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                                   我國機床鑄件行業生產值處於世界地位  

       我國的機床鑄件行業生產值一直處於世界（jiè）地位，但整個行業出現的結（jié）構性矛盾卻越（yuè）來越突（tū）出。雖然我國的機床鑄件生產值連年上（shàng）升，但是不（bú）可否（fǒu）認，與發達國（guó）家（jiā）相比，我國（guó）的機床鑄（zhù）件生產業在製造工藝水平上明（míng）顯落後，這使得其在核心運（yùn）行部件（jiàn）的技術水平和運行速度、產品精度保持性以及機床的可（kě）靠性（xìng）上有著明顯的不足。核心的部件無法實現國產化，還是（shì）依靠進口，這是我（wǒ）國機床鑄件生（shēng）產業的硬傷。　　

　     根據（jù）國家統計局2014年（nián）1-3月經濟運行數據（jù），全行業主營（yíng）業務收入1855億元，同比增長11.7%；與機床鑄件行業關聯較大（dà）的汽車、內（nèi）燃機、工程（chéng）機械等用戶行業固定（dìng）資產投資放緩或負增長。進出口方麵，一季度總（zǒng）體呈現“先降後升、企穩運行”的趨勢。機床鑄件商品（pǐn）進出口總額完成60.5億美元，同（tóng）比下降1.13%。　

       中國機床鑄件工業協會發布2014年一季度機床鑄件行業（yè）經濟（jì）運行分析報告指（zhǐ）出（chū），機床鑄件行業一季度總體呈現“低位（wèi）承壓運（yùn）行”狀態。受市場需求萎縮、外資品牌競爭、要素成本上升和連續低位運行等多重不利因素等影（yǐng）響，行業企業運行質量下降、經營困難加劇、向上動力不足。盡管我國（guó）機（jī）床鑄件生產業（yè）一直致力於自主創新，可是卻與發（fā）達大（dà）國的成熟產業相差甚遠。近年來，國外高端品牌的強勢來襲，更加重了我國機床鑄件產業的內憂外患。所以我國機床鑄件（jiàn）產業要想在國外（wài）市場站

穩腳跟，必須從產品質量上下工夫。　　

                  凱恩利分享：機（jī）器人也會產生性別歧視（shì） 原因（yīn）是人類語言所致

   本文由  凱恩利（摘自：中（zhōng）國機（jī）床網） 凱恩利12 年專注台灣機床研發經驗，專業供應各類CNC數控車床、cnc加（jiā）工（gōng）中心、cnc高速鑽攻中心、車削中心 等精密數控設備。我們的理念：品質重於推銷，服務重於承諾！我們（men）注重細節（jiē）的完善，不斷的在創新改變！感謝一路有您的（de）支持我們會走的更遠！

   據《每日郵（yóu）報》報（bào）道，計算機程序員們正（zhèng）試圖教育機器人減少性別歧視，cnc數（shù）控車床，其方法是幫助它（tā）們擺脫某（mǒu）些單詞所帶來的偏見（jiàn）。

   雖然計算機可能是中性的，但人類的偏見可能（néng）無意識地體現在對語言進行分析的機器學習算法。這種偏見（jiàn）被（bèi）證明已產生影響，如對求職者進行分類的基本計算機程序，可能會基於關（guān）鍵詞而對某些求職者產生歧視。但美國有一個研（yán）究小組在正試圖打破這種偏見。

   微軟研究院(MicrosoftResearch)的程序員亞當·卡萊（AdamKalai）正與波士頓大學的（de）研究人員合作，試圖（tú）從計算機（jī）中刪除這種偏見。

   該研究小組正在（zài）利用一種被稱為“詞向量(WordEmbedding)”的技術，教育機器如何通過尋找單詞之間的關係來（lái）處理語言。使用該方法（fǎ），機器可以通（tōng）過比較單詞“她”和“他”來了解上下文。具體在應用時，機器會找到合適的配對，如“姐妹-兄（xiōng）弟”或“女王-王”。但是，當計（jì）算機搜索現實世（shì）界資源時，詞向量（liàng）方法可能根據固（gù）有的性別成見而進行配對。例如（rú），尋找工作職位（wèi）時，cnc數控車（chē）床師傅（fù），對於“她-他”配對，計算機會聯想到“縫紉工-木工”或“室內（nèi）設計師-建築師”。

     向計算機輸入來自穀歌新聞的文章，正如所預料的，對於“她-他”單詞配對，能產生了一些良性的關聯，如母親-父親和自己（herself）-自己（himself）。而一些配對更不常見，如“未婚夫-室友”。但一些（xiē）基於性別偏見（jiàn）而產生的（de）配對可能有問題（tí）。例如，“可愛”被認為是一個女性（xìng）專用詞，而（ér）“輝煌”等於男性，同樣還有“家庭主婦”與“計算機（jī）程序員（yuán）”配對（duì）。

   在職業上，數控車床，這種性別歧視極（jí）端的（de）例（lì）子是，哲學家、戰鬥機飛（fēi）行（háng）員、上司（sī）和架構師等這些工作通常與“他”有關。而與“她”相關的（de）職業包括家庭主婦、社交（jiāo）名（míng）媛、接待員和理發師。

   卡萊在接受NPR（美國全（quán）國廣播公（gōng）司）采訪時（shí）表示：“我們試圖避免出現性別歧視的現象，尤其是在新聞文（wén）章中……但你發現，這些單詞配對存在相當嚴重的性別歧視性質。”

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

   通過調（diào）整他們的算法，該小組能夠去（qù）除單詞之間的（de）某些關聯，如“前台”和“女性”，同時保持合適的單詞配對，如“女王”和“女性”。

   雖然其算法仍基於性別產生配對（duì），但忽略了某（mǒu）些潛在的關聯——即某些詞被視為更男性化或（huò）女性化。他們認為這種方法或許能通過“詞向量”技（jì）術改進機（jī）器學習，在保持有用關聯的同（tóng）時擺脫單詞固有的偏（piān）見。

   根據NPR的（de）報（bào）道，問題是並不一定要用“詞向量（liàng）”算法來處理語言，這種算法可以區分性別和種族，但隻有當研究人員（yuán）希望（wàng）專注於某一特定性別或群體（tǐ）時，車銑cnc數控車床，才可能（néng）需要這種算法。

   當這種技術被打算作為一種不偏不倚的方法對數據進行分類，而不（bú）考慮性別或（huò）種族偏見時（shí），這種技術可能會有問題。對此，研究人員解釋稱：“理解（jiě）基於種族、民族和文化的固有成見而產生的直接和間接偏見，是一項微妙的工作（zuò）。今（jīn）後這（zhè）項（xiàng）工作（zuò）的（de）一個（gè）重要方向將是量化和消除這些偏見。”