0x01 前言 CX9020是倍福公司生产的PLC,运行Microsoft Windows Embedded Compact 7操作系统,广泛运用在运动控制领域。 下图就是安全评估的目标PLC。 由于这个倍福自带的CeRDisp不仅实现了远程桌面服务,还实现了授权功能,在用户设置密码后,使用远程桌面进行访问的时候要输入安全密码,如下图: ? ?
ETherCAT的全称是Ethernet for Control Automation Technology,它是最早由德国倍福公司(Beckhoff)在2003年提出,现在由 EtherCAT技术协会监管 ETG的规则是:EtherCAT是一种架构开放、但不开源的高速工业以太网通信协议,任何相关设备的开发,都需要向其获取相关授权,这个授权一般都需要从EtherCAT的专利方倍福(Beckhoff)获得。 目前市场上获得倍福正牌官方授权的厂商主要有:Microhip(美国)--LAN9252、LAN9253、LAN9254、LAN9255Ti(美国)--SitaraAM3357/9、SitaraAM4377 如果使用未获得倍福授权的ETherCAT芯片:一是性能上一般会有很大差异二是为后期获得技术支持和软件更新带来隐患三是也令国产工控设备在进军海外市场时面临合规挑战
在 2014 年慕尼黑国际机器人及自动化技术贸易博览会(Automatica 2014)上,Beckhoff 和 KUKA 展示了一个崭新的通用接口。TwinCAT 3.1 中的 PLC 软件库支持连接 KUKA 机器人的 mxAutomation 接口。 有了 mxAutomation 功能库,指令可以直接由 PLC 发送给带 KR C4 控制器的 KUKA 机器人。因此,这可能是第一次在同一个系统上给控制器和机器人简单编程 — 即无需特殊的机器人编程语言知识。 通讯通过 EtherCAT 实现,有了 T
EtherCAT联倍福,DeviceNet控气阀:一“关”解百忧在高速精密加工中心轰鸣的车间里,我们的设备层存在一个棘手的“沟通”难题:倍福PLC凭借高性能EtherCAT总线掌控全局,而关键的现场执行单元 经过严格选型评估,最终确定了一款网关设备,其核心优势在于: 高效透明: 在倍福TwinCAT工程环境中可被直接识别为本地DeviceNet主站模块,配置逻辑与倍福原生I/O高度一致,大幅降低工程复杂度 倍福PLC中的控制逻辑(如M代码触发换刀、传感器联锁门控)通过网关实时、无损地转换为DeviceNet报文,驱动对应阀门动作。 系统稳定性验证: 连续3个月生产周期内,网关通信0中断记录,成功保障了防护门安全联锁(10万+次开关)、冷却喷嘴按程序精确启闭(响应误差<10ms),有效提升设备综合效率(OEE)约5%。 它成功破解了高端PLC(倍福)与存量设备层(DeviceNet气动阀)间的协议壁垒,实现了: 数据无缝贯通: PLC指令直达末端执行器,控制更精准。
EtherCAT技术是德国的倍福自动化(Beckhoff)开发,处于EtherCAT技术协会(ETG)框架之下,是一项开放但不开源的技术,任何相关设备的开发,都需要向其获取相关授权。 图片如果使用未获得倍福授权的ETherCAT芯片:一是性能上一般会有很大差异二是为后期获得技术支持和软件更新带来隐患三是也令国产工控设备在进军海外市场时面临合规挑战授权则需要从EtherCAT的专利方Beckhoff XMC4800Hilscher(德国): netX50、 netX50、 netX90、 netX500和netX4000亚信(台)--AX58100不过近几年,随着国内EtherCAT市场的增长,很多国内的企业也开始获得了倍福的正式授权 比如苏州创耀,获得倍福正式授权,目前已推出一系列EtherCAT从控芯片,集成了从倍福自动化授权的ESC核心模块。
斯坦福大学的新研究构建一个名为 NoScope 的深度学习视频对象检测系统,利用视频的局部性对 CNN 模型进行优化,相比当前性能最好的 YOLOv2 或 Faster R-CNN 速度加快了1000倍, 为了解决视频增长速度与分析成本之间的巨大差距,我们构建了一个名为 NoScope 的系统,与目前的方法相比,它处理视频内容的速度要快数千倍。 本文将介绍NoScope优化的一个示例,并描述NoScope如何在模型级联中端到端地堆叠它们,以获得倍增的加速——在现实部署的网络摄像机上可提速1000倍。 这些模型端到端地堆叠,比原来的CNN要快1000倍。 利用场景特定局部性 NoScope 使用专用模型来利用场景特定局部性,或训练来从特定视频内容的角度检测特定对象的快速模型。 在许多视频中,标签(例如“有公交车”,“无公交车”)的变化比帧的变化少很多(例如,一辆公交车出现在帧中长达5秒,而模型以每秒30帧的速度运行)。
