數控車床、東莞市數控車床、凱恩利機械(多圖) ：

                         數控車床加工設備的主要構成部分介紹

     首先：說到數控車床加工設備的主要構成部分，那么一個需要提起的就是那些加工設備的主機，而且這些主機也是整個數控機床配件中主要的構成部分，是數控機床的主題，因為在安裝在數控車床加工設備上的主機也是有很多不同類型的機械零配件組成，他們分別是主機的機床身，以及一些立柱和主軸，還有另外一個重要的組成部分就是進給機構；而且數控車床加工設備的主機的主要作用就是可以有效的完成對一些工件的各種不同的切削操作。

     其次：數控車床加工設備的核心部件就是它的數控裝置，數控裝置由硬件和相對應的工作軟件組成，其中，數控裝置的硬件又包括印刷電路板，顯示器，鍵盤和和紙帶閱讀機等，這些都是數控裝置的硬件；借助數控裝置的幫助，我們可以實現對一些零件程序的數字化輸入，然后還可以對輸入的程序進行有效的存儲，還可以實現對存儲數據的更改或者是插補運算等，這樣在下次使用的時候就不需要進行程序的輸入了，廣東刀塔式數控車床，這樣就可以有效的節(jié)約時間；而且借助數控裝置的幫助，我們還可以進行一些不用類型的控制操作。

                  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，東莞市數控車床，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《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(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：“我們試圖避免出現性別歧視的現象，尤其是在新聞文章中……但你發(fā)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(fā)現，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，數控車床，在保持有用關聯(lián)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，中山專業(yè)生產數控機床，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。”