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                                      數控機床產品技術水平有了穩步提高

     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核心技術。高速、復合等高層次數控加工中心已完成階段性研發，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，數控系統梯次前移。我國在中檔數控系統研究開發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了3.5萬余臺國產中檔數控系統配套應用，實現了進口替代。多通道、多軸聯動等高性能數控系統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控系統的水平，實現了為多種高速、精密數控機床配套。

上次檔數控系統在重點軍工企業實現小批量應用。開發的標準型數控系統實現了批量生產，國內市場占有率從10%提高到25%。形成了數家產業化生產基地，其中廣州數控設備有限公司已形成年產各類數控系統10萬臺的生產能力，產量位居世界第二。我國數控系統已初步具備與國外同類產品的競爭能力，并實現了數控系統批量出口，2010——2014年累計出口各類數控系統9600余套，其中五軸聯動數控系統近700套。后，功能部件產品質量水平穩步提高，品種系列不斷完善。國產功能部件已實現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提供現代切削工具的能力。數控系統、功能部件和工具與數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鏈，推動機床產業的結構調整。

                  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，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，儀表數控車床 ，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，高埗數控車床，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，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，cnc加工雙頭數控車床，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。

   在職業上，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，通用數控車床，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，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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