基于人腦的這些特點，科學家們提出非馮·諾依曼架構的類腦計算，就是借鑒大腦神經網絡，存儲計算一體化，將高維信息放在多層、多粒度、高可塑性的復雜網絡空間中進行處理，使其具有低功耗、高魯棒性、高效并行、自適應等特點。

    類腦計算既適用于處理復雜環境下非結構化信息，又有利于發展自主學習機制，甚至zui終有望模擬出大腦的創造性，實現類腦智能，這種更具通用性的人工智能。

    我們回過頭來再看推動當前產業智能變革的AI技術。深度學習是在一定程度上對人類神經網絡結構進行的模擬，但其過程要依靠現有的經典“馮·諾依曼”架構的計算方式，使用優化問題建模并求解，其實質仍然是按照分時序列的計算，所以會呈現出算力要求高、數據計算量大的特點。

    現有的人工智能技術大多數能夠處理的問題具有以下特點：1、充足的數據；2、單一、確定的問題；3、完備的知識；4、靜態。因此為一個問題提供一個解決方案，使得現有的人工智能仍然屬于弱人工智能的范疇。

    當我們要處理超出這些條件的復雜問題的時候，現有AI技術就會遇到困難，而我們就需要更具人類智能特點的通用人工智能(AGI)。

    類腦計算以及由此產生的類腦智能，就是人們為實現AGI的方法之一。

主營：品牌的PLC 、DCS 系統備件 模塊

①Allen-Bradley(美國AB)系列產品》
②Schneider(施耐德電氣)系列產品》
③General electric(通用電氣)系列產品》
④Westinghouse（美國西屋）系列產品》
⑤SIEMENS(西門子系列產品)》
⑥銷售ABB Robots. FANUC Robots、YASKAWA Robots、KUKA Robots、Mitsubishi Robots、OTC Robots、Panasonic Robots、MOTOMAN Robots。
⑦estinghouse（西屋）： OVATION系統、WDPF系統、MAX1000系統備件。
⑧Invensys Foxboro（福克斯波羅）：I/A Series系統，FBM（現場輸入/輸出模塊）順序控制、梯形 邏輯控制、事故追憶處理、數模轉換、輸入/輸出信號處理、數據通信及處理等。Invensys Triconex:  冗余容錯控制系統、基于三重模件冗余（TMR）結構的zui現代化的容錯控制器。
⑨Siemens(西門子)：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens數控系統等。
⑩Bosch Rexroth（博世力士樂）：Indramat，I/O模塊,PLC控制器,驅動模塊等。
◆Motorola（摩托羅拉）：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177等系列。

支持收貨半個月內有任何產品質量問題 無條件退換貨 質保一年

EVF9382-EV 
EVF9382-EVV030 
EVF9382-EVV060 
EVF9382-CVV110 
EVF9382-EVV210 
EVF9382-EVV240 
EVF9382-EVV270 
EVF9382-CVV300 
EVF9383-EV
EVF9383-EVV030
EVF9383-EVV060
EVF9383-CVV110 
EVF9383-EVV210
EVF9383-EVV240 
EVF9383-EVV270 
EVF9383-CVV300
EVF9327-EV 
EVF9328-EV  
EVF9329-EV 
EVF9330-EV  
ESMD251X2SFA  
ESMD371X2SFA 
ESMD551X2SFA
ESMD751X2SFA 
ESMD152X2SFA  
ESMD222X2SFA 
ESMD371L4TXA  
ESMD751L4TXA 
ESMD112L4TXA 
ESMD152L4TXA 
ESMD222L4TXA
ESMD302L4TXA 
ESMD402L4TXA 
ESMD552L4TXA