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面對全球數(shù)字化、智能化浪潮，如何以智能制造重塑產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢、增添發(fā)展新動能？一方面，國家要加強創(chuàng)新的力度，引進和培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神的高精尖人才，大幅提升我國智能制造水平；另一方面，要千方百計與國際接軌，加強行業(yè)之間的交流與溝通，互通有無，攜手同贏。作為國內(nèi)電子制造領域極具影響力的品質強展，每年一屆的NEPCON China都會上演一場年度電子制造領域頂級盛宴。今年正值國內(nèi)電子制造產(chǎn)業(yè)站上發(fā)展風口，產(chǎn)業(yè)智能化、自動化與工業(yè)化融合步伐日趨加快，新的行業(yè)范本和品牌翹楚不斷涌現(xiàn)，這無疑會為NEPCON China展覽提供了更加豐富的元素。將于4月24日-26日舉辦的第二十八屆NEPCON China上海展，直面電子制造各個領域，在展區(qū)設置、觀眾邀約、高端峰會、貴賓服務各方面進行充分完善，力爭讓展會成為匯聚領先品牌、激發(fā)產(chǎn)業(yè)活力的優(yōu)質平臺特別值得一提的是，NEPCON China 2018首次開辟“電子智造夢工廠”展區(qū)，由傳統(tǒng)的“SMT+自動化”兩個環(huán)節(jié)構成。新展區(qū)致力于在展會現(xiàn)場首次連線業(yè)界新款智能制造設備，包括貼片設備、印刷設備、焊接設備、檢測設備、自動化組裝系統(tǒng)集成、機器人本體、智能料倉、AGV等，創(chuàng)新以“模擬生產(chǎn)+實際成產(chǎn)”的方式，呈現(xiàn)智慧工廠概念，以“智動”創(chuàng)造未來。眾多自動化、工業(yè)軟件、工業(yè)機器人等展商將集體亮相，與行業(yè)內(nèi)各廠商一起，共同探討智慧工廠的創(chuàng)新解決方案，助力電子產(chǎn)業(yè)中的智慧工廠落地開花。

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目前已確定YAMAHA、亞科晨旭、南京優(yōu)倍、i-Stock、ERSA、OK international、Viscom、Mirtec、EtherCAT等國內(nèi)外智能制造知名公司參展NEPCON China展會。屆時眾展商將聯(lián)袂上演“電子智造夢工廠”項目，為電子制造行業(yè)人士現(xiàn)場演示智慧工廠創(chuàng)新理念。行業(yè)大咖論道? 重磅活動連場引領智造業(yè)有序發(fā)展

除了在現(xiàn)場參觀和進行貿(mào)易洽談，第二十八屆NEPCON China上海展還高度關注智慧工廠的理論儲備，特別準備了多場論壇峰會，邀請行業(yè)專家學者、展商和協(xié)會負責人、觀眾代表等深入探討，共享產(chǎn)業(yè)前沿發(fā)展成果，引領制造行業(yè)健康有序發(fā)展。

在展會開幕當天，首場“智見未來-中國數(shù)字化制造高峰論壇”將率先與展商觀眾見面。本論壇由gongkong與NEPCON聯(lián)合主辦，依托雙方在工業(yè)自動化及電子制造領域的權威優(yōu)勢及專業(yè)的用戶資源，與業(yè)內(nèi)廠商一起，直面我國智慧工廠發(fā)展現(xiàn)狀，共同探討智慧工廠的創(chuàng)新解決方案及工廠范例，為電子制造企業(yè)提供新思路，推動電子產(chǎn)業(yè)中的智慧工廠真正落地開花。

Can greatly reduce the energy consumption and speed up the kind of processor to achieve a higher level of intelligence of the brain will no doubt have a lot of help, but the real implementation class level general artificial intelligence, in addition to need such hardware foundation, the key is to understand the biological brain information for calculation, the class and learning algorithm of the brain. A common concern about this line of research is that neuroscience does not yet know enough about how the brain works, so can we develop effective brain-like algorithms? We can take some cues from deep neural networks, which are now enjoying widespread success. From the neurons connection mode to the training rules many ways, such as the depth of the real brain neural network distance network there is quite a distance, but in essence it draw lessons from the multi-layer structure of brain networks (i.e., the source of the word "depth"), and in the brain,?