凯恩利机械(图)、数控车床型号、望牛墩数控车床 ：

          为什么要在数控机床上加装测头？

    时间就是金钱，节省手动对刀、手动工件位置找正和检测就是在节省金钱。加装我们的测头系统可以缩短大部分的手动找正和脱机检测带来的、耗费成本的人工辅助时间，降低甚至消除人为因素导致的废品。

　　在进行首件脱机检测时，您价值昂贵的数控机床是否会闲置长达数小时？手动测量时将工件移到三坐标测量机或其它脱机检测方法都会耗时巨大，使用机床测头则可以快速地完成工件的在机检测和自动设定偏置补偿值，提高加工精度，数控车床型号，避免反复装夹和重复定位。

数控机床加装测头与不加装花费辅助时间对比

　　“用测头改变了我们的生产模式，节省了大量的辅助时间，几乎已经没有废品了！用起来还这么方便，太好了！”、“小批量加工换序能够这么快，多亏了有测头！”凯恩利用户反馈（加工中心用工件测头和对刀器用户）。

　　凯恩利机床公司生产的测头已被国内众多机床厂家和零件加工企业所装备，用以提高工件质量和生产力。测头易于安装的特性使其完全能够加装到工厂现有数控机床上。

　　测量软件包采用易于编程的宏程序控制工件找正、对刀和测量过程。这些标准的测量程序易于插入工件加工程序中，并可用标准机床代码自动调用。

                  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，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，数控车床加工技术，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，数控车床结构图片，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”，望牛墩数控车床，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。”