MPX140-A型144系統卡接式數字配線架(120歐姆)

MPX140-A型144系統卡接式數字配線架(120歐姆)

「PTTP普天泰平 @MPX01數字配線架/柜，MPX01-120Ω歐姆卡接式DDF數字配線架/柜」MPX01-120歐姆卡接式數字配線架|MPX01-120歐姆卡接式數字配線柜|MPX01-120歐姆卡接式敞開式單面數字配線架|MPX01-120歐姆卡接式敞開式雙面數字配線架|DDF數字配線架|DDF數字配線柜|DDF配線架|西門子數字配線架|BNC數字配線架【DDU數字配線單元：8系統/16回路、10系統/20回路、16系統/32回路、20系統/40回路、21系統/42回路數字配線架】(DigitalDistributionframe)YD/T1437-2014數字配線架通信行業標準(YD)數字配線架，DDF數字配線架，DDF高頻配線架廠家，DDF配線架生產基地！

PTTP MPX01-120歐姆卡接式數字配線架特點：

本設備為單元式結構，使用120Ω單元體，方便安裝、使用和擴容；

流線型設計，外形美觀；

采用"絕緣層位移氣密性卡接"技術，操作方便；

體積小、密度高；

機架采用開架式結構，設計簡潔，并有完善的線纜管理系統；

布線整齊、美觀；

標識清晰、清楚；

有完善的接地系統；

機架、支架均采用靜電環氧噴塑，外形美觀，防腐性能強；

機架材質可選擇高強度鋁型材和鋼制材料，適合大、中、小型交換局

DDF數字配線架系列眾多：西門子、愛立信、AT&T、富士通、NEC、BNC等制式；75、120歐姆等不同阻抗系列、各種柜架體等多種組合供客戶選擇；2.性能：嚴格的結構設計、的金屬、非金屬材料、標準鍍金以及精湛、嚴格的工藝確保產品的性能穩定、可靠；3.結構：完整科學的的線纜結構，無論中間走線、兩側走線、前后跳線、架間跳線均更符合您的使用習慣，操作更加方便，完整的接地系統、多樣的固定方式、90度旋轉的單元體等細節無缺的設計，確?？蛻羰褂酶臃奖?。

DDF采用標準化程度較高的、**的、僅用自攻螺釘可安裝的、三面多孔位直立柱及橫立柱、側立柱，孔距25mm新型旋轉單元，可根據用戶操作需要,旋轉自如有完善的接地系統。

PTTP MPX01數字配線架(120Ω)

產品品牌：PTTP普天泰平

產品介紹：
    MPX01-A數字配線架配線設備的阻抗為120Ω。適用于傳輸速率2Mbit/s的數字傳輸設備端口之間或與程控交換設備端口之間的配線連接，從而為電路群的數字信號提供調線、轉接、監測等功能。 

產品特點：

1.   機架采用鋁合金型材，機架美觀大方。

2.   架內布線空間寬敞，電纜走線清晰美觀。

3.   模塊標識清晰明確，接線采用卡接。

4.   模塊采用高彈性材料、雙十字接點，接觸可靠。

5.   卡接、剝皮、切斷完成。

6.   測試部件齊全，能滿足用戶進行各種測試。

7.   機架適合于單機、并機等多種安裝方式。

主要技術參數

工作速率：2Mbps
特性阻抗：120Ω
回波損耗：≥18dB
回線間串音防衛度：≥60dB
導線卡接處接觸電阻：≤3mΩ
簧片接觸處電阻：≤7mΩ
絕緣電阻：≥1000MΩ(500VDC)

MPX01-A單面數架規格尺寸

機架尺寸（單列）高*寬*深

單列模塊數（塊）

*大容量（系統）

2600*300*300

13

208

2200*300*300

10

160

2000*300*300

9

144

MPX01-A雙面數架規格尺寸

單列尺寸（mm）高*寬*深

列模塊數（塊）

容量（系統）

備注

2600*260*800

13*2

416

特殊設計

2200*260*800

10*2

320

2000*260*800

9*2

288

MPX01型數字配線架(120Ω)

