57520001-KM DSCA 180F 通信处理器

　　“我们正在尝试构建一个通用模拟平台，模拟现实世界的丰富交互性，用于各种人工智能应用程序，”研究的主要作者、麻省理工学院-ibm 沃森人工智能实验室研究科学家 chuang gan 说。

　　创建逼真的虚拟世界来研究人类行为和训练机器人一直是人工智能和认知科学研究人员的梦想。“现在大多数人工智能都是基于监督学习，它依赖于人类注释图像或声音的巨大数据集，”脑与认知科学系 (bcs) 副教授、麻省理工学院-ibm 沃森 ai 的 josh mcdermott 说实验室项目负责人。这些描述的编译成本很高，给研究造成了瓶颈。对于物体的物理特性，比如质量，对于人类观察者来说并不总是显而易见的，标签可能根本不可用。像 tdw 这样的模拟器通过生成所有参数和注释都已知的场景来解决这个问题。许多竞争性的模拟都是出于这种考虑，但都是为特定应用而设计的；

　　mcdermott 指出，tdw 的另一个优势是它提供了一个受控设置，可以帮助理解学习过程并促进 ai 机器人的改进。依靠反复试验的机器人系统可以在不会造成人身伤害的环境中进行教学。此外，“我们中的许多人都对这类虚拟世界打开的大门感到兴奋，这些大门可以在人类身上进行实验，以了解人类的感知和认知。有可能创建这些非常丰富的感官场景，您仍然可以完全控制和完全了解环境中正在发生的事情。”

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　　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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　　“we are trying to build a general-purpose simulation platform that mimics the interactive richness of the real world for a variety of ai applications,” says study lead author chuang gan, mit-ibm watson ai lab research scientist.

　　creating realistic virtual worlds with which to investigate human behaviors and train robots has been a dream of ai and cognitive science researchers. “most of ai right now is based on supervised learning, which relies on huge datasets of human-annotated images or sounds,” says josh mcdermott, associate professor in the department of brain and cognitive sciences (bcs) and an mit-ibm watson ai lab project lead. these deions are expensive to compile, creating a bottleneck for research. and for physical properties of objects, like mass, which isn’t always readily apparent to human observers, labels may not be available at all. a simulator like tdw skirts this problem by generating scenes where all the parameters and annotations are known. many competing simulations were motivated by this concern but were designed for specific applications; through its flexibility, tdw is intended to enable many applications that are poorly suited to other platforms.

　　another advantage of tdw, mcdermott notes, is that it provides a controlled setting for understanding the learning process and facilitating the improvement of ai robots. robotic systems, which rely on trial and error, can be taught in an environment where they cannot cause physical harm. in addition, “many of us are excited about the doors that these sorts of virtual worlds open for doing experiments on humans to understand human perception and cognition. there's the possibility of creating these very rich sensory scenarios, where you still have total control and complete knowledge of what is happening in the environment.”