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FX5U通过XCNet-FX5U-S读取仪表数据

本示例以 FX5U-32MR/ES 为例读取 ModbusTCP 网口仪表数据,本示例采用 ModbusTCP 协议实现,对 ModbusTCP 从站协议的仪表,FX5U 可直接通过 XCNet-FX5U-S 进行仪表数据采集,无需 PLC编程,对于其他支持 ModbusTCP 从站协议的 PLC(例如施耐德 PLC),均可实现数据交换,步骤类似不再重复介绍。

  • 2022-10-12
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S7-1200 通过BCNet-FX ModbusTCP读写FX3U

北辰 BCNet-FX 模块内部集成 ModbusTCP 服务器,因此 ModbusTCP 客户机,如支持ModbusTCP 的组态软件、OPC 服务器、PLC 以及实现 ModbusTCP 客户机的高级语言开发的软件等,可以直接访问三菱 FX 系列 PLC 的内部数据区,Modbus 协议地址在 BCNet 内部已经被默认映射到 FX 系列 PLC 的地址区,实现的功能号包括:FC1、FC2、FC3、FC5、FC6和 FC16。

  • 2022-10-12
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XCNet-FX5U-S实现FX5U之间数据交换

本示例以 XCNet-FX5U-S 实现两个 FX5U 之间数据交换为例,利用 XCNet-FX5U-S 实现两个 FX5U之间的数据交换,该方式无须 PLC 编程,提高应用开发速度和便捷性。

  • 2022-10-12
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XCNet-MB-S实现S7-1200的ModbusTCP客户机功能

西门子 S7-1200/1500 或西门子以太网口 PLC 如 CPU315-2PN/DP,CP343-1 等,通过网口连接北辰 XCNet-MB-S 协议网关,既可以实现 ModbusTCP 的服务器和客户机功能,又可以实现 2 路 ModbusRTU 的服务器和客户机功能。在实际的自动化和信息化项目的应用中,非常的方便。

  • 2022-10-12
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XCNet-MB-S实现S7-1200的Modbus从站功能

西门子 S7-1200/1500 或西门子以太网口 PLC 如 CPU315-2PN/DP,CP343-1 等,通过网口连接北辰 XCNet-MB-S 协议网关,既可以实现 ModbusTCP 的服务器和客户机功能,又可以实现 2 路 ModbusRTU 的服务器和客户机功能。在实际的自动化和信息化项目的应用中,非常的方便。

  • 2022-10-12
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XCNet-MB-S实现S7-1200的Modbus主站功能

XCNet-MB-S 的串口 X1 或串口 X2 作为 Modbus 主站运行,连接外部 Modbus 仪表,根据预置命令在西门子网口 PLC(S7-1200、S7-1500、SMART S7-200 等)和 Modbus 仪表之间交换数据。应用于西门子网口 PLC 和 Modbus 仪表之间的 Modbus 通讯。

  • 2022-10-12
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欧姆龙CP1H通过BCNet和三菱FX3U无线数据交换

本示例以欧姆龙 CP1H 与三菱 FX3U 进行无线交换数据,本数据交换采用 ModbusTCP 协议实现,欧姆龙 CP1H 采用 BCNet-CP/CJ-S 工作在无线 WiFiStation 模式,做 ModbusTCP 主站。三菱 FX3U 采 用 BCNet-FX-S 工作在无线 WiFi AP 模式、做 ModbusTCP 从站,通过 WiFi 方式进行无线数据传输。 也可以两个模块都工作在 Station 模式,中间通过功率 AP 路由器进行网络桥接,提高信号传输距离和稳定性。

  • 2022-10-12
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三菱Q系列PLC通过BCNet和FX5U数据交换

本示例以 Q00UCPU 与 FX5U-32MR/ES 为例交换数据,本数据交换采用 ModbusTCP 协议实现,其他支持 ModbusTCP 从站协议的 PLC(例如施耐德 PLC),均可实现该数据交换,步骤类似不再重复介绍。对于支持 ModbusTCP 从站协议的仪表,Q00UCPU 可直接通过 BCNet-Q-S 进行仪表数据采集。

  • 2022-10-12
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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

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