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                                   我國機床鑄件行業生產值處于世界地位  

       我國的機床鑄件行業生產值一直處于世界地位，但整個行業出現的結構性矛盾卻越來越突出。雖然我國的機床鑄件生產值連年上升，但是不可否認，與發達國家相比，我國的機床鑄件生產業在制造工藝水平上明顯落后，這使得其在核心運行部件的技術水平和運行速度、產品精度保持性以及機床的可靠性上有著明顯的不足。核心的部件無法實現國產化，還是依靠進口，這是我國機床鑄件生產業的硬傷?！　?/span>

　     根據國家統計局2014年1-3月經濟運行數據，全行業主營業務收入1855億元，同比增長11.7%；與機床鑄件行業關聯較大的汽車、內燃機、工程機械等用戶行業固定資產投資放緩或負增長。進出口方面，一季度總體呈現“先降后升、企穩運行”的趨勢。機床鑄件商品進出口總額完成60.5億美元，同比下降1.13%?！?/span>

       中國機床鑄件工業協會發布2014年一季度機床鑄件行業經濟運行分析報告指出，機床鑄件行業一季度總體呈現“低位承壓運行”狀態。受市場需求萎縮、外資品牌競爭、要素成本上升和連續低位運行等多重不利因素等影響，行業企業運行質量下降、經營困難加劇、向上動力不足。盡管我國機床鑄件生產業一直致力于自主創新，可是卻與發達大國的成熟產業相差甚遠。近年來，國外高端品牌的強勢來襲，更加重了我國機床鑄件產業的內憂外患。所以我國機床鑄件產業要想在國外市場站

穩腳跟，必須從產品質量上下工夫?！　?/span>

                  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經驗，專業供應各類CNC數控車床、cnc加工中心、cnc高速鉆攻中心、車削中心 等精密數控設備。我們的理念：品質重於推銷，服務重於承諾！我們注重細節的完善，不斷的在創新改變！感謝一路有您的支持我們會走的更遠！

   據《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，cnc數控車床，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，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，當計算機搜索現實世界資源時，詞向量方法可能根據固有的性別成見而進行配對。例如，尋找工作職位時，cnc數控車床師傅，對于“她-他”配對，計算機會聯想到“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，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，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。

   在職業上，數控車床，這種性別歧視極端的例子是，哲學家、戰斗機飛行員、上司和架構師等這些工作通常與“他”有關。而與“她”相關的職業包括家庭主婦、社交名媛、接待員和理發師。

   卡萊在接受NPR（美國全國廣播公司）采訪時表示：“我們試圖避免出現性別歧視的現象，尤其是在新聞文章中……但你發現，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，該研究小組發現，他們可以訓練機器忽略單詞的某些關聯，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，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——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，在保持有用關聯的同時擺脫單詞固有的偏見。

   根據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，車銑cnc數控車床，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據進行分類，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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