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西門子S7-300DI模塊 西門子S7-300DI模塊 

多面板模塊系列 S7-300 可以進行模塊定制來滿足多變的任務。
功能模塊是智能性的，可以獨立執(zhí)行技術任務，如計數(shù)、測量、凸輪控制、PID 控制和傳動控制。 因此它們可以減輕 CPU 的負荷。
它們可以使用在需要高等級的精度和動態(tài)響應的應用中。

范圍

• 木材、玻璃、石料和金屬加工

• 包裝機械

• 印刷

• 一般機器制造

• 機床

• 紡織機

• 橡膠和塑料行業(yè)

• 工廠

效益

• 高等級的精度和動態(tài)響應

• 帶有豐富功能的和通用模塊

• 不涉及 CPU，因為功能保存在每個模塊的固件里

• 快速的響應時間（確定性的動態(tài)響應）

• 使用組態(tài)工具進行工程組態(tài)，集成到 STEP 7 中

設計和功能

功能模塊是能夠執(zhí)行技術任務并因此降低 CPU 負荷的智能模塊。
可以提供基于 STEP 7 和 STEP 7-Micro/WIN 的組態(tài)工具，用于設置參數(shù)。通過具有用戶友好性的屏幕進行參數(shù)化和試運行。
S7-300 功能模塊還可以用在 
ET 200M I/O 系統(tǒng)的分布式組態(tài)中——以及基于 PC、帶有 WinAC 的自動化中

各地產生的數(shù)據量正在急劇膨脹。根據市場調研機構數(shù)據公司（IDC），數(shù)字宇宙，也就是世界范圍內全部以數(shù)字方式存儲的數(shù)據，在2010年*超過了一個澤字節(jié)（ZB，即10²¹字節(jié)）。IDC預計，到2020年這一數(shù)字將會增至35ZB。假如把這些數(shù)據全部存儲在DVD中，這些DVD堆在一起可以在地球和月球之間打個來回。在增速較快的數(shù)據中，主要可以分為被稱為元數(shù)據的大量數(shù)據集合體，即書籍和數(shù)據庫，以及非結構化的數(shù)據，比如結構未定義的任意文本和圖畫。數(shù)字宇宙中大約三分之一的數(shù)據是高質量信息，也就是需要遵循安全、合規(guī)和存儲規(guī)定的數(shù)據和內容。IDC預測，到2020年，這種數(shù)據將占到全部數(shù)據的二分之一左右。

日益復雜的數(shù)據越來越多，必須對其進行高效的處理。然而，如果沒有電腦幫忙分類、分析、壓縮數(shù)據，并準備好給人類使用，這一切都是不可能實現(xiàn)的。學習系統(tǒng)在這方面非常有用，因為它們可以從例子中學習，識別數(shù)據的模式并使用這類信息去預測未來的發(fā)展趨勢。機器學習的應用十分廣泛多樣——從市場分析和工業(yè)設備的預期維護到醫(yī)療系統(tǒng)的診斷方法等不一而足。在很多這類應用中，重點是識別聲音、文本和圖像模式的技術。

例如，語音識別系統(tǒng)被用來駕駛車輛和電話自動開關機、樓宇和辦公技術管理、工業(yè)生產質量保障以及醫(yī)療診斷等。Datamonitor公司的市場研究人員預測，這些領域的數(shù)據將高速增長。例如，他們預測手機的高級移動語音識別系統(tǒng)市場將從2009年的3,270萬美元銳增至2015年的1億美元，差不多增長三倍。根據這些專家的預測，同一時期，車載語音識別系統(tǒng)的銷售額將從6,430萬美元增至2.082億美元。

這類語音識別系統(tǒng)早已不是什么新鮮事。據市場調研公司Gartner集團2011年發(fā)布的一份研究報告，語音識別技術其實屬于1995年關于相關技術發(fā)展趨勢的“炒作周期”的一部分。但是這類系統(tǒng)的有效性還有待提高，主要在于電腦面對的大挑戰(zhàn)之一是識別口語。主要原因是電腦還沒有足夠廣泛的日常生活的知識，只有擁有這種知識，它們才能夠真正理解人們所說的話。

學習系統(tǒng)還可以被用來分析圖像和錄像。這種系統(tǒng)對工業(yè)圖像處理特別有用。歐洲機器視覺協(xié)會（EMVA）因此預測，該市場在2011年的增長率將會達到20%，而2010年這一數(shù)字為11%。雖然產品檢驗和質量保證仍然是工業(yè)圖像處理系統(tǒng)較常用的領域，但是，例如在機器人三維視覺系統(tǒng)中，也在引入新技術。這些技術包括汽車視頻系統(tǒng)和安*方案，等等。同時，模式識別在醫(yī)療工程中越來越重要。企業(yè)咨詢公司Frost & Sullivan指出，在過濾和處理關鍵信息方面，醫(yī)生越來越依賴學習型軟件。這些信息一般來自*的數(shù)字成像設備，如計算機斷層掃描、核磁共振斷層掃描儀及超聲系統(tǒng)。例如，這種軟件可被用于乳房X射線檢查，還可被用于肺癌、胰腺癌和腸癌診斷。