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T4A-5N.m扭矩传感器 

  • 价 格: 面议 /
  • 供 应 地:广东省广州市
  • 发布公司:广州南创电子科技有限公司
  • 产品型号:
  • 品 牌:
  • 发布日期:2016/6/27 10:15:45
  • 联系人QQ:2853572810 点击这里给我发消息

详细说明

产品说明Explain

公司简介Content


T4A-5N.m扭矩传感器 T4A扭矩传感器_德国HBM

T4A扭矩传感器

产品品牌:德国HBM扭矩传感器,HBM扭矩传感器

产品名称:T4A扭矩传感器-T4A-5N.m扭矩传感器

产品价格:在线询价

产品特点

l  额定扭矩5 N?m10 N?m20 N?m50 N?m100 N?m200 N?m500 N?m 1 kN?m

l  最大允许转速 4 000 rpm 

l  任何方向进行扭矩测量

l  方型连接,安装更方便

l  紧凑,容易操作

HBM T4A-T4A-5N.m扭矩传感器 扭矩传感器产品尺寸图:

T4A扭矩传感器产品尺寸图

德国HBM T4A T4A-5N.m扭矩传感器矩传感器产品描述

T4A - 轴端/螺纹轴端 扭矩传感器

T4A T4WA-S3 扭矩传感器专门为生产过程监控和质量控制中进行静态和动态扭矩,转速和角速度测量而设计的.

T4A T4WA-S3 扭矩传感器主要用于保证扭矩质量符合国家标准而进行的追溯性测量。
T4A
扭矩传感器的连接通过手动扳手或电动扳手来进行,而不能用气动扳手。
连接时,驱动端空间和输出端空间必须符合DIN 3121标准。T4A 扭矩传感器采用滑环来传递测量信号,因此可以使用所有应变全桥工业测量放大器。

德国HBM T4A扭矩传感器产品技术参数:

T4A扭矩传感器产品技术参数

德国HBM T4A扭矩传感器完整型号推荐:

T4A-5N.m扭矩传感器

T4A-10N.m扭矩传感器

T4A-20N.m扭矩传感器

T4A-50N.m扭矩传感器

T4A-100N.m扭矩传感器

T4A-200N.m扭矩传感器

T4A-500N.m扭矩传感器

T4A-1 kN?m

扭矩传感器

客户热线:020-82303306

名    称:广州市南创电子科技有限公司

传    真:020-82303511

邮    箱:postmaster@nchtech.com

地    址:广州市天河区中山大道中268号天河广场天福阁24B


称重传感器www.nchtech.com
称重传感器www.nchsensor.com

“我再也不想和 AlphaGo 比赛了。”

在今年的夏季达沃斯论坛上,韩国围棋手李世乭的出现引起了现场的小混乱。

他短暂出现在会场大厅,马上被摄像机团团围住。因为场地有限而人太多,门口等待的观众有近一半被拒之门外。

三个月前,李世乭在持续了一周的人机围棋比赛中,只拿下了一盘,总比分 1:4 输给了 Google 的人工智能算法 AlphaGo。

李世乭(左二)在达沃斯论坛上

三个月后,他在达沃斯论坛一场题为“人机之战”的圆桌会议上说,“再也不想和 AlphaGo 比赛了”。

在回答“人类到底能不能战胜 AlphaGo”的时候,李世乭是有些矛盾的。他会说自己太过轻敌,当初其实有机会赢得比赛。但又说赢的前提是 AlphaGo 不再自我学习,水平停留在三个月之前。放现在肯定打不过了。

我们整理了这场会议上李世乭谈到的东西,包括他对 AlphaGo 的感受、对人工智能的理解。

作为人机大战最直接的参与者,李世乭的态度可能和大部分人一样,既害怕面对这个完全冷血的思考机器,又希望它背后的技术能给生活带来点好处。

为了保证阅读的连贯,文中问题的次序经过调整。

H = 主持人李玫,她是上海科技大学创业与管理学院院长

L = 李世乭

输掉比赛,是因为对人工智能的判断失误

H:你在和 AlphaGo 对峙的时候,是什么感觉?

