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- 產品品牌:凱恩利機械
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CNC數控車床,東莞數控車床,深圳數控車床常用機床的主要用途
車床
主要用于加工各種回轉表面和回轉體的端面。如車削內外圓柱面、圓錐面、環槽及成形回轉表面,車削端面及各種常用的螺紋,配有工藝裝備還可加工各種特形面。在車床上還能做鉆孔、擴孔、鉸孔、滾花等工作。
銑床
一種用途廣泛的機床,在銑床上可以加工平面(水平面、垂直面)、溝槽(鍵槽、T形槽、燕尾槽等)、分齒零件(齒輪、花鍵軸、鏈輪乖、螺旋形表面(螺紋、螺旋槽)及各種曲面。此外,還可用于對回轉體表面、內孔加工及進行切斷工作等。銑床在工作時,工件裝在工作臺上或分度頭等附件上,銑刀旋轉為主運動,輔以工作臺或銑頭的進給運動,工件即可獲得所需的加工表面。由于是多刀斷續切削,因而銑床的生產率較高。
刨床/插床
主要用于加工各種平面(如水平面、垂直面和斜面及各種溝槽,如T形槽、燕尾槽、V形槽等)、直線成型表面。如果配有仿形裝置,還可加工空間曲面,如汽輪機葉輪,螺旋槽等。這類機床的刀具結構簡單,回程時不切削,故生產率較低,一般用于單件小批量生產。
鏜床
適用于機械加工車間對單件或小批量生產的零件進行平面銑削和孔系加工,數控車床采購,主軸箱端部設計有平旋盤徑向刀架,能精準鏜削尺寸較大的孔和平面。此外還可進行鉆、鉸孔及螺紋加工。
磨床
用磨料磨具(砂輪、砂帶、油石或研磨料等)作為工具對工件表面進行切削加工的機床,統稱為磨床。磨床可加工各種表面,如內外圓柱面和圓錐面、平面、齒輪齒廊面、螺旋面及各種成型面等,還可以刃磨刀具和進行切斷等,工藝范圍十分廣泛。由于磨削加工容易得到高的加工精度和好的表面質量,cnc數控車床指定經銷商,所以磨床主要應用于零件精加工,尤其是淬硬鋼件和高硬度特殊材料的精加工。
鉆床
具有廣泛用途的通用性機床,可對零件進行鉆孔、擴孔、鉸孔、锪平面和攻螺紋等加工。在搖臂鉆床上配有工藝裝備時,還可以進行鏜孔;在臺鉆上配上萬能工作臺(MDT-180型),還可銑鍵槽。
齒輪加工機床
齒輪是常用的傳動件,有直齒、斜齒和人字齒的圓柱齒輪,直齒和弧齒的圓錐齒輪,蝸輪以及非圓形齒輪等。加工齒輪輪齒表面的機床稱為齒輪加工機床。
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,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,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,石岐數控車床,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,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,cnc數控車床年銷量,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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