Honeywell 霍尼韋爾氣體探測器XNX-AMAV-MNIF1一氧化氮傳感器

Honeywell 霍尼韋爾氣體探測器XNX-AMAV-MNIF1一氧化氮傳感器

XNX通用型變送器標志著霍尼韋爾探測器在氣體探測方面新的轉變。它作為公共平臺支持種類繁多的傳感器或探測器，并標配HART載波4-20mA輸出，為輸入輸出提供更多的模塊化選擇。
XNX的設計保證了靈活的集成、簡單的安裝、用戶友好型操作以及簡易的維護。它是用于各種氣體檢測控制器或工業(yè)標準PLC的理想選擇。如果使用霍尼韋爾探測器氣體監(jiān)控解決方案，無論在何種情況下，用戶都可得到保護。
可探測氣體類型
Combustiable Gas/O2/H2S/CO/SO2/NH3/CL2/CLO2/NO/NO2/H2/HCL/HF/PH3/CO2...


 就如同一位知乎大神打的比方：CPU像是老教授，積分、微分什么都會算，但有些工作是計算大量一百以內的加減乘除，最好的方法當然不是讓老教授挨個算下去，而是雇上幾十個小學生把任務分配下去。這就是CPU和GPU的分工，CPU負責大型運算，GPU為圖像處理而生，從電腦到智能手機都是如此。
  但當人工智能的需求出現(xiàn)后，CPU和GPU的分工就出現(xiàn)了問題，人工智能終端的深度學習和傳統(tǒng)計算不同，借由后臺預先從大量訓練數(shù)據(jù)中總結出規(guī)律，得到可以給人工智能終端判定的參數(shù)，比如訓練樣本是人臉圖像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)的功能在終端上就是人臉識別。
  CPU往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個神經(jīng)元的處理，無法支撐起大規(guī)模的并行運算，而手機上的GPU又需要處理各種應用的圖像處理需求。強行使用CPU和GPU進行人工智能任務，結果普遍是效率低下、發(fā)熱嚴重。