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凱恩利機械(圖)|cnc加工雙頭數(shù)控車床|高埗數(shù)控車床 ：

                                      數(shù)控機床產品技術水平有了穩(wěn)步提高

     首先，中上檔裝備水平迅速提升。目前，大型汽車覆蓋件自動沖壓線等10多類設備已達到國際水平，完全可實現(xiàn)進口替代。高速龍門五軸加工中心等20多類產品基本達到國際先進水平，具備替代進口產品的水平。精密臥式加工中心形成具有自主知識產權的和柔性制造系統(tǒng)核心技術。高速、復合等高層次數(shù)控加工中心已完成階段性研發(fā)，但在功能性能、可靠性方面與國際先進水平還存在一定差距。

   其次，數(shù)控系統(tǒng)梯次前移。我國在中檔數(shù)控系統(tǒng)研究開發(fā)方面取得了長足的進步，2010年以來，已累計在航空航天、能源、船舶、汽車等重點領域實現(xiàn)了3.5萬余臺國產中檔數(shù)控系統(tǒng)配套應用，實現(xiàn)了進口替代。多通道、多軸聯(lián)動等高性能數(shù)控系統(tǒng)系列產品打破國外技術壟斷，主要技術指標已基本達到國際主流檔數(shù)控系統(tǒng)的水平，實現(xiàn)了為多種高速、精密數(shù)控機床配套。

上次檔數(shù)控系統(tǒng)在重點軍工企業(yè)實現(xiàn)小批量應用。開發(fā)的標準型數(shù)控系統(tǒng)實現(xiàn)了批量生產，國內市場占有率從10%提高到25%。形成了數(shù)家產業(yè)化生產基地，其中廣州數(shù)控設備有限公司已形成年產各類數(shù)控系統(tǒng)10萬臺的生產能力，產量位居世界第二。我國數(shù)控系統(tǒng)已初步具備與國外同類產品的競爭能力，并實現(xiàn)了數(shù)控系統(tǒng)批量出口，2010——2014年累計出口各類數(shù)控系統(tǒng)9600余套，其中五軸聯(lián)動數(shù)控系統(tǒng)近700套。后，功能部件產品質量水平穩(wěn)步提高，品種系列不斷完善。國產功能部件已實現(xiàn)與機床主機的批量配套；工具產品已經基本具備為汽車行業(yè)提供現(xiàn)代切削工具的能力。數(shù)控系統(tǒng)、功能部件和工具與數(shù)控機床主機的應用示范和批量配套，有助于形成完整的產業(yè)鏈，推動機床產業(yè)的結構調整。

                  凱恩利分享：機器人也會產生性別歧視 原因是人類語言所致

   本文由  凱恩利（摘自：中國機床網） 凱恩利12 年專注臺灣機床研發(fā)經驗，專業(yè)供應各類CNC數(shù)控車床、cnc加工中心、cnc高速鉆攻中心、車削中心 等精密數(shù)控設備。我們的理念：品質重於推銷，服務重於承諾！我們注重細節(jié)的完善，不斷的在創(chuàng)新改變！感謝一路有您的支持我們會走的更遠！

   據(jù)《每日郵報》報道，計算機程序員們正試圖教育機器人減少性別歧視，其方法是幫助它們擺脫某些單詞所帶來的偏見。

   雖然計算機可能是中性的，但人類的偏見可能無意識地體現(xiàn)在對語言進行分析的機器學習算法。這種偏見被證明已產生影響，儀表數(shù)控車床 ，如對求職者進行分類的基本計算機程序，可能會基于關鍵詞而對某些求職者產生歧視。但美國有一個研究小組在正試圖打破這種偏見。

   微軟研究院(MicrosoftResearch)的程序員亞當·卡萊（AdamKalai）正與波士頓大學的研究人員合作，試圖從計算機中刪除這種偏見。

   該研究小組正在利用一種被稱為“詞向量(WordEmbedding)”的技術，教育機器如何通過尋找單詞之間的關系來處理語言。使用該方法，機器可以通過比較單詞“她”和“他”來了解上下文。具體在應用時，機器會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，高埗數(shù)控車床，當計算機搜索現(xiàn)實世界資源時，詞向量方法可能根據(jù)固有的性別成見而進行配對。例如，尋找工作職位時，對于“她-他”配對，計算機會聯(lián)想到“縫紉工-木工”或“室內設計師-建筑師”。

     向計算機輸入來自谷歌新聞的文章，正如所預料的，對于“她-他”單詞配對，能產生了一些良性的關聯(lián)，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，cnc加工雙頭數(shù)控車床，如“未婚夫-室友”。但一些基于性別偏見而產生的配對可能有問題。例如，“可愛”被認為是一個女性專用詞，而“輝煌”等于男性，同樣還有“家庭主婦”與“計算機程序員”配對。

   在職業(yè)上，這種性別歧視極端的例子是，哲學家、戰(zhàn)斗機飛行員、上司和架構師等這些工作通常與“他”有關。而與“她”相關的職業(yè)包括家庭主婦、社交名媛、接待員和理發(fā)師。

   卡萊在接受NPR（美國全國廣播公司）采訪時表示：“我們試圖避免出現(xiàn)性別歧視的現(xiàn)象，尤其是在新聞文章中……但你發(fā)現(xiàn)，這些單詞配對存在相當嚴重的性別歧視性質?！?/p>

   在網上近公布的一篇研究報告中，通用數(shù)控車床，該研究小組發(fā)現(xiàn)，他們可以訓練機器忽略單詞的某些關聯(lián)，同時保持了所需的關鍵信息。他們解釋稱：“我們的目標是減少單詞配對的性別偏見，同時保留其有用的屬性?！?/p>

   通過調整他們的算法，該小組能夠去除單詞之間的某些關聯(lián)，如“前臺”和“女性”，同時保持合適的單詞配對，如“女王”和“女性”。

   雖然其算法仍基于性別產生配對，但忽略了某些潛在的關聯(lián)——即某些詞被視為更男性化或女性化。他們認為這種方法或許能通過“詞向量”技術改進機器學習，在保持有用關聯(lián)的同時擺脫單詞固有的偏見。

   根據(jù)NPR的報道，問題是并不一定要用“詞向量”算法來處理語言，這種算法可以區(qū)分性別和種族，但只有當研究人員希望專注于某一特定性別或群體時，才可能需要這種算法。

   當這種技術被打算作為一種不偏不倚的方法對數(shù)據(jù)進行分類，而不考慮性別或種族偏見時，這種技術可能會有問題。對此，研究人員解釋稱：“理解基于種族、民族和文化的固有成見而產生的直接和間接偏見，是一項微妙的工作。今后這項工作的一個重要方向將是量化和消除這些偏見?！?/p>
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