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关于申报高端级数控机床与基础制造装备”科技重大专项2015年度课题的通知

 

各有关单位： 为逐步提高我国高端装备制造业的自主开发能力，满足国内重点行业对制造装备的基本需求，在数控机床专项“十二五”实施计划框架下，现发布《数控机床专项2015年度课题申报指南》。课题申报指南的具体内容见附件。 本年度课题申报指南的编制遵循以下原则： 一、任务安排进一步聚焦，将资源向标志性成果倾斜 围绕专项实施方案和“十二五”计划总体目标，将资源向标志性成果倾斜。在专项2015年年度计划安排中，紧密围绕航空结构件制造装备、航空发动机制造装备、汽车发动机制造装备、高端数控系统、精密卧式加工中心等标志性成果部署相关任务。 二、以用户需求为引导，确保专项“成果落地” 进一步突出企业的创新主体地位，所有产品类课题明确要求企业牵头组织实施。鼓励装备制造企业与用户共同开展装备及成套生产线研发，形成工艺研究、加工制造、系统集成和用户使用的良性互动。将共性技术研究的已有成果和拟开展的进一步研究，融合到关键主机装备和生产示范线的研发中，密切产学研合作，促进创新要素向企业聚集。鼓励和支持产业链关联单位组建长期稳定的战略合作伙伴关系及“产、学、研、用”联盟，提高产业竞争能力和可持续发展能力。 三、积极探索“后补助”财政支持方式 在专项2015年任务安排中，斜床身数控车床，积极落实《民口科技重大专项后补助项目（课题）资金管理办法》（财教[2013]443号）的文件要求，突出成果导向，高品质数控车床，鼓励和引导社会力量自主投入积极参与数控机床专项。 四、专项实施与产业政策、行业管理工作形成互动 加强专项与机床行业管理工作的结合，通过专项实施有效地引导行业重点企业产品结构调整和质量提升；实施过程中注意和高端装备制造业等战略性新兴产业等产业政策的结合，加强科技投入和政策协同，重点项目协同推进。 五、充分发挥地方及行业作用 为充分发挥地方及四大领域行业集团公司在专项实施中的作用，由地方工业主管部门及部分重点领域央企（名单见附件1）落实配套经费，对申报单位资料进行审核、汇总及报送。其中由重点领域央企组织申报为今年试点工作，在按要求落实配套经费的前提条件下（明确配套资金的落实方式与措施，提供证明文件），部分重点领域央企可组织下属单位申报专项2015年度课题。 各单位应按照以上原则和相关指南要求编制课题申报材料，下载申报软件进行编制申报材料，并将申报材料报送至所在省（自治区、直辖市、计划单列市）工业主管部门及相关重点领域央企（名单见附件1），进行汇总，行文报送至专项实施管理办公室。

                  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，望牛墩数控车床，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，数控车床结构图片，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。”