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西门子S7-300DI模块 西门子S7-300DI模块 

多面板模块系列 S7-300 可以进行模块定制来满足多变的任务。
功能模块是智能性的，可以独立执行技术任务，如计数、测量、凸轮控制、PID 控制和传动控制。 因此它们可以减轻 CPU 的负荷。
它们可以使用在需要高等级的精度和动态响应的应用中。

范围

• 木材、玻璃、石料和金属加工

• 包装机械

• 印刷

• 一般机器制造

• 机床

• 纺织机

• 橡胶和塑料行业

• 工厂

效益

• 高等级的精度和动态响应

• 带有丰富功能的和通用模块

• 不涉及 CPU，因为功能保存在每个模块的固件里

• 快速的响应时间（确定性的动态响应）

• 使用组态工具进行工程组态，集成到 STEP 7 中

设计和功能

功能模块是能够执行技术任务并因此降低 CPU 负荷的智能模块。
可以提供基于 STEP 7 和 STEP 7-Micro/WIN 的组态工具，用于设置参数。通过具有用户友好性的屏幕进行参数化和试运行。
S7-300 功能模块还可以用在 
ET 200M I/O 系统的分布式组态中——以及基于 PC、带有 WinAC 的自动化中

各地产生的数据量正在急剧膨胀。根据市场调研机构数据公司（IDC），数字宇宙，也就是世界范围内全部以数字方式存储的数据，在2010年*超过了一个泽字节（ZB，即10²¹字节）。IDC预计，到2020年这一数字将会增至35ZB。假如把这些数据全部存储在DVD中，这些DVD堆在一起可以在地球和月球之间打个来回。在增速较快的数据中，主要可以分为被称为元数据的大量数据集合体，即书籍和数据库，以及非结构化的数据，比如结构未定义的任意文本和图画。数字宇宙中大约三分之一的数据是高质量信息，也就是需要遵循安全、合规和存储规定的数据和内容。IDC预测，到2020年，这种数据将占到全部数据的二分之一左右。

日益复杂的数据越来越多，必须对其进行高效的处理。然而，如果没有电脑帮忙分类、分析、压缩数据，并准备好给人类使用，这一切都是不可能实现的。学习系统在这方面非常有用，因为它们可以从例子中学习，识别数据的模式并使用这类信息去预测未来的发展趋势。机器学习的应用十分广泛多样——从市场分析和工业设备的预期维护到医疗系统的诊断方法等不一而足。在很多这类应用中，重点是识别声音、文本和图像模式的技术。

例如，语音识别系统被用来驾驶车辆和电话自动开关机、楼宇和办公技术管理、工业生产质量保障以及医疗诊断等。Datamonitor公司的市场研究人员预测，这些领域的数据将高速增长。例如，他们预测手机的高级移动语音识别系统市场将从2009年的3,270万美元锐增至2015年的1亿美元，差不多增长三倍。根据这些专家的预测，同一时期，车载语音识别系统的销售额将从6,430万美元增至2.082亿美元。

这类语音识别系统早已不是什么新鲜事。据市场调研公司Gartner集团2011年发布的一份研究报告，语音识别技术其实属于1995年关于相关技术发展趋势的“炒作周期”的一部分。但是这类系统的有效性还有待提高，主要在于电脑面对的大挑战之一是识别口语。主要原因是电脑还没有足够广泛的日常生活的知识，只有拥有这种知识，它们才能够真正理解人们所说的话。

学习系统还可以被用来分析图像和录像。这种系统对工业图像处理特别有用。欧洲机器视觉协会（EMVA）因此预测，该市场在2011年的增长率将会达到20%，而2010年这一数字为11%。虽然产品检验和质量保证仍然是工业图像处理系统较常用的领域，但是，例如在机器人三维视觉系统中，也在引入新技术。这些技术包括汽车视频系统和安*方案，等等。同时，模式识别在医疗工程中越来越重要。企业咨询公司Frost & Sullivan指出，在过滤和处理关键信息方面，医生越来越依赖学习型软件。这些信息一般来自*的数字成像设备，如计算机断层扫描、核磁共振断层扫描仪及超声系统。例如，这种软件可被用于乳房X射线检查，还可被用于肺癌、胰腺癌和肠癌诊断。