具體成交價以合同協議為準
￥面議
溫州美控電氣有限公司
免費會員產品簡介
N1-標準型，適用于分斷低等級的短路電流
N2-適用于一般的短路電流
H1-適用于分斷工業環境的高等級短路電流
H1b-適用于分斷能力要求高的工業場合
H2-高性能型，適用于可能產生非常高的短路電流的重工業領域
H3-兩臺變壓器并聯運行的電氣系統中
L1-具有高限流能力，用以保護饋電單元或當變壓器額定功率提高時提高開
產品介紹
溫州美控電氣有限公司 ，本公司專業代理施耐德電器，NSX .CVS .EZD .NSC系列塑殼斷路器.MVX. MT系列斷路器... ... .您需想了解更多施耐德產品 ，以及價位請本公司
施耐德*式斷路器MT06N2
EasyPact MVS
*分斷性能
Ics = *Icu = 50/65/85KA
Icu = Ics = Icw（1s）（除50KA系列外）
全新保護監測
電力參數全面測量：I，U
歷史事件記錄及查看功能
全面的安全性
滅弧室技術保證零氣流
更長運行時間
免維護設計，進一步降低維護成本
更高環境適應
符合環境測試標準IEC68-2，抗環境因素干擾
技術參數與產品系列
額定電流：400～4000A
分斷能力：50，65，85KA
極數：3極，4極
安裝方式：固定式，抽屜式
操作方式：電動，手動
機械操作壽命：20000次
控制單元：MVS Trip System 2.0，5.0，6.0（無測量），5.0A，6.0A（電流測量），5.0V，6.0V（電壓測量）
保護功能：過載，短延時，瞬動，接地保護
與通用附件的*結合，為客戶節省成本
施耐德*式斷路器MT06N2
施耐德電氣不斷追求創新和提高客戶價值，隆重推出全新空氣斷路器EasyPact MVS，具有更多產品優勢，為用戶提供安全可靠的低壓配電系統保護方案。
性能出眾，兼顧成本，品質如一
MVS是EasyPact家族的一員, 是施耐德電氣全新設計的框架斷路器, 具有更高性價比, 可應用于多種低壓配電領域，特別是住宅、建筑行業和中小型的工業項目。
智能+”時代需要類腦智能
“當前的人工智能系統有智能沒智慧、有智商沒情商、會計算不會‘算計’、有專能無*。”中科院院士、中科院副秘書長、中科院自動化研究所研究員譚鐵牛用四個短句表達了目前通用人工智能與人類智能水平的巨大差距。
會掃地的機器人不會擦桌子;服務機器人很難準確理解客戶的情感、意識和需求;人工智能可以在象棋比賽中打敗人類*，但是在對智能水平要求更高的圍棋項目中，只相當于業余五段水平;日本福島核電站事故處理過程中機器人沒有順利完成任務，大量高風險的工作仍然需要由人力來完成;無人駕駛的概念車只是在某些測試路段(例如高速公路)能做到高度自動駕駛，要在人口密集的城市街道實現*自動駕駛還需*攻關……
傳統人工智能已經給經濟社會帶來巨大變化，而它所存在的這些發展瓶頸，與機器學習本身的缺陷相關：機器學習不靈活，需要較多人工干預或大量標記樣本;人工智能的不同模態和認知功能之間交互與協同較少;機器的綜合智能水平與人腦相差較大……
要突破這些瓶頸，就需要新一代的智能技術革命，科學家們把期待投入到類腦智能上，認定智能技術可以從腦科學和神經科學獲得啟發。
“類腦智能是人工智能的一種形態，是人工智能的*目標，也是人工智能重要的研究手段。”譚鐵牛說，人工智能技術的發展將對傳統行業產生重大的影響，重塑產業格局，“智能+X”將成為創新時尚。“人工智能將在國防、醫療、工業、農業、金融、商業、教育、公共安全等領域獲得廣泛應用，催生新的業態和商業模式，引發產業結構的深刻變革。”
腦科學對類腦人工網絡有什么啟發?與現有人工智能技術相比，類腦智能將有哪些特別的進步呢?
“從宏觀看，大腦不同區域主管不同功能。從微觀看，大腦有非常復雜的突觸結構。越復雜越可調控，復雜帶來可塑性，也就是大腦的結構與功能可依據使用的歷史而改變。”中科院外籍院士、中科院上海神經科學研究所所長蒲慕明認為，神經系統與其他生物系統zui大的差別在于其可塑性，“可塑性是大腦認知功能的基礎，也是類腦智能系統zui可借鑒的特性。”
“目前我們使用的人工智能網絡的結構還是太簡單，缺乏人類大腦那樣的反饋機制和長遠反向連接等功能。”蒲慕明表示，作為一名腦科學研究專家，他很期待未來腦科學研究可以和智能化網絡研究互相促進、同步發展。
施耐德*式斷路器MT06N2
模擬神秘大腦從哪里“入手”
那么，要完成當前類腦智能的艱難挑戰，我們需要沖破哪些關口呢?
鄭南寧認為，與現有的馮諾依曼結構計算機相比，類腦計算的技術路線，需要從組件到系統的網絡規模、計算能力上漸次逼近大腦。馮諾依曼結構采用系統同步時鐘，類腦計算需要采用事件驅動模式;馮諾依曼結構運算和存儲分離，類腦計算運算和存儲要達到深度耦合;馮諾依曼結構可以高效執行預定的精確數值運算，類腦計算要具備學習能力、擅長發現復雜數據中的規律和模式;馮諾依曼結構只有有限的容錯性能，類腦計算需要低能耗高容錯……
當前，IBM等利用超級計算機模擬與人腦相似的大規模神經網絡，但結果并不理想。鄭南寧認為其原因在于：“人腦不同腦區具有不同結構和功能，用相同結構的大規模神經網絡模擬整個人腦并不合理。我們應該針對不同腦區的不同功能，設計不同結構的神經網絡，模擬其學習與認知功能。”
此外，神經學的大量實驗告訴我們，人類大腦皮層各功能區域之間的關系極為復雜。因此，在實現類腦計算機的體系結構時，解決各層次和各處理模塊之間的關聯，也是一個巨大的挑戰。
相關產品
