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上海陌然自動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 ”工作方針，使客戶、進步，助力智能制造長遠規(guī)劃、使國力是我們夢想和追求。致力于工業(yè)自動化控制領(lǐng)域產(chǎn)品、工程套和集成、，擁有豐富自動化產(chǎn)品和實踐以及雄厚力量，尤其以 PLC復(fù)雜控制、傳動、伺服控制、數(shù)控備品備件、人機界面及絡(luò)/為公司特長，幾年來，湖南似錦年華自動化科技有限公司在與德國 SIEMENS公司自動化與驅(qū)動部門長期緊作中，建立了良好相互協(xié)作關(guān)系，在可編程控制器、交直流傳動裝置方面業(yè)務(wù)逐年成倍增長，為廣大戶提供了SIEMENS新及自動控制解決方案。
決定人類社會進步速度的本質(zhì)的制約要素是“認知的邊界”，所謂知識的邊界則是基于前人的經(jīng)驗與規(guī)則所構(gòu)建的無形的域。 就像《楚門的世界》當(dāng)中，劇組為楚門所構(gòu)建的整個生態(tài)，無形的禁錮了他認識問題，解決問題的能力。 目前來看，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)有的傳感器實現(xiàn)，基于機器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法更是幫助機器在聽（語音助手），看（computer vision），讀（NLP），寫（handwriting recognition），思考（Optimization）等多方面超越人類平均水平。 而當(dāng)人的認知和判斷無法滿足不斷增長的數(shù)據(jù)維度和問題復(fù)雜度時，依靠人的知識和經(jīng)驗去驅(qū)動和創(chuàng)造的過程就會有邊界。以圖像識別為例，基于人類經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析方法，首先使用濾波器對原始圖像經(jīng)行降噪，在使用濾波器經(jīng)行圖像邊界識別，使用模式識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)。 而當(dāng)人的認知和判斷無法滿足不斷增長的數(shù)據(jù)維度和問題復(fù)雜度時，依靠人的知識和經(jīng)驗去驅(qū)動和創(chuàng)造的過程就會有邊界。以圖像識別為例，基于人類經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析方法，首先使用濾波器對原始圖像經(jīng)行降噪，在使用濾波器經(jīng)行圖像邊界識別，使用模式識別的方法分辨圖像中不同的物體。 目前來看，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)有的傳感器實現(xiàn)，基于機器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法更是幫助機器在聽（語音助手），看（computer vision），讀（NLP），寫（handwriting recognition），思考（Optimization）等多方面超越人類平均水平。
