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數字量輸入模塊具有下列機械特性：

• 緊湊型設計：
  堅固的塑料機殼里包括：
  • 綠色 LED，用于指示輸入的信號狀態(tài)。
  • 前連接器插座，通過(guò)前門(mén)保護。
  • 前門(mén)上的標簽區。
  • 連接器針腳分配，用于在前門(mén)內部進(jìn)行配線(xiàn)。
• 安裝方便：
  沒(méi)有插槽規則；輸入地址由插槽決定。
  當在 ET 200M 中與有源總線(xiàn)模塊一起使用時(shí)，可以進(jìn)行熱插拔，而不會(huì )有任何反應。
• 方便用戶(hù)接線(xiàn)。

具有8、16、32或64通道的模塊。

功能

數字量輸入模塊將來(lái)自過(guò)程的外部數字信號電平轉換成控制器的內部信號電平（邏輯“0”或“1”）。

多種輸入電壓，可支持連接不同的控制信號：

• 24 V DC
• 48 - 125 V DC
• 120/230 V AC

除了經(jīng)濟性以及易于處理的特點(diǎn)外，該模塊還具有其他特殊功能：

• 可在等時(shí)模式下使用
• 過(guò)程和診斷報警
• 使用源電流或漏電流

特殊模塊還可處理過(guò)程工程，例如支持 NAMUR 標準。

西門(mén)子開(kāi)發(fā)智能軟件，預知空氣污染

西門(mén)子開(kāi)發(fā)了一款智能軟件，它能依靠人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，提前數日精確預測大城市空氣污染程度。這款軟件能為城市及其居民提供必要信息，以便最大限度地減少可能發(fā)生污染高峰的影響，從而改善生活質(zhì)量。

城市一直被視為工業(yè)增長(cháng)的引擎，因為其為居民提供了就業(yè)和致富的機會(huì )。在現代社會(huì )，這種情況變得特別明顯。事實(shí)上，自2009年起，人類(lèi)歷*次全球人口的半數以上居住在城市。到2050年，全球人口的70%將在城市生活，這個(gè)數量幾乎相當于當今全球人口總和。

但城市化帶來(lái)的負面影響也顯而易見(jiàn)。城市居民數量爆炸性增長(cháng)，對城市基礎設施構成了巨大挑戰——許多地方的基礎設施已接近其承載能力極限。譬如，如今全球50%以上的人口，分布于不足地球表面積2%的區域內。這樣一來(lái)，城市為滿(mǎn)足其交通、工業(yè)和能源等需求而排放的溫室氣體，在全球排放總量中的占比已高達70%。

城市的空氣難言清新。這種空氣日益損害著(zhù)人們的身心健康。世界衛生組織（WHO）于2015年5月發(fā)布的分析報告透露，近90%的全球城市人口，他們所呼吸空氣的污染程度已大大高于推薦的臨界值。

在中國首都北京，一位市民騎車(chē)穿行于霧霾中。

700萬(wàn)人死亡

空氣污染的后果令人不寒而栗。據WHO發(fā)布的數據，每年有大約700萬(wàn)人死于空氣污染。也就是說(shuō)，全球八分之一的死亡緣于被污染的空氣。

但WHO也指出了樂(lè )觀(guān)的一面。它指出，城市有能力通過(guò)地方性的措施極大地改善其空氣質(zhì)量，不論是利用現代、高效的智能基礎設施解決方案，還是通過(guò)臨時(shí)的簡(jiǎn)單舉措，如交通管制和鼓勵步行和騎車(chē)等措施。理想情況下，可以直接在污染最嚴重的地方實(shí)施這些舉措。然而，這要求知道具體地點(diǎn)的污染程度隨時(shí)間而變化的情況。

