中堂數(shù)控車床|凱恩利機械(在線咨詢)|數(shù)控車床型號 ：

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        磨砂面料型材：磨砂面鋁型材避免了光亮的鋁合金型材在建筑裝飾中存在一定的環(huán)境、條件下會形成光的干擾的缺點，它的表面如錦緞一樣細膩柔和，很受市場的青睞，但現(xiàn)有的磨砂材必須克服表面砂粒不均勻，并能看到模紋的不足。

     多色調表面處理鋁型材：目前單調的銀白色和茶色已不能滿足建筑師們與外墻裝飾面磚、外墻乳膠的很好配合，斜床身數(shù)控車床，新型的不銹鋼色、香檳色、金黃色、鈦金色、紅色系列（酒紅色、棗紅色、黑色、紫色）等加上彩色玻璃能使裝飾效果錦上添花。這些型材都必須經化學或機械拋光之后再氧化，效果才佳。

     粉末靜電噴涂鋁型材：粉末靜電噴涂型材的特點是抗腐蝕性能優(yōu)良，耐酸堿鹽霧大大優(yōu)于氧化著色型材。電泳涂漆鋁型材：電泳涂漆型材表面光澤柔和，能抵抗水泥、砂漿酸雨的侵獨，日本９０％的鋁型材都經過電泳涂漆。

    等離子體增強電化學表面陶瓷化鋁型材：該類型材是當今世界先進的處理技術技術。此型材產品質量優(yōu)良，但成本較高。它具有２０多種色調，其特點是可根據(jù)需要象印花布一樣套色，型材表面色彩繽紛，裝飾效果極佳。

                  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，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，數(shù)控車床型號，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(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，中堂數(shù)控車床，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，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，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，數(shù)控車床結構圖片，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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