例如,2018 年倍福曾对中国企业提起诉讼,要求停止侵权并赔偿损失。若企业在专利有效期内使用未授权芯片,可能面临追溯性法律追责。 例如,早期国产替代芯片因未获得倍福授权,实测中出现通信延迟不稳定、多节点同步失效等问题。 例如,某国内厂商因未获得倍福 IP 授权,在开发从站控制器时需自行实现 PDO 映射逻辑,最终导致产品上市时间延迟 6 个月。 3.安全漏洞与可靠性隐患未授权芯片可能缺乏倍福的安全机制(如数据帧校验和防篡改设计),易受中间人攻击或 DoS 攻击。 四、应对策略建议1.优先选择授权芯片目前获得倍福授权的厂商包括 Microchip、瑞萨、创耀科技等。
在今年2021 Python语言峰会上,Guido Van Rossum在表示:他打算在2022年10月发布3.11版本时将快CPython的速度提高1倍。 在接下来的四年里,他的目标是将CPython的速度提高到原来的5倍。 相关阅读 最新! 想学CPython,Python之父Guido亲上阵 整个计划被称为“香农计划”(即“Shannon Plan”,得名于提出者),期望花 4 年时间把 Python 提速 5 倍,即每年 1.5 倍。 然而,考虑到C++比Python快100倍以上,它不太可能让Python在短期内适用于交易系统。 benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/fastest/gpp-python3.html 量化圈内人评价 Citadel的前量化分析师Jeffrey Ryan评价道,Python的速度提高2-5倍在金融领域不会产生多大影响
选择“TwinCAT Projects”,如图1-3所示 图1-3 创建工程 搜索与PC连接的PLC, 在工程选择“SYSTEM”>“General”>“Choose Target”,如图1-4、1-5、 图1-4 选择目标 图1-5 选择EtherNET 图1-6 搜索在线PLC并添加 将PLC已经连接的设备扫描添加到工程中,“I/O”>“Devices”,右击选择“Scan”,如图1-7所示。
新智元报道 编辑:Aeneas David 【新智元导读】斯坦福、谷歌大脑新作:无需分类器,两步蒸馏,将扩散模型采样速度提升256倍。 只需4个采样步骤,就能获得与原始模型相当的FID/IS分数,而采样速度却高达256倍。 可以看到,通过改变指导权重w,研究者蒸馏的模型能够在样本多样性和质量之间进行权衡。 twitter.com/chenlin_meng/status/1579384412068016128 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/y0iu5w
生产线的核心控制系统采用了基于EtherCAT协议的倍福(Beckhoff)PLC作为主站,负责对整个生产线的流程进行调度和控制,确保各个工序的精准协同。 EtherCAT协议主站PLC:选用倍福(Beckhoff)的CX5140系列工业PC作为EtherCAT主站。 在配置软件中,需要设置EtherCAT从站的相关参数,包括从站地址、通信速率等,确保网关能够与倍福PLC的EtherCAT网络正确通信。 例如,将倍福PLC发出的拧紧机控制指令数据映射到CANopen网络,以便发送给博世电动拧紧机;将图尔克传感器采集到的温度、位置等数据映射到EtherCAT网络,供倍福PLC进行分析和处理。 硬件组态:在倍福TwinCAT3编程软件中,进行硬件组态操作。
JetsonTX2上的实验结果表明,R-TOSS在YOLOv5目标检测器上的压缩率为4.4倍,推理时间加快了2.15倍,能耗降低了57.01%。 R-TOSS还可以在RetinaNet上实现2.89倍的压缩,推理时间加快1.86倍,能耗降低56.31%。与各种最先进的剪枝技术相比R-TOSS展示了显著的改进。 5、实验 5.1、精度对比 5.2、速度对比 在图6中的推断时间结果表明,在RTX 2080 Ti上,R-TOS-3EP和R-TOS-2EP能够实现YOLOv5s的1.86倍和1.97倍的执行时间加速 ,与BM相比,在RetinaNet上实现1.87倍和2.1倍的速度加速。 2.12倍和2.15倍的推理时间加速,在RetinaNet上实现1.56倍和1.87倍的加速。
Guido 在微软开启了一个叫 “Faster-Cpython” 的项目,其目标是在 4 年的时间里让 Cpython 解释器的性能提升 5 倍。 按计划应该是每年把性能提升到之前的 150%,这样经过 4 年刚好提升 5 倍。就 3.11.0 这个版本来说,相比预期还是要差上一些。
3.3 聚合结果 3.4 结果分析 对比场景一与场景二、三,说明: 当结果集合比较少的时候,map聚合方式明显速度更快,速度提升了接近5倍!