準確預測空氣污染

來(lái)自西門(mén)子中央研究院的Ralph Grothmann博士接受了這個(gè)挑戰。針對德勤數據分析研究所（DAI）計劃開(kāi)展的“Mayor Cockpit”項目，Grothmann開(kāi)發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的空氣污染預測模型。該模型能夠提前數日精確預測大城市的污染程度。Grothmann表示：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是能像人腦那樣運行的計算機模型。通過(guò)訓練，它們能學(xué)會(huì )辨識各種關(guān)聯(lián)并做出預測。”這聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)像科幻小說(shuō)，但多年來(lái)西門(mén)子一直在諸多領(lǐng)域使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )這一概念，因此，它可以說(shuō)是一項歷經(jīng)檢驗的成熟技術(shù)。譬如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )已被用于預測經(jīng)濟活動(dòng)水平、原材料價(jià)格，甚至可再生能源預期發(fā)電量等。

城市交通：城市排放的主力軍之一。

倫敦試點(diǎn)項目

在開(kāi)發(fā)這個(gè)預測系統的過(guò)程中，Grothmann利用了倫敦市遍布中心城區的約150座監測站收集的天氣和排放數據。Grothmann說(shuō)：“這些數據讓我們得以訓練我們的系統。特別是，我們收集了諸如一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物等氣體的排放測量數據。我們將這些排放數據的變化情況與同一時(shí)期的天氣數據相關(guān)聯(lián)，包括諸如濕度、太陽(yáng)輻射、云層覆蓋和溫度等因素。”諸如工作日、周末、假期、展會(huì )和體育賽事等經(jīng)常性活動(dòng)，也被編程到模型中，因為這些因素也以其不同方式影響著(zhù)交通和排放。

基于由此產(chǎn)生的所有數據，以及季節性天氣數據和即時(shí)天氣預報，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )必須學(xué)會(huì )如何預測空氣污染程度。開(kāi)始時(shí)，它并不知道任何特定變量會(huì )造成什么影響，因此，它做出的預測與實(shí)際測得的排放水平大相徑庭。然而，在數百次重復的訓練過(guò)程中，這個(gè)程序穩步縮小了其預測與實(shí)際測得的城市大氣污染程度之間的差距。它通過(guò)改變各個(gè)參數的權重，實(shí)現了這一點(diǎn)。

Grothmann表示：“現在，我們的系統能夠逐小時(shí)預報倫敦市內150個(gè)地點(diǎn)未來(lái)3天的空氣污染程度，且誤差率不超過(guò)10%。根據我們的預測結果，還可以推斷出導致所預測空氣污染的主要原因。”

這款軟件使用了遍布倫敦中心城區的約150座監測站提供的數據。

這個(gè)系統能夠逐小時(shí)預報倫敦市內150個(gè)地點(diǎn)未來(lái)3天的空氣污染程度，且誤差率不超過(guò)10%。

這個(gè)系統能夠區分不同受測氣體的排放量，如一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物。

有的放矢地制定預防措施

當然，任何預測本身并不能減輕城市的空氣污染。但預測軟件提供了必要的數據，有助于有的放矢地實(shí)施應對舉措。Grothmann指出：“譬如，如果我們的系統預測出未來(lái)兩天受交通影響，倫敦的某些區域將出現高于平均水平的空氣污染，那么，倫敦市可以通過(guò)臨時(shí)提高擁堵費，在受影響嚴重的區域實(shí)行貨車(chē)分時(shí)段限行，或鼓勵人們乘坐公交出行等舉措做出響應。”

除了交通或工業(yè)和能源領(lǐng)域的這些舉措之外，西門(mén)子的預測軟件還可為那些希望避開(kāi)嚴重污染地點(diǎn)和時(shí)段的居民提供擴展服務(wù)。譬如，他們可以使用在線(xiàn)服務(wù)，根據未來(lái)幾天的污染預報，找出適于慢跑的地點(diǎn)和時(shí)間——不只是在倫敦，而且是在任何配備了足夠多的傳感器的城市。Grothmann說(shuō)：“理論上講，我們的系統可以擴展至所有城市——前提條件是，這些城市能對其空氣成分進(jìn)行測量。”

不論是作為最大限度地減輕污染的輔助工具，還是為注重健康的居民提供的服務(wù)，西門(mén)子所開(kāi)發(fā)的預測軟件都為城市提供了一個(gè)邁向高效、智能、可持續發(fā)展未來(lái)的跳板。在未來(lái)，城市不僅能為其居民提供發(fā)展、就業(yè)和致富的機會(huì )，而且能提供潔凈、清新的空氣。