关于我们：
质量方针：品质保障、信誉至上
服务理念: 让客户产品制造更轻松
经营理念：市场导向，顾客至上，价值共享
公司始终秉承“诚信、高效、共赢、”的经营理念，本着“，诚信服务，客户至上”的做事态度服务于每一位新老客户，依托强有竞争力的产品价格，庞大的库存，过硬的质量, 快捷的货期以及售前咨询、售后服务，持续为广大客户提供的产品
我们的优势品牌∶艾伦布拉德利Allen-Bradley，ABB，ABB Bailey，福克斯波罗FOXBORO，Rockwell ICS Triplex罗克韦尔三重，GEFanuc通用电气，Prosoft，瑞恩Reliance，本特利Bently Nevada，艾默生Emerson Ovation，霍尼韦尔Honeywell ,伍德沃德Woodward，西门子摩尔Siemens Moore， ,摩托罗拉Motorola，黑马HIMA ，National Instruments美国仪器等等
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ML包括两个主要部分：培训和推理，可以在完全相异的处理平台上执行它们。培训通常是以离线方式在桌面上进行或在云端完成，并且包括将大数据集入神经网络。在此阶段，实时性能或功能都不是问题。培训阶段的结果是在部署时已经有了一个经过培训的AI系统，该系统能够执行特定任务，例如，调查组装线上的瓶颈问题、计算和跟踪一个房间内的人员或确定账单是否是伪造的。但是，为了让AI实现其在许多行业的应用前景，在推理（执行培训后的ML算法）期间必须实时或近实时完成传感器数据的融合。为此，设计师需要在边缘实施ML和深度学习模型，将推理功能部署到嵌入式系统中。
举例来说，在工作场所设立协作机器人，与人进行密切协作。它需要使用来自近场传感器及视觉传感器的数据，来确保它在成功防止人类受到伤害的同时，支持人类完成对于他们来说有难度的活动。所有这些数据都需要实时处理，但是云的速度达不到协作机器人需要的实时、低延时响应。要攻克这个瓶颈，人们把当今先进的AI系统发展到了边缘领域，即，机器人意味着存在于边缘设备中。
这种分布式AI模型依赖于高度集成的处理器，这种处理器具有：
·丰富的外围设备组，用于对接不同传感器
·高性能处理功能，以运行机器视觉算法
·加速深入学习推理的方法。
此外，所有这些功能还必须高效工作，并且功耗相对低，体积相对小，以便由边缘承载它们。
随着ML的普及，我们经过功耗和尺寸优化的“推理引擎”的可获得性也越来越高。这些引擎是专为执行ML推理而专门设计的硬件产品。
集成式片上系统（SoC）在嵌入式空间内通常是好的选择，因为除包裹能运行深度学习推理的各种处理元件外，SoC还集成了使嵌入式应用变得完整的许多必要部件。
ABB 2CDG 110 160 R0011
Allen Bradley 160S-AA04NPS1
CDD4A100
AES 52-7080H
Schneider CLIPSAL L5504RVFP
ABB Sensor 6179 AGM-204-500
ABB SD831 3BSC610064R1
Conzerv DM 3252
Fin Power MD-CCM09(A)
A9MEM3110 / 3
DANFOSS 131L9862
ABB 2CDG 110 065 R0011
Midea KJR-12B/DP -T- E -B
SIEMENS 6GK7443-1EX02-0XE0
DO561 A0 ABB 1TNE968902R2201
MAXON A-MAX 236654