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汽車摩（mó）托製造業發展受大型精密模具限製

        目前中國高中檔轎車的（de）覆蓋件模具（jù）幾乎全部依靠進口，大中型內外飾件塑料模（mó）具也有（yǒu）很大的需求量，中國汽車、摩托車工業迅猛發展（zhǎn），每年模具市場（chǎng）容量達700多億元，但是國內大型精密模具的製造能力難以滿足（zú）需求（qiú）。

      隨著我國汽車工業的快速發展，塑料製品也漸漸深入到了（le）汽摩（mó）行（háng）業，隨著塑料材質及其（qí）成型技術與工藝（yì）的提高，塑料製品在汽車、摩托車工業的應用將更加普遍，必然會（huì）引來汽摩模具的（de）大發展。

    目前，汽車、摩托車塑料（liào）製品（pǐn）的應用已經由普通裝飾件發展到結構件、功能件。塑料原料的使用也（yě）已經由普通塑料擴展到跟高、更耐衝擊性更好的（de）複（fù）合材料或者塑料合金了。汽車、摩托車塑料製品（pǐn）的用量能反映一個國家（jiā）的汽車、摩（mó）托車工業發展的水平。發展科技含量（liàng）高的大型精密汽（qì）車、摩托車覆蓋（gài）件模具和大中型內外飾件（jiàn）塑料模具是今後中國汽車、摩（mó）托（tuō）車模具的（de）重要工作。德國是世界上采用汽摩（mó）塑料零部件多的（de）國家，每輛汽車平均使用塑料製品已經達（dá）到近300公斤，占（zhàn）汽車總消費材料的22%左（zuǒ）右。而日（rì）本每輛汽車平均（jun1）使用塑料也達到約100公斤，而且儀表盤等內部飾件已經全部采用塑料（liào）製品（pǐn）。

          隨著我國汽車、摩托車出口的快速增（zēng）長，塑料模具代替木材和金屬，會使塑料模具在汽車、摩托車（chē）工（gōng）業中的需求量大（dà）增，特別（bié）是新型材料和新成型技術的發展，使得塑料製品在汽車、摩托（tuō）車工業中的需求量日（rì）益增加。在一定程度上說，汽車、摩托車塑料製品（pǐn）的用量能（néng）反映一個國家的汽車、摩托車工業（yè）發展的水平。

       我國的汽車（chē）、摩托車模具製造行業前景是（shì）非常光明的，而（ér）且我國的（de）汽車、摩托車模具（jù）製造生產要向著更高效、更節（jiē）能、產品質量性能更好的方向發（fā）展，生產出具有集複雜（zá）、堅固、優質表（biǎo）麵、形體新型等優點的汽車（chē）、摩托車模具產品，帶動我國整（zhěng）個模具市場的發展。

                  凱恩利分享：機器人也會產生性別歧視 原因是人類語言所致

   本文由  凱恩利（摘（zhāi）自：中國機床網） 凱恩利12 年專注台灣（wān）機（jī）床研發經驗，專業（yè）供（gòng）應各類CNC數控車床、cnc加工中心、cnc高速鑽攻中心、車削中心 等精密數控設備。我們的理（lǐ）念：品質重於推銷，服務重於（yú）承諾！我們注（zhù）重細節的完善，不斷的在（zài）創新改變！感謝一路有您（nín）的支（zhī）持我們會（huì）走的（de）更（gèng）遠！

   據《每日郵報》報道，計算機程序員們正試圖教（jiāo）育（yù）機器人減少（shǎo）性別歧視，其方法是幫助它們擺脫某些單詞（cí）所帶來（lái）的偏見。

   雖然計算機可能是中性的，但人類的偏見可能無意識地體現在對語言進行分析的機器（qì）學習算法。這種偏見被證明已產生影響，如對求職者進行分類的基本計算機程（chéng）序，可能會基於（yú）關鍵詞而對某些求職者產生歧（qí）視。但（dàn）美國有一個研究小組在正試圖打破這種（zhǒng）偏見。

