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函数是一定作用的代码块的集合。我们比如可以把计算两个数和写成一个函数，所以函数是具有一定意义的功能代码块，平时我们工作种，习惯性把重复使用到的代码块编写成函数，这样方便阅读和理解，同时也精简了代码量。
函数其实是用作用域，一般函数默认是全局都可以使用，我们也可以限制函数只能在固定的Task或者只能在某个模块里面生效。这个涉及到函数的作用域我会在下一章节和大家一起讨论这个问题。
函数都要有个函数名，函数名和变量名相同规则相同，也就是说是字母和数组的排列组合，当然其中个字符必须是字母，我们在命名函数的时候不能太长，也不能太短，我记得以前在学校的时候学校有了老教授，教我们单片机，他写程序命名就喜欢取汉语拼音的手写字母比如下面这个函数“JQRDD”名称就是“机-器-人-断-电”,你会发现看他写的程序，相当费劲，尤其是没有注释的函数简直是灾难，搞笑的是这老头子，给他的车拍买了个“80C51”的号码。简直没谁了。我建议可以这样命名“
在本季启动仪式上，由施耐德电气、亚马逊云科技、中科创达、智慧工厂研究院的专家组成的“绿色智能制造技术融合创新专家委员会”正式成立。面向绿色智能制造市场需求，通过技术融合创新指导及咨询、创新趋势把握、外部调研和参访等，为入营企业提供更加科学、长期的发展规划，更好地促进技术融合、创新合作，以提升解决方案竞争力和推动企业数字化转型的落地。可以看到，从创赢计划季到季，施耐德电气一直在不断地对其进行迭代、优化。作为一家拥有近200年历史的企业，施耐德电气在整个生态圈的搭建中也在不断完善自身对工业的理解随着施耐德电气自身的发展，从原有自动化控制，到数字化和可持续发展。我们对自己的定位是在打造创新生态的过程中，积极主动地将相关生态圈各个要素整合到一起，从而推动信息化、工业化深度融合，这就意味着我们需要联合更多伙伴加入到生态体系当中。
Fetch instruction and output instruction (LD/LDI/LDP/LDF/OUT)
In March 2016, the match between AlphaGo and a professional Go player aroused great attention0n ARTIFICIAL intelligence. Did the computer beat the best of mankind in an admittedly very complex computational and intellectual task by virtue of brain-like intelligence? From the perspective of system structure, AlphaGo combines deep neural network training and Monte Carlo simulation [1]. Broadly speaking, deep neural networks are brain-like forms of computation, while the Monte Carlo method takes advantage of the speed of the machine and simulates a huge number of possibilities for further judgment, which now seems not to be how the brain works. Therefore, AlphaGo can be said to be a success achieved by combining brain-like and non-brain-like computing and intelligence and giving full play to their respective strengths. In addition to the deep neural network used by AlphaGo, what other aspects of brain-like computing and intelligence are currently being studied? What breakthroughs might be brought about in the near future?
1, rich interface, support Ethernet, serial port, CAN port, IO port and other equipment access and Ethernet, 2G/3G/4G network access;
其实我们会把生态看得更加广义一些，中小企业、院校科研机构、方中介、投资机构、等都是生态的共同组成部分，我们希望能够融入这一生态，通过投入资源、组织资源，推动资源，为信息化、工业化的深度融合做出贡献。
