ABB 57520001-GH DSCA 160A脉冲控制板备件

　　另一位 6-A 研究生 Spencer Compton 也在考虑帮助人士做出更明智的决定，以用于包括医疗保健在内的环境中，但他是从因果关系的角度来解决这个问题的。当给定一组相关变量时，康普顿正在调查是否有一种方法不仅可以确定相关性，还可以仅从数据中确定它们之间的因果关系（相互作用的方向）。为此，他和来自 IBM 研究院和普渡大学的合作者转向了一个名为信息论的数学领域。为了设计一种算法来学习复杂的因果关系网络，康普顿使用与熵（系统中的随机性）相关的想法来帮助确定因果关系是否存在以及变量如何相互作用。“在判断一个解释时，人们经常默认使用奥卡姆剃刀”康普顿说。“我们更倾向于相信更简单的解释，而不是更复杂的解释。” 他说，在许多情况下，它似乎表现良好。例如，他们能够考虑肺癌、污染和 X 射线发现等变量。他很高兴他的研究使他能够帮助创建一个“熵因果推理”框架，以令人满意的方式帮助未来做出安全和明智的决策。“数学真的非常深刻、有趣和复杂，”康普顿说。“我们基本上是在问，'最简单的解释什么时候是正确的？' 但作为一道数学题。” 他们能够考虑肺癌、污染和 X 射线发现等变量。他很高兴他的研究使他能够帮助创建一个“熵因果推理”框架，以令人满意的方式帮助未来做出安全和明智的决策。“数学真的非常深刻、有趣和复杂，”康普顿说。“我们基本上是在问，'最简单的解释什么时候是正确的？' 但作为一道数学题。” 他们能够考虑肺癌、污染和 X 射线发现等变量。他很高兴他的研究使他能够帮助创建一个“熵因果推理”框架，以令人满意的方式帮助未来做出安全和明智的决策。“数学真的非常深刻、有趣和复杂，”康普顿说。“我们基本上是在问，'最简单的解释什么时候是正确的？' 但作为一道数学题。” “什么时候最简单的解释是正确的？” 但作为一道数学题。” “什么时候最简单的解释是正确的？” 但作为一道数学题。”

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　　主营：世界品牌的PLC 、DCS 系统备件 模块

　　①Allen-Bradley(美国AB)系列产品》

　　②Schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③General electric(通用电气)系列产品》

　　④Westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤SIEMENS(西门子系列产品)》

　　⑥销售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： OVATION系统、WDPF系统、MAX1000系统备件。

　　⑧Invensys Foxboro(福克斯波罗)：I/A Series系统，FBM(现场输入/输出模块)顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余(TMR)结构的现代化的容错控制器。

　　⑨Siemens(西门子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

　　⑩Bosch Rexroth(博世力士乐)：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。

　　◆Motorola(摩托)：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

　　PLC模块，可编程控制器，CPU模块，IO模块，DO模块，AI模块，DI模块，网通信模块，

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　　Another 6-A graduate student, Spencer Compton, was also considering aiding professionals to make more informed decisions, for use in settings including health care, but he was tackling it from a causal perspective. When given a set of related variables, Compton was investigating if there was a way to determine not just correlation, but the cause-and-effect relationship between them (the direction of the interaction) from the data alone. For this, he and his collaborators from IBM Research and Purdue University turned to a field of math called information theory. With the goal of designing an algorithm to learn complex networks of causal relationships, Compton used ideas relating to entropy, the randomness in a system, to help determine if a causal relationship is present and how variables might be interacting. “When judging an explanation, people often default to Occam's razor” says Compton. “We’re more inclined to believe a simpler explanation than a more complex one.” In many cases, he says, it seemed to perform well. For instance, they were able to consider variables such as lung cancer, pollution, and X-ray findings. He was pleased that his research allowed him to help create a framework of “entropic causal inference” that could aid in safe and smart decisions in the future, in a satisfying way. “The math is really surprisingly deep, interesting, and complex,” says Compton. “We're basically asking, ‘when is the simplest explanation correct?’ but as a math question.”