ABB 57360001-MM DSMB 178电路板备件

　　事实证明，TDW 对于设计和测试了解场景中的物理事件如何随时间演变的系统特别有用。这包括促进模型或算法对物理预测的性能基准，例如，物体堆栈的稳定性或碰撞后物体的运动——人类在孩提时代就学习了许多这些概念，但许多机器需要演示这种能力在现实世界中很有用。TDW 还可以将人类的好奇心和预测与旨在不同场景中社交互动的机器代理进行比较。

　　甘指出，这些应用只是冰山一角。通过扩展 TDW 的物理模拟能力以更准确地描绘现实世界，“我们正在尝试创建新的基准来推进 AI 技术，并利用这些基准来解决许多迄今为止难以研究的新问题。”

　　论文的研究团队还包括麻省理工学院的工程师 Jeremy Schwartz 和 Seth Alter，他们对 TDW 的运作起到了重要作用；BCS 教授 James DiCarlo 和 Joshua Tenenbaum；研究生 Aidan Curtis 和 Martin Schrimpf；和前博士后 James Traer（现在是爱荷华大学的助理教授）和 Jonas Kubilius 博士 '08。他们的同事是 MIT-IBM Watson AI Lab 的 IBM 主任 David Cox；研究软件工程师 Abhishek Bhandwaldar；IBM 的研究人员 Dan Gutfreund。其他共同撰写的研究人员是哈佛大学助理教授 Julian De Freitas；来自斯坦福大学的助理教授 Daniel LK Yamins（TDW 创始人）和 Nick Haber、博士后 Daniel M. Bear 以及研究生 Megumi Sano、Kuno Kim、Elias Wang、Damian Mrowca、Kevin Feigelis、

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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，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

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　　TDW is proving particularly useful for designing and testing systems that understand how the physical events in a scene will evolve over time. This includes facilitating benchmarks of how well a model or algorithm makes physical predictions of, for instance, the stability of stacks of objects, or the motion of objects following a collision — humans learn many of these concepts as children, but many machines need to demonstrate this capacity to be useful in the real world. TDW has also enabled comparisons of human curiosity and prediction against those of machine agents designed to evaluate social interactions within different scenarios.

　　Gan points out that these applications are only the tip of the iceberg. By expanding the physical simulation capabilities of TDW to depict the real world more accurately, “we are trying to create new benchmarks to advance AI technologies, and to use these benchmarks to open up many new problems that until now have been difficult to study.”

　　The research team on the paper also includes MIT engineers Jeremy Schwartz and Seth Alter, who are instrumental to the operation of TDW; BCS professors James DiCarlo and Joshua Tenenbaum; graduate students Aidan Curtis and Martin Schrimpf; and former postdocs James Traer (now an assistant professor at the University of Iowa) and Jonas Kubilius PhD ‘08. Their colleagues are IBM director of the MIT-IBM Watson AI Lab David Cox; research software engineer Abhishek Bhandwaldar; and research staff member Dan Gutfreund of IBM. Additional researchers co-authoring are Harvard University assistant professor Julian De Freitas; and from Stanford University, assistant professors Daniel L.K. Yamins (a TDW founder) and Nick Haber, postdoc Daniel M. Bear, and graduate students Megumi Sano, Kuno Kim, Elias Wang, Damian Mrowca, Kevin Feigelis, and Michael Lingelbach.