施耐德电气、工业自动化业务中国区负责人庞邢健也在启动仪式上表示：“中国工业正在经历数字化转型和低碳转型的过程，数字技术与应用场景的融合进一步深入，创新模式正从一家企业的单点转变为生态系统的融合发展。施耐德电气希望以生态之力，携手政产学研用各领域伙伴，为中国工业的数字化转型及高质量发展做出贡献。”毋庸置疑，推动生态圈快速前进的首要前提是企业需要具备强大的行业影响力和号召力，另外还需要企业在行业、资源各个方面都有着强大的实力。我们认为，以施耐德电气为代表的工业头部企业作为生态圈的推动者，完全具备带领行业前进、帮助各大中小企业挖掘市场机遇的能力。
在创赢计划不断推进的过程中，施耐德电气以自身实力和资源整合让创赢计划实现了良性循环。但无论是行业还是市场都需要有一个不断完善、优化自我的过程。所以，理性来说，任何项目从金字塔底部走向顶部的过程中，难免会遇到一些疑惑和困难。但是，用逆向思维来看，困难可以理解为机遇，披荆斩棘之后也就是一马平川到来之时。
“我们在做整个创赢计划的过程中也是不断地遇到问题、解决问题。但我们并不觉得困难是个棘手的事情，它是一个挖掘机会和创新的过程。具体来看，在季创赢计划场景挖掘的问题上，施耐德电气首先通过验证外部生态的丰富性去解决整个问题，而且这个方式对其内部在开放性创新的认同上也产生了非常好的正面效果。“到了季，我们在想如何让方案具有广泛的复制性。首先，我们会围绕客户的方案进行调研，场景分析、探讨和预判，后通过评选的机制筛选出具体的联创方案场景电动交通领域是高质量可持续发展的重要贡献者和推动者。随着技术的发展，交通领域实现电气化、智能化，将为减碳、低碳做出贡献。以轨道交通为例，地铁、城际铁路都已经全面实现电气化。在船舶运输行业，电气化在过去十年也有了很大的发展。交通行业电气化的潜力在于电动汽车，不管是乘用车还是商用车，中国已经了世界的潮流。基于车辆的特点，它对基础设施的要求有很大的不确定性，对基础设施的投入、新一代技术的引入也提出了新的挑战。ABB相信：电动交通是一个非常有潜力的行业。我们是积极的参与者，我们也是贡献者。通过十多年的努力，ABB目前拥有全系列的充电、配电解决方案，并针对一些特定的应用场景，推出了像360kW大功率快速充电桩，解决里程焦虑。ABB和OEM厂商合作，在重型卡车电气化方面进行合作，帮助他们实现电气化，并开发了商用车车队电气化管理平台。ABB还冠名赞助了ABB汽联电动方程式世界锦标赛，得到了各界非常好的反响。我们很关注生产端的智能制造、柔性生产。外部生产环境、供应商环境都会不断变化，这时通过柔性生产可大化、时刻保持生产效率优。以电动汽车为例，通过引入柔性生产、协作机器人、移动机器人，投资高速网络、数据连接，可以有机会把传统的生产线变成一个一个的人工智能岛。这样，整个生产环节就能非常优化，随时应对新的外部环境变化的挑战，通过大数据的支撑，实现整个生产过程时刻保证优的效率，提高竞争力。整个建筑行业的用电量非常可观。在建筑行业电气化方面，ABB有非常成熟的全套智能楼宇管理系统，实现照明、舒适、安全的独立楼宇管理。针对楼宇群的管理系统，更多地关注引进整个能源系统，暖通、制冷、水务、配电等综合管理系统。在整个园区，针对不同的应用场景，从生产型园区、商贸型园区、居家型园区到混合型园区，根据园区需求的特点，提供佳的优化管理平台，来实现整体的节能效果。随着大量引入电气化，我们对电的需求会不断增长。这时，在发电端大限度地引入可再生能源就变成关键。只有在供电端应用可再生能源，才可以实现绿色的可循环、可持续的生态。可再生能源的引入本身有一些新的挑战，对电网来说，它的发电端受天气影响不断变化；在用电端，随着电动汽车的移动，产生了很多不确定性。所以，整个电网变成一个控制的问题，是一个智能电网，必须要引进数字化技术。电动汽车成规模以后，应该考虑作为一个移动的储能终端，这样可以对智能电网的稳定性和效率做出非常大的贡献。整体工程思维训练为目的，通过采用工业常用的智能装备（本次竞赛以AGV为对象）的机电建模、运动控制建模、基于模型的开发（MBD）来训练学生的“工程师”全局能力，包括方案规划与设计、物理对象建模、控制算法设计、团队协作、表达与呈现等综合能力，从而达到训练学生的工程思维、并掌握方法与工具的目的。随着新能源加速发展，光伏行业需求旺盛，在光伏电池串组件的生产过程中使用机器人成为必然选择。开发光伏电池组件机器人排版系统应用软件，与机器人相结合，将有效实现智能制造的工艺优化和效益提升。参赛选手将在光伏电池串组件智能制造产线的应用场景下，采用简洁易用的开发工具，开发机器人排版系统应用软件；并在此基础上自主创新，将机器人系统更多的应用创新功能融入此软件，挖掘机器人在工艺优化和效率提升上的潜力，在实战中洞察先机，于创新中挑战难题。实际维修中经常会遇到电机扫膛，多数情况是因为电机缺少保养，没有定期对电机的轴承检查加油脂。电机的轴承因为缺少油脂长期高速运转，造成轴承高温、损坏，继而造成电机的扫膛，从而损坏电机。
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