L:我非常惊讶,因为围棋有很多不确定性因素,我以为计算机现在不可能达到这个水平。但是结果大家知道了,我以 1:4 输掉了比赛。

我一直以为,围棋需要人的直观和预测,当时我的感觉是,好像 AlphaGo 没有在下棋。不过当它遇到意料之外的招数,还是会出现漏洞。AlphaGo 让我惊讶,但还是有局限性。

H:AlphaGo 用了大量 GPU、CPU 来运算,它还学习了 100 多万局的比赛。这个过程消耗了它 1000 瓦特的功率,而人的消耗是 100 瓦特。这意味着你是跟 10 个人对峙,它背后还有 100 位科学家。你觉得这公平吗?

L:和 AlphaGo 比赛之前,我对“深度学习”没有深入的了解,没把它放在心上。

当时我看了它和樊辉的比赛,之后我觉得 AlphaGo 应该不是我的对手,比较确信我会赢。但是没想到,深度学习在六个月期间有这么大的进步。

我觉得也不是不公平,计算机有它自己的特点。遗憾的是我可能对深度学习的技术了解太少,属于判断失误。我当时以为它达不到顶级棋手的程度。这是我失败的主要原因。

“我再也不想和 AlphaGo 下棋了。”

H:比赛第一局,AlphaGo 有一步棋让你大为惊讶,你当时有情感的表露。但 AlphaGo 没有情绪和表情,这会影响你吗?

L:人毕竟都会有心理上的动摇,即便知道答案,也可能会选择另外一条路,还会考虑整个局面。

所以人类和机器对弈的时候,人是处在不利地位的。比如说如果(我的对手)是人,他每一局一定会有所变化。但 AlphaGo 始终如一,它自己甚至也不会意识到下到第几局了,整个场面是什么情况。

所以我再也不想和 AlphaGo 比赛了。对我来说这是一次令人惊讶的经历,如果再有一次机会,也同样会非常非常艰难。

H:前两局比赛,你(面对的情况)有什么区别?AlphaGo 又有什么区别?

L:区别非常明显,执黑子的一方肯定要积极进攻,因为它的处境肯定是不利的,胜率是 48%。当时我过于主动,所以出了问题。

AlphaGo 的准备是非常完美的,它有很多的信息。如果能和它重新对弈的话,我胜算的比例可能会比较大。但我实在不愿意再和它下棋了。

第四局虽然是我胜,但这是因为 AlphaGo 出了致命的漏洞。第五局它依然有漏洞但我还是输了。总体来说我觉得人是很难战胜机器的。

H:你为什么不想再和它下棋了?

L:因为我和它完全没有感情交流,虽然此前做过很多设想,但在实际的比赛里,我的压力是超越大家想象的。和没有感情的机器对弈是一件非常艰难的事情。

H:如果还是要和它下棋,你会做什么准备?

L:对弈之前,我在脑海里做了很多练习,假想和它比赛会发生什么。就像我说的,我有判断的失误。

虽然我不想面对它,但从另一方面想,它也是一个能激起我挑战欲的对手。

H:有人说 AlphaGo 下棋的水平其实没那么好,你比赛的时候可以更努力一些。你怎么看?

Q:我某种程度上同意这个观点,如果 AlphaGo 保持和我比赛时的状态不变,那么我现在是有可能战胜它的。它也有漏洞,但问题在于,六个月之内它的进展非常迅速。如今又过了三个月,我觉得现在的情况下人是没办法战胜它的了。

人工智能会比人类要强大吗?

H:AlphaGo 会有些奇招,它真的有创造性吗?

L:AlphaGo 经常有一些出奇制胜的招数。我认为它并没有这种创造性,但它做到了。所以我们应该考虑是,所谓的创意到底是什么?人类所谓的创意也是我们学习得来的,也是在我们认知范围之内才能产生的。

H:如果你女儿要和 AlphaGo 学围棋,你会同意吗?

Q:我当然同意,我承认有很多出色的教育者,但也有相反的情况。作为一名父亲我非常害怕(人的)这种不确定性。但 AlphaGo 非常精确,会在规定范围内完成任务。所以我持肯定的态



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