MPX306型数字配线架(120Ω连接器)
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PTTP MPX01-120欧姆卡接式数字配线架特点：
本设备为单元式结构，使用120Ω单元体，方便安装、使用和扩容；
流线型设计，外形美观；
采用"绝缘层位移气密性卡接"技术，操作方便；
体积小、密度高；
机架采用开架式结构，设计简洁，并有完善的线缆管理系统；
布线整齐、美观；
标识清晰、清楚；
有完善的接地系统；
机架、支架均采用静电环氧喷塑，外形美观，防腐性能强；
机架材质可选择高强度铝型材和钢制材料，适合大、中、小型交换局
DDF数字配线架系列众多：西门子、爱立信、AT&T、富士通、NEC、BNC等制式；75、120欧姆等不同阻抗系列、各种柜架体等多种组合供客户选择；2.性能：严格的结构设计、的金属、非金属材料、标准镀金以及精湛、严格的工艺确保产品的性能稳定、可靠；3.结构：完整科学的的线缆结构，无论中间走线、两侧走线、前后跳线、架间跳线均更符合您的使用习惯，操作更加方便，完整的接地系统、多样的固定方式、90度旋转的单元体等细节无缺的设计，确保客户使用更加方便。
DDF采用标准化程度较高的、**的、仅用自攻螺钉可安装的、三面多孔位直立柱及横立柱、侧立柱，孔距25mm新型旋转单元，可根据用户操作需要,旋转自如有完善的接地系统。
PTTP MPX01数字配线架(120Ω)
产品品牌：PTTP普天泰平
产品介绍：
MPX01-A数字配线架配线设备的阻抗为120Ω。适用于传输速率2Mbit/s的数字传输设备端口之间或与程控交换设备端口之间的配线连接，从而为电路群的数字信号提供调线、转接、监测等功能。
产品特点：
1. 机架采用铝合金型材，机架美观大方。
2. 架内布线空间宽敞，电缆走线清晰美观。
3. 模块标识清晰明确，接线采用卡接。
4. 模块采用高弹性材料、双十字接点，接触可靠。
5. 卡接、剥皮、切断同时完成。
6. 测试部件齐全，能满足用户进行各种测试。
7. 机架适合于单机、并机等多种安装方式。
主要技术参数
工作速率：2Mbps
特性阻抗：120Ω
回波损耗：≥18dB
回线间串音防卫度：≥60dB
导线卡接处接触电阻：≤3mΩ
簧片接触处电阻：≤7mΩ
绝缘电阻：≥1000MΩ(500VDC)
MPX01-A单面数架规格尺寸
机架尺寸（单列）高*宽*深
单列模块数（块）
*大容量（系统）
2600*300*300
13
208
2200*300*300
10
160
2000*300*300
9
144
MPX01-A双面数架规格尺寸
单列尺寸（mm）高*宽*深
列模块数（块）
容量（系统）
备注
2600*260*800
13*2
416
特殊设计
2200*260*800
10*2
320
2000*260*800
9*2
288
MPX01型数字配线架(120Ω)
· 采用模块式结构，安装配置灵活、方便。
采用专用的卡接工具和绕接工具，可以快速方便地进行接线工作。
产品介绍：
32回线卡接式模块①
32回线卡接式模块②
32回线双卡式模块备附件
64回线卡接式模块
64回线卡接式模块备附件
32回线双卡式模块
32回线卡接式模块①②备附件
48回线卡接式模块②
24回线卡接式模块①
24回线卡接式模块① 48回线卡接式模块②备附件
24回线绕接式模块
32回线绕接式模块
24、32回线绕接式模块备附件
产品特点：
· 采用模块式结构，安装配置灵活、方便。
· 采用专用的卡接工具和绕接工具，可以快速方便地进行接线工作。
工作条件：
· 工作温度：+5℃～+40℃
· 相对湿度：≤85%(+30℃时)
· 大气压力：70kPa～106kPa
技术要求：
· 特性阻抗：75Ω
· 工作速率：2Mbit/s、8Mbit/s、34Mbit/s、45Mbit/s、140Mbit/s、155Mbit/s
· 接触电阻：a)外导体≤2.5mΩ，经机械耐久性试验后增值≤2.5mΩb)内导体≤10mΩ，经机械耐久性试验后增值≤10mΩ
· 绝缘电阻：≥1000MΩ，测量回路的电压为500V(DC)。
· 耐压：能承受1000V(AC)/1min的作用而无击穿、无飞弧。
· 回线间串音防卫度：≥70dB(50kHz～233MHz)
· 介入损耗：≤0.3dB(50kHz～233MHz)
· 回波损耗：≥18dB(50kHz～233MHz)
· 拉脱力：同轴连接器与电缆连接后，抗电缆拉伸能力＞50N
· 机械耐久性：同轴连接器插拔1000次后，接触电阻、介入损耗、回波损耗、分离力、保持力符合要求，并且接触面仍有电镀层，不露出基底材料。
订货指南：
型号
外观尺寸
*大容量
备注
高×宽×深(mm)
MPX01型数字配线架（120 Ω）
2600×600×300
16系统/模块 192系统/（12模块）/列 384系统（2列）/架
1.封闭式。
2.单面架。
2200×600×300
16系统/模块 128系统（8模块）/列 256系统（2列）/架
