西門子6ES7972-0MS00-0XA0

西門子6ES7972-0MS00-0XA0

公司主營

SIEMENS 可編程控制器
1、 SIMATIC S7 系列PLC、S7200、s71200、S7300、S7400、S71500.ET200
2、 邏輯控制模塊 LOGO！230RC、230RCO、230RCL、24RC、24RCL等
3、 SITOP 系列直流電源 24V DC 1.3A、2.5A、3A、5A、10A、20A、40A
    4、HMI 觸摸屏TD200 TD400C TP177,MP277 MP377     
SIEMENS 交、直流傳動裝置
1、 交流變頻器 MICROMASTER系列：MM、MM420、MM430、MM440、ECO
MIDASTER系列：MDV
6SE70系列（FC、VC、SC）
2、全數(shù)字直流調(diào)速裝置 6RA23、6RA24、6RA28、6RA70 系列

        【 :姚善兵   ()  】
                      
 
    【 :同步 】
                                              

        【  商務(wù): 421048659  】

產(chǎn)品詳情介紹：

6ES7972-0MS00-0XA0

SIMATIC S7，TS 模塊 RS-232 針對 SIMATIC eservice， 接口連接到 TS 適配器 IE。 通過適配器供電

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機器的“直覺”

學(xué)習(xí)能力是實現(xiàn)自主化的前提條件。為此，西門子研究人員正在開發(fā)一種知識網(wǎng)絡(luò)，它以與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的模擬神經(jīng)元和模擬連接為基礎(chǔ)。該網(wǎng)絡(luò)可以通過識別極其復(fù)雜的域間關(guān)聯(lián)來歸納信息?？晒_訪問的互聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)都可以成為該知識網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域。這項技術(shù)具有普遍而深遠(yuǎn)的意義，且擁有能夠模仿人類直覺的潛力。

從擁有大約300個神經(jīng)細(xì)胞的蛔蟲，到大腦包含2000億個神經(jīng)元的成年大象，具備學(xué)習(xí)能力的生物系統(tǒng)形色，不勝枚舉。然而，不論研究對象是果蠅、蟑螂、黑猩猩，還是海豚，所有這些生物的神經(jīng)元都能夠處理和傳遞信息。不僅如此，這些活動都出于相同的原因：所有有機體都需要識別并理解其周圍環(huán)境，然后做出適當(dāng)反應(yīng)，以避開危險，保證生存以及繁殖能力。它們還必須能夠回憶代表利害的刺激。換言之，學(xué)習(xí)能力是在自然環(huán)境中求生的關(guān)鍵。盡管機器無所謂繁殖和生存問題，但學(xué)習(xí)能力對于機器也至關(guān)重要，特別是對于自主系統(tǒng)，具備學(xué)習(xí)能力意味著它們能夠持續(xù)改進(jìn)其發(fā)揮功能的能力。

西門子機器學(xué)習(xí)專家兼慕尼黑大學(xué)計算機科學(xué)教授Volker Tresp博士認(rèn)為，學(xué)習(xí)分為三種：記憶學(xué)習(xí)（如回憶具體事實）、技能學(xué)習(xí)（如扔球）和抽象學(xué)習(xí)（如通過觀察推演出成套規(guī)則）。就*種學(xué)習(xí)而言，計算機已經(jīng)是行家里手?，F(xiàn)在，它們正在另外兩種學(xué)習(xí)領(lǐng)域迎頭趕上。

知識網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建者：Volker Tresp教授，西門子專家兼慕尼黑大學(xué)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)項目主任。

生成預(yù)測
隨著傳感器的體積越變越小、成本越來越低，并且能夠?qū)崿F(xiàn)越來越多的功能，本地和網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將越來越多。這些數(shù)據(jù)洪流需要被學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行智能分析。學(xué)習(xí)系統(tǒng)知道關(guān)聯(lián)的機器和系統(tǒng)是如何運轉(zhuǎn)的，也了解需要應(yīng)用哪些傳感器和測量技術(shù)才能獲得真正有用的數(shù)據(jù)。這個“物聯(lián)網(wǎng)”將不僅從根本上改變工業(yè)界，也將*改變基礎(chǔ)設(shè)施。舉例來說，在交通引導(dǎo)系統(tǒng)中，車輛、控制中心、自主工業(yè)設(shè)施和智能樓宇可以實現(xiàn)彼此互聯(lián)。

Tresp解釋道：“在新的智能數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)中，機器學(xué)習(xí)起到了關(guān)鍵作用。”不同于側(cè)重解讀參數(shù)的純統(tǒng)計程序或力求從海量數(shù)據(jù)中識別模式的數(shù)據(jù)挖掘，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的機器學(xué)習(xí)過程將進(jìn)行預(yù)測，為實現(xiàn)自主決策奠定基礎(chǔ)。

西門子SENN軟件確?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的精確預(yù)測。

舉例來說，西門子已開發(fā)出一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬環(huán)境（SENN），可用于解答不同問題。此外，SENN還可以預(yù)測原材料的價格。例如，這個軟件可以預(yù)測未來20天的電價和其中購電日，準(zhǔn)確率達(dá)到三分之二。自2005年起，西門子一直使用這種方法在*時間點購電。這項技術(shù)也可用于預(yù)測需要并入電網(wǎng)的可再生能源發(fā)電量，或者提前數(shù)日精確預(yù)測大城市空氣污染水平。

