温州美控电气有限公司 ，本公司专业代理施耐德电器，NSX  .CVS .EZD .NSC系列塑壳断路器.MVX. MT系列断路器... ... .您需想了解更多施耐德产品  ，以及价位请本公司  

 施耐德式断路器MT12N1

EasyPact MVS

分断性能            
Ics = 100%Icu = 50/65/85KA
Icu = Ics = Icw（1s）（除50KA系列外）
全新保护监测
电力参数全面测量：I，U
历史事件记录及查看功能
全面的安全性
灭弧室技术保证零气流
更长运行时间
免维护设计，进一步降低维护成本
更高环境适应
符合环境测试标准IEC68-2，抗环境因素干扰
技术参数与产品系列
额定电流：400～4000A
分断能力：50，65，85KA
极数：3极，4极
安装方式：固定式，抽屉式
操作方式：电动，手动
机械操作寿命：20000次
控制单元：MVS Trip System 2.0，5.0，6.0（无测量），5.0A，6.0A（电流测量），5.0V，6.0V（电压测量）
保护功能：过载，短延时，瞬动，接地保护

与通用附件的结合，为客户节省成本 

 施耐德式断路器MT12N1

施耐德电气不断追求创新和提高客户价值，隆重推出全新空气断路器EasyPact MVS，具有更多产品优势，为用户提供安全可靠的低压配电系统保护方案。
性能出众，兼顾成本，品质如一

MVS是EasyPact家族的一员, 是施耐德电气全新设计的框架断路器, 具有更高性价比, 可应用于多种低压配电领域，特别是住宅、建筑行业和中小型的工业项目。

智能+”时代需要类脑智能

“当前的人工智能系统有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会‘算计’、有专能无。”中科院院士、中科院副秘书长、中科院自动化研究所研究员谭铁牛用四个短句表达了目前通用人工智能与人类智能水平的巨大差距。

会扫地的机器人不会擦桌子;服务机器人很难准确理解客户的情感、意识和需求;人工智能可以在象棋比赛中打败人类，但是在对智能水平要求更高的围棋项目中，只相当于业余五段水平;日本福岛核电站事故处理过程中机器人没有顺利完成任务，大量高风险的工作仍然需要由人力来完成;无人驾驶的概念车只是在某些测试路段(例如高速公路)能做到高度自动驾驶，要在人口密集的城市街道实现*自动驾驶还需攻关……

传统人工智能已经给经济社会带来巨大变化，而它所存在的这些发展瓶颈，与机器学习本身的缺陷相关：机器学习不灵活，需要较多人工干预或大量标记样本;人工智能的不同模态和认知功能之间交互与协同较少;机器的综合智能水平与人脑相差较大……

要突破这些瓶颈，就需要新一代的智能技术革命，科学家们把期待投入到类脑智能上，认定智能技术可以从脑科学和神经科学获得启发。

“类脑智能是人工智能的一种形态，是人工智能的目标，也是人工智能重要的研究手段。”谭铁牛说，人工智能技术的发展将对传统行业产生重大的影响，重塑产业格局，“智能+X”将成为创新时尚。“人工智能将在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域获得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。”

脑科学对类脑人工网络有什么启发?与现有人工智能技术相比，类脑智能将有哪些特别的进步呢?

“从宏观看，大脑不同区域主管不同功能。从微观看，大脑有非常复杂的突触结构。越复杂越可调控，复杂带来可塑性，也就是大脑的结构与功能可依据使用的历史而改变。”中科院外籍院士、中科院上海神经科学研究所所长蒲慕明认为，神经系统与其他生物系统zui大的差别在于其可塑性，“可塑性是大脑认知功能的基础，也是类脑智能系统zui可借鉴的特性。”

“目前我们使用的人工智能网络的结构还是太简单，缺乏人类大脑那样的反馈机制和长远反向连接等功能。”蒲慕明表示，作为一名脑科学研究专家，他很期待未来脑科学研究可以和智能化网络研究互相促进、同步发展。

MT12N1

类脑研究能否走上“高速路”

近年来，脑科学与类脑智能已经成为世界各国研究和角逐的热点，美国、欧盟都相继启动相关研究计划，我国政府也高度重视脑科学的研究，正在论证并启动“中国脑计划”。

这一方面反映出大家对类脑智能的高度期待，另一方面也引发了一些科学家的担忧。因为数十年前，人类曾经有过一次类似的人工智能研究热潮，只是zui后以失败告终。

院士郑南宁就经历过那一波热潮。上世纪80年代，郑南宁曾赴日本留学，当时日本提出了为期10年的“第五代计算机”计划，试图突破电脑的冯诺依曼瓶颈，也就是现有经典计算机体系的速度和性能极限，以实现人工智能。知识工程奠基人费根鲍姆曾认为，这个惊人的开发计划，将引起第二次计算机革命。

然而，第五代计算机运气不佳，虽然在技术上取得了部分突破，但并未实现自然语言人机对话、程序自动生成等关键目标，zui终导致该计划失败。

现在，我们重提类脑计算，与30年前比，有什么不一样的背景呢?

“神经科学、计算机科学、神经网络理论近20年来的长足进步，以及大数据时代对智能计算的需求，使我们今天再次聚焦类脑计算。”郑南宁分析说，随着脑与认知科学的研究发展和观测大脑微观结构技术手段日益丰富，人们已经可以在微观水平观测到神经元的结构、不同脑区的形态，以及神经元放电、不同神经元如何构成神经网络等信息处理过程。结合这些实验观察，智能科学及计算模拟已可以在计算机上部分模拟脑信息处理过程。