4WMM10E31/F

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数据处理和分析技术投资现状和意义

　　与前5年平均水平相比，美国国防部2016财年在数据科学和分析方面的支出上升了39.4%，达到11亿美元，而前五年的年均增长率为39%。实时处理技术支出增长了35.7%，达到15亿美元。这些投资被视为是从以平台为中心向以数据为中心的现代化战略过渡的重要步骤。对于成功的自主系统而言，其关键是它们收集的数据如何与先前收集的数据保持一致，即实现更完整的态势感知。这就是所有的自主技术投资所支撑的数据科学、分析、机器学习和人工智能的真实意义所在。

　　随着PED架构的应用，自主车辆将能够充分发挥其潜力。对于国防工业来说，重要的是这些架构将为其开发可“跨域”共享数据的空中、陆地和海上平台开辟道路。


INDRAMAT KDS 1.1-30-300-W1/115 SERVO DRIVE KDS1.1-30

INDRAMAT TVM 2.1-50-220/300-W1-115 POWER SUPPLY TVM2.1

INDUCTOHEAT 31035-385 Transducer Module

Allen-Bradley 1336S-CWF10-AN-ENS-HAP 1 HP Drive   

Modicon 110-093 Cyberline 1000 CL113 Servo Drive

Reliance Electric 57C492 Battery Backup Unit 803623-R

ABB SAFT 110 POW Power Supply 57411414

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Bailey Controls NAMM03 Net 90 Analog Master Module

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Bosch SE 200 Digital Controller 0 608 830 123 SE200

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Atlas Copco MACS 4240 5008 00 Master Controller

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F + P Engineering 2410/15-W-V10 Servo Controller