MoC 能够裁剪超过 85% 的 token 对,将注意力 FLOPs 成本最多减少7倍,并在分钟级场景中实现 2.2 倍的端到端生成速度提升。 达到的效果 实现近似线性的计算扩展,大幅降低注意力计算成本(FLOPs 最多减少7倍),生成长度达到约18万token的分钟级视频。 端到端生成速度提升2.2倍,token裁剪比例超过85%,显著提高了长视频生成的训练与推理效率。 首次验证学习型稀疏上下文路由在实际应用中的有效性,以接近短视频的成本实现长上下文视频记忆。 例如,在消融实验中,当每个块仅允许选择一个对等块时,本工作经常观察到这样的情况:块 5 路由到块 6,而块 6 同时又路由回块 5,形成一个孤立的双节点循环(见下图 2)。 在下图 5 中对自适应 MoC 的性能与全注意力机制(使用 Flash Attention 2 实现)进行了基准测试,其中本工作的方法在计算量(FLOPs)和延迟方面相对于镜头数量,或者换句话说,序列长度
without pipelining 1.185238 seconds with pipelining 0.250783 seconds 如你所见,开启管道后,我们的速度效率提升了5倍。
1.Sophia优化器介绍 斯坦福2023.5月发表的最新研究成果,他们提出了「一种叫Sophia的优化器,相比Adam,它在LLM上能够快2倍,可以大幅降低训练成本」。 较小的批量大小,即每 10 个 step 以计算对角 Hessian 估计,Hessian 计算占总计算量的 6%,与 AdamW 相比,整体 wall-clock 时间开销小于 5%。
报告特别介绍了清华大学学习 AI 课程的学生数量:2017 年人工智能+机器学习课程的入学人数比 2010 年时多 16 倍。 在全世界范围内,AI 和机器学习(ML)大学课程的入学人数都在增多,尤其值得一提的是中国的清华大学,该校 2017 年人工智能+机器学习组合课程的入学人数比 2010 年时多 16 倍。 从图中可以看出,AI 领域的论文增幅最大,比 1996 年增加了 7 倍多。 ? ICLR 2018 的出席人数是 2012 年的 20 倍,这一趋势反映了当前的人工智能更加注重深度学习和强化学习。 ? 问答系统:GLUE 2018 年 5 月-10 月问答系统在 GLUE 基准上的性能变化 ?
JZGKCHINA 工控技术分享平台 尊重原创 勿抄袭 勿私放其他平台 01 硬件配置清单 序号 硬件名称 型号 数量 备注 1 倍福PLC CX5020-0111 M310 1 从站 2 西门子PLC “TwinCAT Projects”,如图1-2所示 图1-2 创建工程 搜索与在线PLC, 在工程选择“SYSTEM”>“General”>“Choose Target”,如图1-3、1-4、1-5所示 图1-3 选择目标 图1-4 选择Search(Ethernet) 图1-5 搜索在线PLC并添加 将PLC的Profinet IO-Device功能授权(试用版授权为7天,到期后需要再次使用TwinCAT3
步科PLC与倍福PLC实现无缝对接,新能源伺服压接器配套产品迈入新纪元在新能源领域,技术的每一次革新都意味着生产效率的大幅提升。 近日,我们企业成功实现了步科PLC与倍福PLC之间的无缝对接,为新能源伺服压接器的配套产品带来了革命性的整合方案。 此外,它与步科和倍福PLC的兼容性也得到了验证,确保了整个系统的稳定运行。此次技术整合的成功,标志着我们在新能源伺服压接器配套产品领域迈出了坚实的一步。