·          采用模塊式結構，安裝配置靈活、方便。
  采用專用的卡接工具和繞接工具，可以快速方便地進行接線工作。

產品介紹：

32回線卡接式模塊①

32回線卡接式模塊②

32回線雙卡式模塊備附件

64回線卡接式模塊

64回線卡接式模塊備附件

32回線雙卡式模塊

32回線卡接式模塊①②備附件

48回線卡接式模塊②

24回線卡接式模塊①

24回線卡接式模塊① 48回線卡接式模塊②備附件

24回線繞接式模塊

32回線繞接式模塊

24、32回線繞接式模塊備附件

產品特點：

· 采用模塊式結構，安裝配置靈活、方便。

· 采用專用的卡接工具和繞接工具，可以快速方便地進行接線工作。

工作條件：

· 工作溫度：+5℃～+40℃

· 相對濕度：≤85%(+30℃時)

· 大氣壓力：70kPa～106kPa

技術要求：

· 特性阻抗：75Ω

· 工作速率：2Mbit/s、8Mbit/s、34Mbit/s、45Mbit/s、140Mbit/s、155Mbit/s

·  接觸電阻：a)外導體≤2.5mΩ，經機械耐久性試驗后增值≤2.5mΩb)內導體≤10mΩ，經機械耐久性試驗后增值≤10mΩ

· 絕緣電阻：≥1000MΩ，測量回路的電壓為500V(DC)。

· 耐壓：能承受1000V(AC)/1min的作用而無擊穿、無飛弧。

· 回線間串音防衛度：≥70dB(50kHz～233MHz)

· 介入損耗：≤0.3dB(50kHz～233MHz)

· 回波損耗：≥18dB(50kHz～233MHz)

· 拉脫力：同軸連接器與電纜連接后，抗電纜拉伸能力＞50N

·  機械耐久性：同軸連接器插拔1000次后，接觸電阻、介入損耗、回波損耗、分離力、保持力符合要求，并且接觸面仍有電鍍層，不露出基底材料。

訂貨指南：

型號

外觀尺寸

*大容量

備注

高×寬×深(mm)

MPX01型數字配線架（120 Ω）

2600×600×300

16系統/模塊 192系統/（12模塊）/列 384系統（2列）/架

1.封閉式。
  2.單面架。

2200×600×300

16系統/模塊 128系統（8模塊）/列 256系統（2列）/架

2000×600×300

16系統/模塊 96系統（6模塊）/列 192系統（2列）/架

2600×600×450

16系統/模塊 192系統/（12模塊）/列 768系統（4列）/架

1.封閉式。
  2.雙面架。

2200×600×450

16系統/模塊 128系統（8模塊）/列 512系統（4列）/架

2000×600×450

16系統/模塊 96系統（6模塊）/列 384系統（4列）/架

2600×(N×250)×450

16系統/模塊 192系統（12模塊）/列

1.敞開式機架結構。
  2.寬度為N×250mm。
  3.雙面架。

2200×(N×250)×450

16系統/模塊 128系統（8模塊）/列

2000×(N×250)×450

16系統/模塊 96系統（6模塊）/列

2600×600×300

24系統/模塊 192系統（8模塊）/列 384系統（2列）/架

1.封閉式。
  2.單面架。

2200×600×300

24系統/模塊 144系統（6模塊）/列 288系統（2列）/架

2000×600×300

24系統/模塊 120系統（5模塊）/列 240系統（2列）/架

2600×600×450

24系統/模塊 192系統（8模塊）/列 768系統（4列）/架

1.封閉式。
  2.雙面架。

2200×600×450

24系統/模塊 144系統（6模塊）/列 576系統（4列）/架

2000×600×450

24系統/模塊 120系統（5模塊）/列 480系統（4列）/架

2600×(N×250)×450

24系統/模塊 192系統（8模塊）/列

1.敞開式機架結構。
  2.寬度為N×250mm。
  3.雙面架。

2200×(N×250)×450

24系統/模塊 144系統（6模塊）/列

2000×(N×250)×450

24系統/模塊 120系統（5模塊）/列

BigDL 的開源是在2016年12月30日，在過去五六年的時間里，我們和社區里的很多用戶、合作伙伴做了非常多的合作。比如大規模的推薦系統，大規模的時序分析的應用，當然也有很多計算機視覺、自然語言處理等等方面的應用。

