温州美控电气有限公司 ，本公司专业代理施耐德电器，NSX  .CVS .EZD .NSC系列塑壳断路器.MVX. MT系列断路器... ... .您需想了解更多施耐德产品  ，以及价位请本公司  

 施耐德*式断路器MT06N2

EasyPact MVS

*分断性能            
Ics = 100%Icu = 50/65/85KA
Icu = Ics = Icw（1s）（除50KA系列外）
全新保护监测
电力参数全面测量：I，U
历史事件记录及查看功能
全面的安全性
灭弧室技术保证零气流
更长运行时间
免维护设计，进一步降低维护成本
更高环境适应
符合环境测试标准IEC68-2，抗环境因素干扰
技术参数与产品系列
额定电流：400～4000A
分断能力：50，65，85KA
极数：3极，4极
安装方式：固定式，抽屉式
操作方式：电动，手动
机械操作寿命：20000次
控制单元：MVS Trip System 2.0，5.0，6.0（无测量），5.0A，6.0A（电流测量），5.0V，6.0V（电压测量）
保护功能：过载，短延时，瞬动，接地保护

与通用附件的*结合，为客户节省成本 

施耐德*式断路器MT06N2

施耐德电气不断追求创新和提高客户价值，隆重推出全新空气断路器EasyPact MVS，具有更多产品优势，为用户提供安全可靠的低压配电系统保护方案。
性能出众，兼顾成本，品质如一

MVS是EasyPact家族的一员, 是施耐德电气全新设计的框架断路器, 具有更高性价比, 可应用于多种低压配电领域，特别是住宅、建筑行业和中小型的工业项目。

智能+”时代需要类脑智能

“当前的人工智能系统有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会‘算计’、有专能无*。”中科院院士、中科院副秘书长、中科院自动化研究所研究员谭铁牛用四个短句表达了目前通用人工智能与人类智能水平的巨大差距。

会扫地的机器人不会擦桌子;服务机器人很难准确理解客户的情感、意识和需求;人工智能可以在象棋比赛中打败人类*，但是在对智能水平要求更高的围棋项目中，只相当于业余五段水平;日本福岛核电站事故处理过程中机器人没有顺利完成任务，大量高风险的工作仍然需要由人力来完成;无人驾驶的概念车只是在某些测试路段(例如高速公路)能做到高度自动驾驶，要在人口密集的城市街道实现*自动驾驶还需*攻关……

传统人工智能已经给经济社会带来巨大变化，而它所存在的这些发展瓶颈，与机器学习本身的缺陷相关：机器学习不灵活，需要较多人工干预或大量标记样本;人工智能的不同模态和认知功能之间交互与协同较少;机器的综合智能水平与人脑相差较大……

要突破这些瓶颈，就需要新一代的智能技术革命，科学家们把期待投入到类脑智能上，认定智能技术可以从脑科学和神经科学获得启发。

“类脑智能是人工智能的一种形态，是人工智能的*目标，也是人工智能重要的研究手段。”谭铁牛说，人工智能技术的发展将对传统行业产生重大的影响，重塑产业格局，“智能+X”将成为创新时尚。“人工智能将在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域获得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。”

脑科学对类脑人工网络有什么启发?与现有人工智能技术相比，类脑智能将有哪些特别的进步呢?

“从宏观看，大脑不同区域主管不同功能。从微观看，大脑有非常复杂的突触结构。越复杂越可调控，复杂带来可塑性，也就是大脑的结构与功能可依据使用的历史而改变。”中科院外籍院士、中科院上海神经科学研究所所长蒲慕明认为，神经系统与其他生物系统zui大的差别在于其可塑性，“可塑性是大脑认知功能的基础，也是类脑智能系统zui可借鉴的特性。”

“目前我们使用的人工智能网络的结构还是太简单，缺乏人类大脑那样的反馈机制和长远反向连接等功能。”蒲慕明表示，作为一名脑科学研究专家，他很期待未来脑科学研究可以和智能化网络研究互相促进、同步发展。

施耐德*式断路器MT06N2

模拟神秘大脑从哪里“入手”

那么，要完成当前类脑智能的艰难挑战，我们需要冲破哪些关口呢?

郑南宁认为，与现有的冯诺依曼结构计算机相比，类脑计算的技术路线，需要从组件到系统的网络规模、计算能力上渐次逼近大脑。冯诺依曼结构采用系统同步时钟，类脑计算需要采用事件驱动模式;冯诺依曼结构运算和存储分离，类脑计算运算和存储要达到深度耦合;冯诺依曼结构可以高效执行预定的精确数值运算，类脑计算要具备学习能力、擅长发现复杂数据中的规律和模式;冯诺依曼结构只有有限的容错性能，类脑计算需要低能耗高容错……

当前，IBM等利用超级计算机模拟与人脑相似的大规模神经网络，但结果并不理想。郑南宁认为其原因在于：“人脑不同脑区具有不同结构和功能，用相同结构的大规模神经网络模拟整个人脑并不合理。我们应该针对不同脑区的不同功能，设计不同结构的神经网络，模拟其学习与认知功能。”

此外，神经学的大量实验告诉我们，人类大脑皮层各功能区域之间的关系极为复杂。因此，在实现类脑计算机的体系结构时，解决各层次和各处理模块之间的关联，也是一个巨大的挑战。