識(shí)別的方法分辨圖像中不同的物體。

　　而當(dāng)人的認(rèn)知和判斷無(wú)法滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)維度和問(wèn)題復(fù)雜度時(shí)，依靠人的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)去驅(qū)動(dòng)和創(chuàng)造的過(guò)程就會(huì)有邊界。以圖像識(shí)別為例，基于人類經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析方法，首先使用濾波器對(duì)原始圖像經(jīng)行降噪，在使用濾波器經(jīng)行圖像邊界識(shí)別，使用模式識(shí)別的方法分辨圖像中不同的物體。　　這樣的方式，其核心在于濾波器的選擇，濾波器的參數(shù)配置以及分類器的選擇都需要經(jīng)驗(yàn)支持，不同的組合形式其模型輸出的結(jié)果差距明顯。如今使用的基于深度學(xué)習(xí)的CNN方法，將濾波器的類型及參數(shù)選擇基于依賴于分類器輸出結(jié)果的表現(xiàn)，使用反向傳播算法，不斷優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)。　　決定人類社會(huì)進(jìn)步速度的本質(zhì)的制約要素是“認(rèn)知的邊界"，所謂知識(shí)的邊界則是基于前人的經(jīng)驗(yàn)與規(guī)則所構(gòu)建的無(wú)形的域。 就像《楚門的世界》當(dāng)中，劇組為楚門所構(gòu)建的整個(gè)生態(tài)，無(wú)形的禁錮了他認(rèn)識(shí)問(wèn)題，解決問(wèn)題的能力。