自营701819207ba备件RELIANCEE结构组成

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701819207ba备件RELIANCEE技术参数

长期以来，从事AI研究的科学家，也包括那些执迷于创造出类人机器的学者，总是梦想着将人类思考、计划、执行的能力移植给机器，但是否人怎样行动，机器就应怎样行动？是否人达成目标的路径是由A到B，机器就应遵循完全一样的路径？这种研究诚然有着非同寻常的科学价值，却也会因“赋予钢铁工具以人的特征才算成功”的偏执而举步维艰。

另一条思路是跳出窠臼，站在机器的角度去模拟和延展人的思维，而不是用人的视角和习惯去限制机器。无人驾驶汽车并非只有“两只眼睛”，而是装备了多个雷达传感器、全景摄像头和激光测距仪。i-Robot清洁机器人也是，她的身材圆润扁平，一点儿也不像人，但吸尘的时候一定比两米高的机器保洁员好用。

2初，AI研究遭遇的瓶颈是，人的逻辑思考模式几乎无法复制给机器，无论是将低阶的声音、影像、气味等信号升华到认知，还是把有共性的现象抽炼成规律，都不是机器所能掌握的技能——机器学习与大数据将AI研究带入春天，2近还出现了深度学习、深度神经网络等新概念。更大规模的数据量和更少的假设、限制可以让机器用自己擅长的方式（数据存储、挖掘、分析）“思考”和成长，进而在实用化路途上走得更快更远。

人机关系：主宰与助手

截至目前，智能机器（包括形形色色的“机器人”）的优点和缺点同样鲜明。它们能够更迅速更高效地完成很多人类难以承担的工作：在实验室、计算中心等需要运算的环境，在工厂流水线、组装车间等辛苦又单调的环境，在核污染现场、深海、太空等人类不宜接触的环境，到处都有智能机器的身影。

处理数据是机器的强项。多年以前分析较大规模的数据需要动员许多具备专业知识的人共同参与，还往往耗时良久，而现在，遍及全球的互联网与传感网时刻都在生成海量的、多维的数据，依靠人脑无法有效处理，而用计算机来分析，也就是一眨眼的事。借助机器的力量，人们可以更快地由现象抽取规律，由规律导出结论。而今，AI与大数据的结合，已表现在每个领域、每个应用中。未来的两三年，初步拥有了看、听、连接能力的多元化的设备会反过来推动AI研究的跃进，因为更多的数据会让机器不断发现更准确的规律和更贴近事实的因果。

但在可见的未来，让机器拥有接近于人的自主选择、判断、创造与决策能力仍不容易。就像聪明的Cortana，在安静的办公室里可以听懂你说什么，并遵照你的指令帮你拨电话、发信息、查影讯、订餐厅，但如果是在嘈杂的公众场合，比如音乐节现场或鸡尾酒会上，Cortana一定会变得不那么聪明，因为太多的声音信号让她无法分辨有用的信息。但换做是人呢？即便现场宾客再多，声音再嘈杂，没法听清楚谈话对象的每一句话，但多数情况下，你仍然能猜对、补足并理解对方发送的信息，因为你的大脑在全神贯注之下，能够去除环境杂音，捕捉到想听的信号，同时基于对谈话对象所处领域和语言习惯的了解，你可以用想象和思维延展填上没听清的语句漏洞，而且准确率相当高。今天的AI可没有这种能力。

同样道理，机器翻译工具可以给出词语的释义，甚至帮我们逐字逐句翻译每句话，但如果是现场即听即译的情况下，逐字逐句翻译既没有必要，也不太可能，因为倾听、辨识、翻译、选择词句都需要思考，但倘若翻译者很了解发言者，也知道之前他曾经讲过类似的话题，就会比较省力，很多时候，发言者讲了很长一段话，翻译者只用一两句成语就能概括与传达准确的意旨；反之，发言者只是说了一个与学术相关的句子，翻译者可能既要表达原意，还要添加注释，来让周边的非专业听众能够明白——这是专属于人的Generate and Test（半猜测半验证）能力，AI并不具备。

结合各种感官捕获的信号与过往的知识积淀去处理信息、判断并做出决策，这是人的专长。机器的优势是数据处理、模式识别，而不是判断、创造与综合。所以我相信，无论AI科技发展得多么迅速，人与机器之间，依然会是主宰与助手的关系。

总结一下，我们需要什么样的机器人？

真正有用的机器人不一定是人的形象，人形机器有趣但不实用。试想一下，当你站在一台高大强壮的人形机器旁，会不会油然而生恐惧感呢？客观地说，粗壮又庞大的机器人只适合工厂和工地，我们可以幻想一种普遍适用且长得与人相像的全能机器，但这种设备的拥有成本一定很高，此外还有空间和能耗等现实问题。现实中，已开始帮助我们做各种工作的机器大多是小巧和悦目的，未来我们的办公室、我们的家都会变得越来越智能，但“智能”会无形地隐藏在吊灯里、电视中、墙壁上，更像是人类生活在智能机器中，而不大可能只是以人的形象提供服务的机器人。