舉一個和萬事達卡的合作案例，他們有差不多20億的用戶和交易數據，在大數據平臺上可能有幾千億的交易的記錄。當他們使用非常大規模的CPU至強集群構建大數據平臺之后，他們希望能夠在這些數據上構建AI應用，并對他們的交易數據進行挖掘，產生各種各樣的模型等等。

利用BigDL，萬事達卡的工程師得以在其大規模的企業數據倉庫上構建了非常多“端到端”的AI應用，從數據倉庫端對數據進行分析、抓取、特征處理、建模、訓練，*大的應用在幾百臺至強服務器上進行大規模分布式的訓練，差不多在5小時內訓練出一個大規模的AI模型，并提高他們各種AI的能力。

那么英特爾BigDL是否只能運行在英特爾平臺上呢？是否定的。嚴格來說，BigDL并不是只運行在英特爾平臺上，而是運行在大數據的生態系統上。但大數據生態系統基本上都是運行在X86的平臺上。當然BigDL會為英特爾的至強服務器等做更多的優化，來提高它的執行效率。

從計算加速角度來說，面對硬件加速器，我們或許低估了軟件優化的能力。很多軟件優化的技術，包括像低精度、多核多線程計算、量化方式等等，能夠很好地對AI整個計算效率帶來非常大的提升。

其實我們今天也做了很多工作，我們甚至愿意把他們稱之為軟件的AI加速器，這個“免費加速器”如何與BigDL這種大規模分布式的環境相結合，不只是很好地做scale out水平擴展，還可以很好地提升每個節點的計算效率，這是我們正在進行中的大部分的工作。這件事情是非常重要的，一個生態系統，必須要將各種技術能夠有機統一在一起，*終的目標是給用戶帶來*大的價值。

我們有一個愿景叫「AI Everywhere」 ，就是「AI無所不在」。在將來的很多生活應用中，都會使用大數據和AI來進行分析，從而提升體驗和生產效率。

從數據的角度來說，深度學習較大的局限在于進行大量的監督學習。很多人說：人工智能，有多少人工就有多少智能 —— 因為要對大量數據進行標簽、清洗。逐漸的大家意識到這個問題，于是大量向自監督學習、弱監督學習、或者說元學習這樣的方式進行轉移，并研究這些新的學習范式，怎樣提高數據的效率、減少人工干預。

在算法本身，一方面大模型是明顯的趨勢，超大參數的模型能夠得到更好的效果；另一方面，這也會給計算帶來非常大的挑戰。當模型變大以后，計算的整個效率其實是降低了。我覺得非常重要的點是如何利用遷移學習、或者利用新的學習范式，來把這種非超大規模的模型更好地利用到下游的任務上去，從而減少計算量并提高效率。

除了剛才提到的計算、數據和算法之外，還有一個很多人會忽視的關鍵地方，那就是開發效率。不只是計算效率或數據效率，而是作為一個數據科學家、機器學習工程師或大數據工程師，他們的效率也是非常重要的，因為很多時候到*后人比機器更貴。

怎樣提高開發人員的開發效率，不管是今天所謂的低代碼、無代碼的開發方式，都值得探索。我可能更感興趣的是，作為一個寫代碼的人，怎樣能夠有非常好的開發環境。我們在BigDL做的工作可以說是初步的嘗試，怎樣更好地讓今天的數據科學家和工程師在大規模的、非常復雜的算法、非常復雜的數據的這樣一個環境中非常高效地進行開發，這也是推動人工智能和大數據的一個重要方向。