Game Master游戲修改大師，FPE整人專家，我大概已經整整十年沒有用過了。
現在都用別人做好的修改器平臺，WeMod, CheatHappens, 風吟月影。

黃仁勳和台積電一起翻轉全世界
讓世界更美好
更高速的AI晶片 計算出更好的抗癌藥物
人類生命朝200歲發展
以後機器人可以替代人類的勞力從事生產
老人長照以後靠機器人拉

鷹眼 - Eagle Eye



以前覺得沒啥卡司，就有一搭沒一搭的看，現在才發現2008就已經有編劇到接近合乎現在nvidia帶起的AI......

懶得找修改器，都直接用Cheat Engine
用過GM、FPE的可迅速上手，步驟都一樣

必須說有這種情況, 但我比較正直, 是要自己核對, 避免被別人騙, 所以學會看PLC階梯圖.
不過也是得知很多廠商會把PLC內容鎖起來, 或是不給圖, 就是不想給外人知道特定資料.

... 只能說技術也是一種貓捉老鼠的遊戲, 所以我才討厭跟人來往.

小肥羊說的是不透過程式邏輯調整，
直接從資料與顯示兩邊下手修改找出對應表。


但這些都跟AI無太大關係，跟機器學習的資料蒐集也不是能套用在一起


這樣能接受嗎

#77

#63
#55



依截圖所示，[黃線]的組別停機3次後完成數據擷取實驗，[紅線]的組別[未停機]下以半天完成15組數據。

#51

2020-06-23 AI智慧擷取-PLC自動轉譯技術

結論
PLC轉譯工具結合AI自動識別，再經由位址決策引擎來找出機台生產數據之物理意義與PLC資料位址之對應，
降低PLC解譯時間，將原本需要長時間的人工轉譯改變為系統轉譯驗證，減少人工解析與比對的時間，
可達85%以上，縮短導入時程，降低成本，增加中小企業採用意願。

其實P大, 你找的這些只有一部份, 另一部份閱讀PLC階梯圖很重要的原因.
以及我會要求技術人員一定要到現場的原因, 並不再於微調或此類的需求.
而是設備動作, 機構改變, 包含安全性管理, 而我是非常老派, 要求責任與邏輯.

所以這會請技術人員到現場, 確保理解為何要修改, 是否修改PLC有什麼想法?
理解機構機械要做的動作, 理解機構設計, 操作者需求, 討論好怎麼修改.
甚至其它設備連動, 把重點放在邏輯, 而不是修改, 因為修改很容易, 理解邏輯困難.

我可以指示去修改PLC氣放間隔, 技術者可照樣修改無須理解理由, 但這樣不負責任.
我需要明確說出為何我認為要如此修改, 技術者要明確理解這樣修改前後差異.
機構設計也要過來確保修改前後的變化跟影響, 操作者需要理解為何我們決定這樣做.

有共識的基礎下, PLC才配合, 做好註解, 變更理由; 期間有任何疑問甚至不同意, 要提出.
不是一個人主導, 是各專業領域都同意.

而理解, 沒有比現場看更好的方式, 彼此要多少對對方的工作有基礎的了解.
這才是負責任的技術人員, 而不是只會聽話修改的技術助理, 那沒屁用.
未來機器/AI就可以做助理的事情了.

P大的圖就說明這項調整就是跳過菁英哥提到的設備的專業技術人員，
另闢蹊徑從HMI與bus撈取資料找到對照表，
走的路徑跟小肥羊大說的類似。

只是遊戲修改是人眼辨識成果，
P大的是透過一般影像辨識技術「這部分有機器學習的方式」
加上bus撈取的資料去做機器判讀相關性研究。
但除非必要光是驗證的停機成本，很難想像菁英哥會認同這種作法。