自優(yōu)化風(fēng)機
西門子也在其他領(lǐng)域使用了這種可從各類數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并自主得出結(jié)論的計算機系統(tǒng)。例如，西門子*研究院的研究人員正在研究如何利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)讓風(fēng)機能夠根據(jù)風(fēng)和天氣條件的變化進(jìn)行自動調(diào)節(jié)，從而提高發(fā)電量。西門子*研究院在此領(lǐng)域的專家Volkmar Sterzing表示：“自優(yōu)化風(fēng)機的基礎(chǔ)是從風(fēng)機自身的運行數(shù)據(jù)中推導(dǎo)出風(fēng)的特性。”風(fēng)機發(fā)電設(shè)施內(nèi)部及外部的傳感器能夠包括風(fēng)向和風(fēng)力、空氣溫度、電流和電壓，以及發(fā)電機和轉(zhuǎn)子葉片等大型組件內(nèi)的振動等在內(nèi)的相關(guān)參數(shù)。Sterzing解釋道：“到目前為止，這種類型的數(shù)據(jù)僅用于遠(yuǎn)程監(jiān)測和診斷。其實，這些數(shù)據(jù)還可用于幫助提高風(fēng)機的發(fā)電量。”現(xiàn)在，Sterzing也在進(jìn)行優(yōu)化燃?xì)廨啓C運行方面的研究。這些相關(guān)研究的目標(biāo)是創(chuàng)建一個自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)將不僅能夠分析或可視化輪機運行數(shù)據(jù)，還可以自主解讀這些數(shù)據(jù)并自動修正相關(guān)輪機運行。

Volkmar Sterzing的團(tuán)隊致力于借助自適應(yīng)軟件優(yōu)化風(fēng)機運行。Sterzing的下一個目標(biāo)是自優(yōu)化燃?xì)廨啓C。

深度學(xué)習(xí)與模擬神經(jīng)元
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新趨勢。這種技術(shù)要使用多達(dá)10萬乃至更多個模擬神經(jīng)元，以及上千萬個模擬連接，這些數(shù)字打破了人工智能領(lǐng)域過去所有紀(jì)錄。人工神經(jīng)元有許多層，每層都負(fù)責(zé)對所學(xué)的材料進(jìn)行不同層次的抽象。比如，研究人員有望借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)完成自動圖像識別技術(shù)的新應(yīng)用。將各層人工神經(jīng)元相互連接所得到的數(shù)據(jù)，將比早期人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的數(shù)據(jù)詳盡得多。其實，我們大多數(shù)人都隨身攜帶著一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比如安卓智能手機的語音指令系統(tǒng)。Tresp的團(tuán)隊正在創(chuàng)建包含多達(dá)1000萬個對象的數(shù)學(xué)知識網(wǎng)絡(luò)模型，將這項技術(shù)再向前推進(jìn)一步。除此之外，這個團(tuán)隊可以就這些對象之間的關(guān)系作出多達(dá)1014種可能預(yù)測，這大致相當(dāng)于成年人大腦內(nèi)突觸的數(shù)量。

這種知識網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。由德國聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)與*（BMWi）開展的智能數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)（Smart Data Web）項目就是一個例子。這個項目的目的是在可公開訪問的互聯(lián)網(wǎng)與大型企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)之間搭起一座橋梁。借助機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，兩個域都能從對方那里歸納信息，從而改善信息提取，并進(jìn)一步方便雙方向?qū)Ψ教峁┬碌男畔⒑褪聦崱Ｖ圃炱髽I(yè)可以使用由此得到的信息來大幅優(yōu)化規(guī)劃和決策過程。

知識網(wǎng)絡(luò)還可用于支持醫(yī)院的醫(yī)療決策流程。為此，西門子正在由BMWi資助的“臨床解決方案的數(shù)據(jù)智能”項目框架下，開發(fā)有關(guān)解決方案。這些解決方案基于西門子與柏林Charité醫(yī)院和埃爾蘭根大學(xué)醫(yī)院共同開發(fā)的應(yīng)用。其目的是開發(fā)能夠?qū)W會根據(jù)可用患者數(shù)據(jù)作出預(yù)測的系統(tǒng)。

在一場人類與計算機的腦力較量中，谷歌公司研發(fā)的阿爾法圍棋與世界*棋手李世石（不在圖片中）對弈五局并獲勝。對于計算機而言，圍棋的復(fù)雜度遠(yuǎn)勝于象棋。

阿爾法圍棋：機器與人類的較量
阿爾法圍棋充分詮釋了*的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的能力：2016年3月，阿爾法圍棋力挫世界*棋手李世石，在自我學(xué)習(xí)機器和人工智能發(fā)展歷*立下了一座里程碑。令人驚奇的是，在谷歌公司取得這一成就之前，圍棋一直被認(rèn)為對計算機而言過于復(fù)雜。例如，圍棋擁有幾乎無限多種下法，這意味著棋手通常不得不依靠直覺。谷歌旗下的DeepMind公司開發(fā)的阿爾法圍棋是一個旨在解決復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)。同西門子成功用于優(yōu)化風(fēng)機和燃機的系統(tǒng)一樣，阿爾法圍棋使用了增強學(xué)習(xí)技術(shù)。通過對數(shù)百萬盤棋局進(jìn)行分析，然后自我對弈，阿爾法圍棋學(xué)會了利用估值函數(shù)來評估每一個落點——事實證明，這個系統(tǒng)非常成功。

Sebastian Webel / Katrin Nikolaus / Arthur F. Pease
照片提供：從上至下：1. u.5. 谷歌圖片；2. Christian Hass