2000×600×300
16系统/模块 96系统（6模块）/列 192系统（2列）/架
2600×600×450
16系统/模块 192系统/（12模块）/列 768系统（4列）/架
1.封闭式。
2.双面架。
2200×600×450
16系统/模块 128系统（8模块）/列 512系统（4列）/架
2000×600×450
16系统/模块 96系统（6模块）/列 384系统（4列）/架
2600×(N×250)×450
16系统/模块 192系统（12模块）/列
1.敞开式机架结构。
2.宽度为N×250mm。
3.双面架。
2200×(N×250)×450
16系统/模块 128系统（8模块）/列
2000×(N×250)×450
16系统/模块 96系统（6模块）/列
2600×600×300
24系统/模块 192系统（8模块）/列 384系统（2列）/架
1.封闭式。
2.单面架。
2200×600×300
24系统/模块 144系统（6模块）/列 288系统（2列）/架
2000×600×300
24系统/模块 120系统（5模块）/列 240系统（2列）/架
2600×600×450
24系统/模块 192系统（8模块）/列 768系统（4列）/架
1.封闭式。
2.双面架。
2200×600×450
24系统/模块 144系统（6模块）/列 576系统（4列）/架
2000×600×450
24系统/模块 120系统（5模块）/列 480系统（4列）/架
2600×(N×250)×450
24系统/模块 192系统（8模块）/列
1.敞开式机架结构。
2.宽度为N×250mm。
3.双面架。
2200×(N×250)×450
24系统/模块 144系统（6模块）/列
2000×(N×250)×450
24系统/模块 120系统（5模块）/列
1.何时使用合成数据、何时不使用？
在知道合成数据是不是训练算法的**解决方案之前，重要的是要全面了解合成数据何时有用、何时没用。
尽管人类每天生成海量数据，但仍然缺乏可用的真实数据。当建模目标只有少量的真实数据或根本没有数据时，合成数据用作解决方案**不过了。比如说，它是冷启动问题以及基于文本和图像的模型训练的有用资源。此外，合成数据在已经在不同问题之间有标准化数据的数据集中显示出了价值——比如测试用例中存在单词和语法以及存在像素，这允许模型将数据的本质抽象出来。
然而，合成数据不适合这种用例：真实数据已经存在，但因隐私法规、集中成本或互操作性障碍而隔离孤立。此外，在大多数这些用例中，数据集并不得益于该输入单元，因此很难确定用于创建合成数据的合适的抽象级别。因此，挑战就出现了，因为问题的性质与合成数据适合解决的问题有着根本上的不同。
2.合成数据存在的问题
由于大多数源数据天生就有未知的方面，生成高质量的合成数据总是一个挑战。合成数据就好比模糊的图像。目前还不清楚它如何影响训练和学习模型的结果，这使得将来调试任何问题都很困难。
合成数据还存在大多数机器学习项目都存在的问题：将错误的问题与错误的工具联系起来，然后得出模型没有效果的结论，而实际情况可能是合成数据根本不合标准。
未知偏差也是使用合成数据方面的一个问题，因为用户无法保证模型学会的表示具有的质量。如果开发人员无法访问真实数据，只能看到真实数据的局部情况，增加的抽象层可能会为固有的偏见带来机会。
*后，机器学习训练模型中使用合成数据的成本很高。若使用合成数据，团队常常需要运行计算、调整模型数百次（如果不是数千次），以获得***的结果。加上传输全面训练所需的大量数据的额外成本，从时间和投入角度来看，合成数据*终会比利用使用来自数据源的真实数据的其他方法更烧钱，比如隐私增强技术。
3.联合学习是未来
在真实数据存在但孤立的情况下，解决使用合成数据的数据访问挑战与联合学习解决方案相比稍逊一筹。联合学习通过将一个或多个模型的版本发送到环境中的数据，而不是要求数据移动到模型中，从而实现对AI模型的出色训练。因为联合学习能够安全访问真实的高质量数据，同时允许数据托管者对相应数据保留完全控制度和安全性，它在互操作性、隐私法规或集中成本这几个障碍的用例中不需要生成和使用合成数据。
联合学习真正大放异彩的地方是在医疗保健和金融等高度监管行业的用例中；在这些行业，开发人员基本上无法访问机密的、受保护的数据集。想象这一幕：由于现在可以访问之前因敏感性而无法访问的数据，现在拥有更好的癌症诊断、病毒爆发预测和欺诈检测。突破性的AI进步可以让这一幕成为现实，但这种现实有赖于访问大量数据，这些数据目前分布在各个业务部门、组织和国家，每个国家都有不同的隐私法规。现在能够安全地获取这些数据的价值，但目前只有大型科技公司这个群体才能访问这些数据，因为它们有丰富的资源。
虽然合成数据解决了无法访问数据来训练模型的问题，但对于大多数其他用例来说，它将不如针对使用联合学习工具访问的数据进行模型训练，后者可以更好地保护隐私；通过能够处理细粒度的高质量源数据，获得更准确的结果；并且避免合成数据不可避免的固有的、附加的抽象层。