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                                      数控机床产品技术水平有了稳步提高

     首先，中上档装备水平迅速提升。目前，大型汽车覆盖件自动冲压线等10多类设备已达到国际水平，完全可实现进口替代。高速龙门五轴加工中心等20多类产品基本达到国际先进水平，具备替代进口产品的水平。精密卧式加工中心形成具有自主知识产权的和柔性制造系统核心技术。高速、复合等高层次数控加工中心已完成阶段性研发，但在功能性能、可靠性方面与国际先进水平还存在一定差距。

   其次，数控系统梯次前移。我国在中档数控系统研究开发方面取得了长足的进步，2010年以来，已累计在航空航天、能源、船舶、汽车等重点领域实现了3.5万余台国产中档数控系统配套应用，实现了进口替代。多通道、多轴联动等高性能数控系统系列产品打破国外技术垄断，主要技术指标已基本达到国际主流档数控系统的水平，实现了为多种高速、精密数控机床配套。

上次档数控系统在重点军工企业实现小批量应用。开发的标准型数控系统实现了批量生产，国内市场占有率从10%提高到25%。形成了数家产业化生产基地，其中广州数控设备有限公司已形成年产各类数控系统10万台的生产能力，产量位居世界第二。我国数控系统已初步具备与国外同类产品的竞争能力，并实现了数控系统批量出口，2010——2014年累计出口各类数控系统9600余套，其中五轴联动数控系统近700套。后，功能部件产品质量水平稳步提高，品种系列不断完善。国产功能部件已实现与机床主机的批量配套；工具产品已经基本具备为汽车行业提供现代切削工具的能力。数控系统、功能部件和工具与数控机床主机的应用示范和批量配套，有助于形成完整的产业链，推动机床产业的结构调整。

                  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，仪表数控车床 ，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，高埗数控车床，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，cnc加工双头数控车床，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，通用数控车床，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，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。”