斜床身數控車床,石排數控車床,凱恩利機械 ：

                       CNC數控車床優劣對比

 數控車床的優勢：

　　1、提高加工精度，結構上引入滾珠絲桿、采用軟件精度補償技術、加工全程由程序控制加工，減少人為因素對加工精度的影響，尤其提高了同批零件加工的一致性，使產品質量穩定；

　　2、數控車床可以有效的提高生產效率，一般約提高效率3-5倍，使用數控加工中心車床則可提高生產率5-10倍，節約時間與資金；

　　3、可加工形狀復雜的零件，如螺旋漿；

　　4、減輕了勞動強度，改善了勞動條件；

　　5、有利于生產管理和機械加工綜合自動化的發展。

數控車床的劣勢：

　　1、由于費用高昂，加工大批量零件不利；

　　2、操作人員要求素質高，工資成本高；

　　3、系統復雜，斜軌數控車床，修理復雜，維護費用高，需要好的工作環境。

　　東莞數控車床的位置選擇應遠離振源、避免陽光直射和熱輻射的影響，避免潮濕和氣流的影響。如車床附近有振源，則在車床四周應設置防振溝。否則將直接影響車床的加工精度及穩定性，容易產生電子元件接觸不良，發生故障，影響機床的可靠性。

　　一般數控車床所在的機加工車間，不僅環境溫度變化大，使用條件差，而且各種機電設備多，致使電網波動大。因此，安裝普通車床的位置，需要對電源電壓有嚴格控制。

　　數控車床的環境溫度應低于40攝氏度。過高的溫度將導致控制系統元件壽命降低，并導致故障增多。溫度的增高，灰塵增多會導致在集成電路板產生粘結，并導致短路.

　　在數控車床的使用運行過程中，必須注意其工作環境及使用條件，只有合理的使用車床，才能更大程度的發揮其實際性能，提升效率，降低成本，避免因外界環境的干擾及使用不得當導致的一系列問題。

                  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，斜床身數控車床，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，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，車銑復合數控車床，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，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，石排數控車床，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，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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