   微軟（ruǎn）研究院(MicrosoftResearch)的程序員亞當·卡萊（AdamKalai）正與波士頓大學的（de）研究人（rén）員合（hé）作，試圖（tú）從（cóng）計算機中刪除這種偏（piān）見。

   該研究小組正在利用一種被稱為“詞向量(WordEmbedding)”的技術，數控車床，教（jiāo）育機器（qì）如何通過（guò）尋找單詞之間的關係來處理語言（yán）。使用該方法，機器可以通過比較單詞“她”和“他（tā）”來了解上下文。具體在應用時，機器（qì）會找到合適的配對，如“姐妹-兄弟”或（huò）“女王-王”。但是（shì），當計算機搜索現實世界資源時，詞向量方法可能根據固有的（de）性別成見而進行配對。例（lì）如，尋找工作職位時，對於“她-他”配對，計算機會聯想到“縫紉工-木工”或“室內（nèi）設計（jì）師-建築師”。

     向計算機輸入（rù）來自穀歌新聞的文（wén）章，正如所預料（liào）的，對於“她-他”單詞配對，能產生（shēng）了一些良性的關聯（lián），如（rú）母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，如“未婚夫-室友”。但（dàn）一（yī）些基於（yú）性別偏見而產生的配對可能有問題。例如，“可愛”被認為是一個女性專用詞，而“輝煌”等於男性，同樣還有“家庭主婦”與“計算機程（chéng）序（xù）員”配對。

   在職業上，這（zhè）種性別歧（qí）視極端（duān）的（de）例子是，哲學家、戰鬥機飛行員、上司和架構師等這些工作通常與“他”有關。而與“她”相關的職業包括家庭主婦、社交名（míng）媛、接待員（yuán）和理發師。

   卡萊在接受NPR（美國全國廣播公司）采訪時表示：“我們試圖避免出現性（xìng）別歧視的現象，尤其是在新聞（wén）文章（zhāng）中……但你（nǐ）發現，這些單（dān）詞（cí）配對存在相當嚴重的性別歧視性質。”

   在網上近公布的一篇研究報告中，該研究小組發現，他們可以訓練機器忽略單詞的某些關聯，同時保持了（le）所需（xū）的關鍵信息。他們解釋稱：“我們的目標是減少單詞配對的性別偏見，同時保留其有用的屬性。”

   通過調整他們的算法（fǎ），該小組能夠去除單詞之間的某些關聯，如（rú）“前台”和“女性”，cnc數（shù）控車床培訓 ，同時保持合適的單詞配對（duì），如“女王”和“女（nǚ）性”。

   雖然其算法仍基於性別產生配對，但忽略（luè）了某些潛在的關聯——即某些（xiē）詞被（bèi）視為更（gèng）男性（xìng）化或女性（xìng）化。他（tā）們認為這種方法或許能通過“詞向量”技術改進機（jī）器學（xué）習，在保持有用（yòng）關聯（lián）的同時擺脫單詞固有的偏見。

   根據NPR的報（bào）道，問題（tí）是並不一定要用“詞向量”算法來處理語言，cnc數控車床，這種算法可以區分性別和種族，但隻有當研究人員希望（wàng）專注於某一特定（dìng）性別或群（qún）體時，才可能需要這種算法。

   當（dāng）這種技術被打算作為一種不偏不（bú）倚的方法對數據進行分類，而（ér）不考慮性別或種族偏見時，這種（zhǒng）技術可能會有（yǒu）問題。對此，研究人員解釋稱：“理解基於（yú）種族（zú）、民族和文化的（de）固有成見而產生的直接和間（jiān）接偏見，是一項微妙的工作。今後這項工作的一個重要（yào）方向將是量化和消除這些（xiē）偏見（jiàn）。”