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具體方法和相關注意事項請參考《西門子 S7-200?LOGO!?SITOP 參考》（更新版）S7-200 PLC->通信->網絡讀寫（PPI）通信。
第二，使用NETR/NETW指令，需要客戶自己編寫程序實現。
詳細的編程設置及例子程序請參考《S7-200可編程控制器系統手冊》第6章S7-200指令集->通信指令->網絡讀寫指令。
提示： NETR/NETW向導使用簡單，不用大量編程，只需按照向導步驟設置參數，因此不易出錯。推薦采用向導的方法實現網絡讀寫（PPI）通信。
可以實現非常的記錄，例如：擰緊扭矩，以確保螺釘的緊固
使用網絡讀寫（PPI）通信時需要注意以下幾點：
，只有PPI主站需要配置或編程，從站不需要配置；
第二，主站既可以讀寫從站的數據，??可以讀寫另一個主站的數據；
第三，在一個PPI網絡中，與一個從站通信的主站的個數沒有限制，但是一個網絡中主站的個數不能超過32個；
第四，由于S7-200 CPU集成的通信口是非隔離的。因此在一個PPI通信網絡中，一個網段的距離不能超過50米。如果通訊距離超出50m，應在通信網絡中使用中繼器。如下所示:
提示：在上圖中，通常擴展一個中繼器可延長通信網絡50米，但如果擴展一對中繼器，并且它們之間沒有任何節點，中繼器之間的距離可達到1000米。
而當人的認知和判斷無法滿足不斷增長的數據維度和問題復雜度時，依靠人的知識和經驗去驅動和創造的過程就會有邊界。以圖像識別為例，基于人類經驗的數據分析方法，首先使用濾波器對原始圖像經行降噪，在使用濾波器經行圖像邊界識別，使用模式識別的方法分辨圖像中不同的物體。
繼IBM“深藍”在象棋對決中戰勝卡斯帕羅夫，Waston在危機邊緣戰勝Ken和Brad，Eugene挑戰圖靈“TheImitation Game”后，人工智能在一個更加復雜領域—圍棋中再次超過了人類水平，AlphaGo以4：1比分戰勝了圍棋李世乭，其升級版Master更是在弈城上取得60：0：1不敗戰績。同樣是在對弈比賽中戰勝選，“深藍”到Master發展充分體現了人類科技進步在計算和計算資源上長足進步。如果說“深藍”是憑借其運算速度通過遍歷戰勝了人類，那么Master是在此基礎上通過搜尋算法，決策支持和計算架構遍歷了當時覺得不可能實現所有可能。Master所到Deep Reinforcement Learning結合了當今AI領域研究兩大前沿Deep Learning（DL）和Reinforcement Learning（RL），創造性使DL，通過棋局圖片評估落子優先級，再結合RL，通過自我“對弈”更新深度元絡參數，帶領人類在了“智能”門。AlphaGo重要成就并不是采了性能多么先進電腦，而是次讓程序可以近似人類去感知、學習、思考和決策。
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有的傳感器實現，基于機器學習，統計學習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。 這樣的方式，其核心在于濾波器的選擇，濾波器的參數配置以及分類器的選擇都需要經驗支持，不同的組合形式其模型輸出的結果差距明顯。如今使用的基于深度學習的CNN方法，將濾波器的類型及參數選擇基于依賴于分類器輸出結果的表現，使用反向傳播算法，不斷優化模型結構與參數。 無論是Master這樣已經存在的，還是在《西部世界》中的BICAMERAL MIND，人工智能已經大跨步的走進了我們的生活。有人預測奇點理論正在以很快的速度成為現實。我們不去探討人工智能的本質或是它的倫理問題，如果人工智能真的被規模化地應用，那么能夠對人類社會帶來什么樣的改變和價值。
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，可謂一語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，那對人類的進步又有何意義。作者看來，人工智能和大數據分析重要的核心就是要能夠為人類提供全新的認識問題和解決問題的方式，用機器純理性的“思維”方式去輔助人類的思維與決策。 決定人類社會進步速度的本質的制約要素是“認知的邊界”，所謂知識的邊界則是基于前人的經驗與規則所構建的無形的域。 就像《楚門的世界》當中，劇組為楚門所構建的整個生態，無形的禁錮了他認識問題，解決問題的能力。 而當人的認知和判斷無法滿足不斷增長的數據維度和問題復雜度時，依靠人的知識和經驗去驅動和創造的過程就會有邊界。以圖像識別為例，基于人類經驗的數據分析方法，首先使用濾波器對原始圖像經行降噪，在使用濾波器經行圖像邊界識別，使用模式識別的方法分辨圖像中不同的物體。 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，可謂一語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，那對人類的進步又有何意義。作者看來，人工智能和大數據分析重要的核心就是要能夠為人類提供全新的認識問題和解決問題的方式，用機器純理性的“思維”方式去輔助人類的思維與決策。
