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                                   我国机床铸件行业生产值处于世界地位  

       我国的机床铸件行业生产值一直处于世界地位，但整个行业出现的结构性矛盾却越来越突出。虽然我国的机床铸件生产值连年上升，但是不可否认，与发达国家相比，我国的机床铸件生产业在制造工艺水平上明显落后，这使得其在核心运行部件的技术水平和运行速度、产品精度保持性以及机床的可靠性上有着明显的不足。核心的部件无法实现国产化，还是依靠进口，这是我国机床铸件生产业的硬伤。　　

　     根据国家统计局2014年1-3月经济运行数据，全行业主营业务收入1855亿元，同比增长11.7%；与机床铸件行业关联较大的汽车、内燃机、工程机械等用户行业固定资产投资放缓或负增长。进出口方面，一季度总体呈现“先降后升、企稳运行”的趋势。机床铸件商品进出口总额完成60.5亿美元，同比下降1.13%。　

       中国机床铸件工业协会发布2014年一季度机床铸件行业经济运行分析报告指出，机床铸件行业一季度总体呈现“低位承压运行”状态。受市场需求萎缩、外资品牌竞争、要素成本上升和连续低位运行等多重不利因素等影响，行业企业运行质量下降、经营困难加剧、向上动力不足。尽管我国机床铸件生产业一直致力于自主创新，可是却与发达大国的成熟产业相差甚远。近年来，国外高端品牌的强势来袭，更加重了我国机床铸件产业的内忧外患。所以我国机床铸件产业要想在国外市场站

稳脚跟，必须从产品质量上下工夫。　　

                  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，cnc数控车床，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，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，cnc数控车床师傅，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，数控车床，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”，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，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，车铣cnc数控车床，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。”