研发有类人情感的机器，对科学家而言或许是值得投入心血的课题，但其实用意义远不及科学意义——而今生活中已经有很多智能机器，虽然它们没有情感，但这能说是坏事吗？假设你的机器人既能干又爱你，但爱的反面不正是沮丧、愤怒等负面情绪？这样的机器人，可能会在情绪不好时拒绝你的指令，还可能希望自己也有权像人一样工作五天休息两天，这恐怕不是我们想要看到的。

另外，很多人受到科幻电影的影响，因为机器变得越来越智能而恐慌，对此我倒不太担心——刀、锯，甚至汽车、飞机都可以拿来做坏事，但正常状态下，这些工具对人类来说大多有着至关重要的正面价值。真正决定其用途的，是背后的使用者。况且，人类自古以来就在持续制造和自己一样有情感甚至更聪明的生命，即我们的下一代，也一直懂得如何与之相处。只要科技对人的帮助远大于伤害，那我们就该正面、乐观地看待它，并继续向前走。自动化专业缺点就是学的太难了，结果毕业又不太赚钱。其实自动化专业很高端，《信号与系统》、《数字信号处理》、《自动控制原理》、《现代控制理论》这几个课程可是要送卫星上天必须要懂的，只不过是大多数人没那么高端，另外送卫星上天工作的待遇好像没有BAT的工资高。个人是强烈建议自动化作为一个电子、电气、计算机等专业的一个二级学科。从转软件开发的角度来说，自动化和通信、电子信息这三个专业转到计算机专业应该说是22容易的。基本上计算机专业2主要的核心课程在自动化专业都有开，只不过是简单版本。主要有：（左侧为计算机专业课程，右侧为自动化、电子、通信专业课程）数据结构=> 计算机软件技术基础数据库（难）=> 数据库（简单）计算机网络 => 数据通信与计算机网络/工业控制网络 （难度相当）组成原理 => 微机原理汇编 => 微机原理（难度相当）嵌入式系统 => 嵌入式系统 （难度相当）图像处理 => 图像处理 （难度相当）操作系统（难）=> 计算机软件技术基础（简单）面向对象程序设计（难） => 面向对象程序设计（简单）虽然开了简单版本，但是实际情况是如果你想把东西学懂学透的话，需要付出跟计算机专业相同的的努力，同时还需要学习电子电气、控制的相关课程，这些电子电气、控制相关课程非常非常消耗时间。另外老师教学水平也不够好，很多计算机专业的课程由于自动化/电子电气学院的老师都是本专业出身，而非计算机专业出身，他们本身对上述课程掌握都不好，交出来质量自然差。而且由于虽然是简化版本的教材，但是很多简化版本的教材无法讲清楚东西，所以为了学透，就必须看计算机专业的教材。然而计算机专业课程并不轻松，甚至已经比较疲惫了（虽然在工科里计算机和软件专业算轻松的，我是说跟电子、电气、通信、自动化、航空航天等专业相比）。计算机专业还有考公务员的退路，自动化是没有的，基本只能考不限专业的。Motor vibration is one of the operating conditions of motors. Then, do you know why electric motors and other electrical equipment use 50Hz AC instead of 60Hz?







Some countries in the world, such as Britain and The United States, use 60Hz ac because of the use of duobinary, 12 constellations, 12 hours, 12 shillings equals 1 pound, etc. Later countries have adopted the decimal system, so the frequency is 50Hz. So why do we use 50Hz ac instead of 5Hz or 400Hz?







What happens if the frequency is low?







The lowest frequency is zero, which is dc. When Edison tried to prove the dangers of Tesla's ALTERNATING current, he killed a bunch of animals with it, if elephants are small animals... Objectively speaking, under the same current size, the human body can tolerate direct current for longer than alternating current, which is related to ventricular tremor and so on, that is, alternating current is more dangerous.







Edison lost out to Tesla, however, as alternating current trumped direct current by allowing it to change voltage levels easily. In the case of the same transmission power, when the voltage is increased, the current will be reduced, and the energy consumed on the line will also be reduced. The other problem of DC transmission is that it is difficult to turn off, and this problem is still a puzzle until now. The problem with DC transmission is the same as the spark that occurs when you unplug an electrical plug. When the current is high enough, the spark cannot be extinguished, which is called an arc.







For alternating current, the current will change direction, so there is a moment when the current crosses zero. Using this small current time point, we can cut off the line current through the arc extinguishing device. But the direction of the DC current does not change, without this zero crossing, it is very difficult for us to extinguish the arc. First, the efficiency of the transformer



Transformer is on the original side of the magnetic field changes, induction side boost or buck. The slower the frequency of magnetic field changes, the weaker the induction, the extreme case is DC, there is no induction at all, so the frequency is too low.







Second, the power of electrical equipment



For example, the speed of a car engine is its frequency, such as 500 RPM when idling and 3000 RPM when accelerating, which translates to frequencies of 8.3Hz and 50Hz respectively. This shows that the higher the RPM, the more power the engine has.