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汽车摩托制造业发展受大型精密模具限制

        目前中国高中档轿车的覆盖件模具几乎全部依靠进口，大中型内外饰件塑料模具也有很大的需求量，中国汽车、摩托车工业迅猛发展，每年模具市场容量达700多亿元，但是国内大型精密模具的制造能力难以满足需求。

      随着我国汽车工业的快速发展，塑料制品也渐渐深入到了汽摩行业，随着塑料材质及其成型技术与工艺的提高，塑料制品在汽车、摩托车工业的应用将更加普遍，必然会引来汽摩模具的大发展。

    目前，汽车、摩托车塑料制品的应用已经由普通装饰件发展到结构件、功能件。塑料原料的使用也已经由普通塑料扩展到跟高、更耐冲击性更好的复合材料或者塑料合金了。汽车、摩托车塑料制品的用量能反映一个国家的汽车、摩托车工业发展的水平。发展科技含量高的大型精密汽车、摩托车覆盖件模具和大中型内外饰件塑料模具是今后中国汽车、摩托车模具的重要工作。德国是世界上采用汽摩塑料零部件多的国家，每辆汽车平均使用塑料制品已经达到近300公斤，占汽车总消费材料的22%左右。而日本每辆汽车平均使用塑料也达到约100公斤，而且仪表盘等内部饰件已经全部采用塑料制品。

          随着我国汽车、摩托车出口的快速增长，塑料模具代替木材和金属，会使塑料模具在汽车、摩托车工业中的需求量大增，特别是新型材料和新成型技术的发展，使得塑料制品在汽车、摩托车工业中的需求量日益增加。在一定程度上说，汽车、摩托车塑料制品的用量能反映一个国家的汽车、摩托车工业发展的水平。

       我国的汽车、摩托车模具制造行业前景是非常光明的，而且我国的汽车、摩托车模具制造生产要向着更高效、更节能、产品质量性能更好的方向发展，生产出具有集复杂、坚固、优质表面、形体新型等优点的汽车、摩托车模具产品，带动我国整个模具市场的发展。

                  凯恩利分享：机器人也会产生性别歧视 原因是人类语言所致

   本文由  凯恩利（摘自：中国机床网） 凯恩利12 年专注台湾机床研发经验，专业供应各类CNC数控车床、cnc加工中心、cnc高速钻攻中心、车削中心 等精密数控设备。我们的理念：品质重於推销，服务重於承诺！我们注重细节的完善，不断的在创新改变！感谢一路有您的支持我们会走的更远！

   据《每日邮报》报道，计算机程序员们正试图教育机器人减少性别歧视，其方法是帮助它们摆脱某些单词所带来的偏见。

   虽然计算机可能是中性的，但人类的偏见可能无意识地体现在对语言进行分析的机器学习算法。这种偏见被证明已产生影响，如对求职者进行分类的基本计算机程序，可能会基于关键词而对某些求职者产生歧视。但美国有一个研究小组在正试图打破这种偏见。

   微软研究院(MicrosoftResearch)的程序员亚当·卡莱（AdamKalai）正与波士顿大学的研究人员合作，试图从计算机中删除这种偏见。

   该研究小组正在利用一种被称为“词向量(WordEmbedding)”的技术，数控车床，教育机器如何通过寻找单词之间的关系来处理语言。使用该方法，机器可以通过比较单词“她”和“他”来了解上下文。具体在应用时，机器会找到合适的配对，如“姐妹-兄弟”或“女王-王”。但是，当计算机搜索现实世界资源时，词向量方法可能根据固有的性别成见而进行配对。例如，寻找工作职位时，对于“她-他”配对，计算机会联想到“缝纫工-木工”或“室内设计师-建筑师”。

     向计算机输入来自谷歌新闻的文章，正如所预料的，对于“她-他”单词配对，能产生了一些良性的关联，如母亲-父亲和自己（herself）-自己（himself）。而一些配对更不常见，如“未婚夫-室友”。但一些基于性别偏见而产生的配对可能有问题。例如，“可爱”被认为是一个女性专用词，而“辉煌”等于男性，同样还有“家庭主妇”与“计算机程序员”配对。

   在职业上，这种性别歧视极端的例子是，哲学家、战斗机飞行员、上司和架构师等这些工作通常与“他”有关。而与“她”相关的职业包括家庭主妇、社交名媛、接待员和理发师。

   卡莱在接受NPR（美国全国广播公司）采访时表示：“我们试图避免出现性别歧视的现象，尤其是在新闻文章中……但你发现，这些单词配对存在相当严重的性别歧视性质。”

   在网上近公布的一篇研究报告中，该研究小组发现，他们可以训练机器忽略单词的某些关联，同时保持了所需的关键信息。他们解释称：“我们的目标是减少单词配对的性别偏见，同时保留其有用的属性。”

   通过调整他们的算法，该小组能够去除单词之间的某些关联，如“前台”和“女性”，cnc数控车床培训 ，同时保持合适的单词配对，如“女王”和“女性”。

   虽然其算法仍基于性别产生配对，但忽略了某些潜在的关联——即某些词被视为更男性化或女性化。他们认为这种方法或许能通过“词向量”技术改进机器学习，在保持有用关联的同时摆脱单词固有的偏见。

   根据NPR的报道，问题是并不一定要用“词向量”算法来处理语言，cnc数控车床，这种算法可以区分性别和种族，但只有当研究人员希望专注于某一特定性别或群体时，才可能需要这种算法。

   当这种技术被打算作为一种不偏不倚的方法对数据进行分类，而不考虑性别或种族偏见时，这种技术可能会有问题。对此，研究人员解释称：“理解基于种族、民族和文化的固有成见而产生的直接和间接偏见，是一项微妙的工作。今后这项工作的一个重要方向将是量化和消除这些偏见。”