tiav15安装重启_西门子全新TIA Portal V15安装注意事项

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TIA Portal V15安装注意事项

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1、安装顺序:

先安装TIA_Portal_STEP_7_Pro_WINCC_Pro_V15;

再安装SIMATIC_S7PLCSIM_V15;

最后安装授权。

2、安装TIA_Portal_STEP_7_Pro_WINCC_Pro_V15时,需要将其解压到C盘,提示以下信息:

TIA V15与WinCC V6.X/V7.X不兼容,需将其卸载后再安装;

无奈将Wincc V7.3用360安全卫士将其完全卸载;需要注意的是要将其卸载干净;

3、安装完PLCSIM V15后需要重启计算机才能使用;

TIA Portal V15用户体验

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1、PLCSIM V15支持多CPU仿真;

2、TIA Portal V15支持多CPU块比较;

3、TIA Portal V15支持整个项目的搜索,并能跳转到指定位置;

4、项目可以设置保护权限;无授权用户不能打开项目;

5、TIA V14,V15可以共存;STEP7 V5.6/V5.5/V5.4、WinCC V7.3/V7.2/V7.0只能安装一个版本;8、对于S7-1500可下载PLC符号表,离线、在线PLC符号表可以比较异同;

6、PLCSIM V15没有找到故障块的仿真,手册说PLCSIM Advanced Version2.0支持故障块的仿真;

7、PLCSIM V15可以仿真已加密的程序块;

看到如此多得亮点,您是不是也被吸引了。如果您也想体验TIA博途V15,可以在评论区给我们留言。

TIA博途V15背景信息:

2010年推出的西门子TIA博途(全集成自动化工程软件平台)使用户能够通过高效配置快速、直观地执行自动化和驱动任务。其软件平台专为实现高效率和易用性而设计,同时适用于新老用户。TIA博途为控制器、人机界面(HMI)和驱动器等提供了标准的工程理念,可分享统一的数据存储和一致的操作方式——譬如,在配置、通信和诊断期间的操作,并针对所有自动化对象提供强大的库功能。TIA博途中简易的工程实现方式,有助于完整的数字自动化,如数字化规划、集成化工程和透明化操作等。TIA博途与PLM(产品生命周期管理)和MES(制造执行系统)软件一起构成了西门子完整的“数字化企业软件套件”,为企业迈向“工业4.0”奠定基础。

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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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