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五、霍尼韦尔Honeywell：DCS系统备件模件、HONEYWELL TDC系列， QCS,S9000等备件。

六、安川Yaskawa：伺服控制器、伺服马达、伺服驱动器。 

七、罗克韦尔Allen Bradley Rockwell: 1745/1756/ 1771/ 1785、Reliance瑞恩 等产品。

八、XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME总线等备件 

九、伍德沃德Woodward：SPC阀位控制器、PEAK150数字控制器。

十、施耐德Schneider：140系列、Quantum处理器、Quantum内存卡、Quantum电源模块等。

十一、摩托罗拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。 

十二、发那科FANUC：模块、卡件、驱动器等各类备件。 

十三、西门子Siemens：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。

十四、博士力士乐Bosch Rexroth：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。 

十五、HP:工作站、服务器、HP 9000 工作站、HP 75000 系列备件、HP VXI 测试设备等。

十六、尼康NOKI：输入输出卡件、模块备件。惠普 

十七、MELEC: 驱动器、驱动板、伺服驱动器、伺服控制器、马达,驱动卡等。

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地震预测堪称地震学的圣杯。毕竟，地震是致命的，正是因为它们是不稳定的——没有警告，触发火灾和海啸，有时会造成数十万人死亡。如果科学家可以提前几个星期或几个月向公众发出警告，那么当大型地震来临，撤离和其他准备工作可以挽救无数生命。

到目前为止，没有人找到可靠的方法来预测地震，尽管许多科学家已经做过相关尝试。有专家认为这是一个令人绝望的尝试。洛斯阿拉莫斯国家实验室的地球物理学家保罗·约翰逊（Paul Johnson）说：“如果你说你认为你会在地震预测上取得进展，别人会说你是傻子。但他仍在坚持，他认为，有一个强大的工具可能会解决这个不可能的难题：人工智能。

世界各地的研究人员花费了数十年的时间研究他们认为可以可靠地预测地震的各种现象：前震、电磁干扰、地下水化学变化……甚至不寻常的动物行为。但是这些都没有持续奏效。数学家和物理学家甚至试图在20世纪80年代和90年代应用机器学习来预测地震，也没有效果。哥伦比亚大学拉蒙特多赫蒂地球观测站的地震学家克里斯·斯科尔茨（Chris Scholz）说：“整个课题都还有待解决。

但是，技术改进的机器学习算法和超级计算机的进步及其存储和处理大量数据的能力现在赋予了保罗·约翰逊的团队使用人工智能方面的新优势。约翰逊，一名正在跟几家机构研究人员合作的科学家说：“如果我们在10年前尝试过，我们还不可能做到这一点。”伴随着更复杂的计算，他和他的团队在实验室尝试了从未有人做过的事情：他们给机器输入原始数据——这些数据都来源于实验室模拟地震事件之前，之中和之后持续进行的大量测量。然后，他们通过算法筛选数据，以查找当人造地震发生时发出信号的可靠模式。除了实验室模拟之外，该团队还开始使用来自真实风暴的原始地震数据进行相同类型的机器学习分析。

这与科学家过去地震预测的方法不同——他们通常使用称为“地震目录”的这些经过处理的地震数据来寻找预测线索。这些数据集仅包含地震幅度、位置和时间，并省略其余信息。通过使用原始数据，约翰逊的机器算法或许能够拾取重要的预测标记。

约翰逊和合作者宾夕法尼亚州立大学的地球物理学家克里斯·马龙已经使用学校的地震模拟器进行实验室实验。模拟器随机产生地震，并为开源机器学习算法生成数据，并且系统已经取得了一些令人惊讶的结果。研究人员发现，当实验室模拟的地壳构造板块随着时间移动，计算机算法能在声音数据：“吱吱作响和磨削”噪声中捕捉到预测地震的可靠信号。随着人造地壳系统更接近模拟地震，该算法以非常具体的方式显示出这些噪声，这意味着约翰逊可以在任何时间点看这个声音信号，并且确定地震可能发生的时间。

例如，如果在20秒内发生人为地震，研究人员可以分析信号并在一秒内准确预测地震。约翰逊解释说：“算法不仅可以告诉我们地震发生的准确时间，而且告诉我们没有注意过的地震相关的物理学原理。”“回想起来，显而易见的是，因为我们专注于处理数据，我们成功地忽略了其物理学规律。”实验中，他的团队研究了声音信号，并以此预测地震。但约翰逊说，地震预测也应该是实时的。

当然，真实的地震比实验室模拟的那些复杂得多，所以实验室中的结果在现实世界中可能无法应用。例如，地震学家在自然地震系统中还没有观察到在实验室模拟过程中检测到的吱吱声和磨碎噪声（尽管约翰逊认为声音可能存在，而他的团队也正在研究）。不出所料，许多地震学家对机器学习能为地震研究提供突破这一想法持怀疑态度——部分原因或许是机器学习的相关实验已经失败太多次了。“这是个令人兴奋的研究，我认为我们将从约翰逊的工作中学到很多物理学知识，但在真实地震中应用这一方法还有许多问题，”克里斯·斯科尔茨说。

约翰逊也很谨慎，以至于他称自己的实验为“地震预测”时都有点犹豫。“我们认识到，如果你宣称的事物没有任何人相信，你必须谨慎看待你的信誉问题。”他如是说道。 约翰逊还指出，他目前只是追求一种估计地震时间的方法，而不是地震量级——他说预测地震的大小是一个更加严峻的问题。

但是克里斯·斯科尔茨和其他未参与这项研究的专家仍然认为，约翰逊应该继续探索。美国地质调查局地球物理学家大卫·洛克纳（David Lockner）解释说：“这可能会迎来巨大成功。”“机器学习的力量在于，您可以把所有东西都放在锅里，有用的参数自然分离出来。”因此，即使来自约翰逊实验室实验的噪音信号不能发挥作用，他和其他科学家仍然可以将机器学习应用于自然地震的数据中，并获得其他有用的信号。

约翰逊已经开始将他的技术应用于实际数据中——机器学习算法将分析由法国劳伦斯伯克利国家实验室和其他来源收集的地震数据。如果这种方法成功，他认为专家或许可以提前几个月甚至几年预测地震。“这只是一个开始，”他说。“我预测，在未来的五到十年内，机器学习将改变我们研究科学的方式。”