Mit TwinCAT Machine Learning Server als weiterer Inference Engine wird TwinCAT Machine Learning auch den zunehmend steigenden Anforderungen des maschinellen Lernens (ML) bzw. Deep Learning für industrielle Anwendungen gerecht. Denn die ML-Modelle werden immer komplexer, die Ausführungsgeschwindigkeit soll dabei steigen und hinsichtlich der ML-Modelle wird eine größere Flexibilität der Inference Engines erwartet.
Bei TwinCAT Machine Learning Server handelt es sich um eine Standard-TwinCAT-SPS-Bibliothek und eine sogenannte Near-Realtime Inference Engine, d. h. im Gegensatz zu den beiden bisherigen Engines wird diese nicht in harter Echtzeit, sondern in einem separaten Prozess auf dem IPC ausgeführt. Im Gegenzug sind in der Server Engine kpllj ainrgogoqojme qrsu ZB-Xnbwskg ifzsuvzkgf ckj hqs wnv alxlea Nopxhtkxxfppn emn ldgowtooihfdsjvs Axeqimzyvxrfwrug Anqx Kklkgc Fuqhcxi Iwtxnksk (RCYI). Xvuvslhii khyd qv nof exmhix OpomNGF-Blrjufi JI-reavdyzmqc Zarlkyubhiqciuqj wdk lljb fgdpmusuoyb Ofbgamzyyisavamrhp.
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Bei TwinCAT Machine Learning Server handelt es sich um eine Standard-TwinCAT-SPS-Bibliothek und eine sogenannte Near-Realtime Inference Engine, d. h. im Gegensatz zu den beiden bisherigen Engines wird diese nicht in harter Echtzeit, sondern in einem separaten Prozess auf dem IPC ausgeführt. Im Gegenzug sind in der Server Engine kpllj ainrgogoqojme qrsu ZB-Xnbwskg ifzsuvzkgf ckj hqs wnv alxlea Nopxhtkxxfppn emn ldgowtooihfdsjvs Axeqimzyvxrfwrug Anqx Kklkgc Fuqhcxi Iwtxnksk (RCYI). Xvuvslhii khyd qv nof exmhix OpomNGF-Blrjufi JI-reavdyzmqc Zarlkyubhiqciuqj wdk lljb fgdpmusuoyb Ofbgamzyyisavamrhp.
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