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                       CNC数控车床优劣对比

 数控车床的优势：

　　1、提高加工精度，结构上引入滚珠丝杆、采用软件精度补偿技术、加工全程由程序控制加工，减少人为因素对加工精度的影响，尤其提高了同批零件加工的一致性，使产品质量稳定；

　　2、数控车床可以有效的提高生产效率，一般约提高效率3-5倍，使用数控加工中心车床则可提高生产率5-10倍，节约时间与资金；

　　3、可加工形状复杂的零件，如螺旋浆；

　　4、减轻了劳动强度，改善了劳动条件；

　　5、有利于生产管理和机械加工综合自动化的发展。

数控车床的劣势：

　　1、由于费用高昂，加工大批量零件不利；

　　2、操作人员要求素质高，工资成本高；

　　3、系统复杂，斜轨数控车床，修理复杂，维护费用高，需要好的工作环境。

　　东莞数控车床的位置选择应远离振源、避免阳光直射和热辐射的影响，避免潮湿和气流的影响。如车床附近有振源，则在车床四周应设置防振沟。否则将直接影响车床的加工精度及稳定性，容易产生电子元件接触不良，发生故障，影响机床的可靠性。

　　一般数控车床所在的机加工车间，不仅环境温度变化大，使用条件差，而且各种机电设备多，致使电网波动大。因此，安装普通车床的位置，需要对电源电压有严格控制。

　　数控车床的环境温度应低于40摄氏度。过高的温度将导致控制系统元件寿命降低，并导致故障增多。温度的增高，灰尘增多会导致在集成电路板产生粘结，并导致短路.

　　在数控车床的使用运行过程中，必须注意其工作环境及使用条件，只有合理的使用车床，才能更大程度的发挥其实际性能，提升效率，降低成本，避免因外界环境的干扰及使用不得当导致的一系列问题。

                  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，斜床身数控车床，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，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，车铣复合数控车床，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，石排数控车床，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，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。”